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一种机器学习方法，用于区分内感受
4.1 目标 1：区分会话内内感受神经模式与……外部感受注意 ................................................................................................................................................................................................................................ 41 4.2 A IM 2：区分跨会话内感受注意和外部感受注意的神经模式 ...................................................................................................................................................................................... 43 4.3 A IM 3（探索性）：在持续内感受注意过程中解码内感受注意任务 ............................................................................................................................................................................................. 43 4.4 A IM 4（探索性）：利用从 F MRI 数据解码的内感受参与度预测主观内感受意识和幸福感................................................................................................... 44 4.5 研究结果摘要 ...................................................................................................................................................... 45 4.5 局限性 ...................................................................................................................................................................... 45 4.6 未来方向 ................................................................................................................................................................ 46 4.7 含义和结论 ...................................................................................................................................................... 47
2024 - 2028 年心理健康战略
看到心理健康受到越来越多的关注和公开讨论，我们感到很欣慰。挑战围绕心理健康的污名对于营造支持和理解的环境至关重要。当人们感到谈论心理健康时感到自在时，可以提高意识、产生同理心，并最终改善获得支持和治疗的机会。公众意识运动、名人分享自己的挣扎以及政策变化都促使人们越来越接受心理健康讨论。然而，值得注意的是，还有许多工作要做。由于持续存在的污名或无法获得心理健康服务，许多人可能继续面临寻求帮助的挑战。继续努力促进心理健康教育、消除寻求帮助的污名、确保心理健康服务可获得且负担得起，对于创建一个个人可以公开谈论心理健康的社会至关重要
![arxiv：2309.11707V1 [CS.CV] 21 Sep 2023](/simg/7\715c256d8a30d4b6f2c5a805c913e6179d0f8a44.webp)
arxiv：2309.11707V1 [CS.CV] 21 Sep 2023
无监督的视频对象细分（VOS）旨在识别视频中主要前景的轮廓，而没有任何先验知识。但是，以前的方法并未完全使用时空上下文，也无法实时解决这项具有挑战性的任务。这促使我们从整体视图中开发出有效的hort hort T emporal t Ttention网络（称为LSTA），以实现无监督的VOS任务。特定于LSTA由两个主导模块组成，即长时间记忆和短暂的时间关注。前者捕获了过去框架和当前框架的长期全局像素关系，该框架通过编码外观模式不断地呈现对象。同时，后者揭示了一个附近框架和当前框架的短期局部像素关系，该框架通过编码运动模式来模拟移动对象。为加速推断，采用了有效的投影和基于局部性的滑动窗口，以分别实现两个光模块的几乎线性时间复杂性。对几个基准测试的广泛实证研究表明，提出的方法具有很高的效率。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
![arxiv：2401.06312v4 [CS.CV] 29 2024年3月29日](/simg/8\8f626a5a2e27417b245caccf424f2faffb5a7963.webp)
arxiv：2401.06312v4 [CS.CV] 29 2024年3月29日
最近，Vision Transformer在低分辨率序列（即视频超分辨率（VSR）任务）中恢复缺失细节方面取得了巨大成功。尽管具有VSR准确性，但重大计算率以及大型内存足迹阻碍了受约束设备上基于变压器的VSR模型的实现。在本文中，我们通过提出一个新颖的功能级掩盖的处理框架来解决上述问题 - 与M询问的VSR工作：vsr和mia-vsr（MIA-VSR）。MIA-VSR的核心是利用相邻框架之间的特征水平的时间连续性来重新计算冗余计算，并更合理地使用以前增强的SR特征。具体而言，我们提出了一个框架内和框架间的注意力块，该障碍占据了过去的特征和输入特征的各个角色，并且仅利用先前增强的fe fore fors for提供补充信息。此外，开发了一个自适应屏蔽预测模块，以根据相邻帧之间的特征模拟跳过不重要的计算。我们进行了详细的研究研究，以验证我们的贡献，并将所提出的方法与最近最新的VSR APARCHES进行比较。实验结果表明，微VSR提高了最先进方法的内存和计算效率，而无需交换PSNR准确性。该代码可在https://github.com/ labshuhanggu/mia-vsr上找到。
冠军游戏：针对多模式数据集成的广义深度学习模型，用于早期筛选青少年精神疾病的作者Zhicheng
隶属关系1 Tsinghua-Berkeley深圳学会，Tsinghua深圳国际大学研究生院，Tsinghua University，Tsinghua University，Anzhen 518055，中国2号深圳市ZNV技术有限公司，深圳，518000，中国4自动化系，Tsinghua University，100084，中国北京5号机械，电气和信息工程学院，山东大学，山东大学，威海，威海，威海，山东，264209，中国。摘要及时确定青少年精神障碍是全球公共卫生挑战。单个因素由于其复杂而微妙而难以检测出异常。此外，没有用于青少年精神疾病的交互式机器人的广义多模式的c creening（CAS）系统。在这里，我们设计了一个带有迷你游戏的Android应用程序，并在便携式机器人中部署了聊天记录，以筛选3,783名中学生，并构建多模式筛查数据集，包括面部图像，生理标志，配音录音和文本转录本。我们开发了一种称为游戏的模型（具有Ttention的G Eneralizatized模型和M BraceNet的M BraceNet），该模型具有新颖的注意机制，该机制将跨模式特征集成到模型中。游戏以高精度（73.34％ - 92.77％）和F1得分（71.32％ - 91.06％）评估青春期心理状况。我们发现每种方式都会动态地促进各种精神障碍之间的精神障碍筛查和合并症，这表明可解释模型的可行性。这项研究提供了一种能够获取多模式信息并构建广义的多模式整合算法的系统，并具有新颖的注意机制，用于早期筛查青少年精神障碍。关键字：青少年精神障碍，心理健康筛查，多模式学习，人类计算机互动，计算机辅助筛查。主要的青春期是生命发展的关键时期，在此期间主要的社会心理