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功能主义，完整性和数字意识
4系统实施计算所需的问题（Piccinini 2015）与此问题有关。从与理解计算机科学家的实践相关的意义上，允许机器计算计算某种算法的功能可能与允许系统计算为实现意识的功能作用的功能不同。我们应该对功能组织的非计算解释开放（Piccinini 2010）。
醒来和睡眠期之间意识率延长的患者的脑电图差异
结果：1。MC中的分形维度（Higuchi的分形维度（HFD））往往高于所有阶段VS/UWS患者的分形维度（HFD），仅在醒来阶段存在显着差异（P <0.05）。醒来阶段的HFD与CRS-R评分呈正相关，并以88.3％的诊断精度表现出最高的诊断精度。与VS/UWS中的Teager-Kaiser能量运营商（TKEO）在MCS中的患者水平也更高，在NREM2阶段（p <0.05）中，与CRS-R-R分数和诊断精度为75.2％，在NREM2阶段中显着。MCS患者中的δ -band功率频谱密度[PSD（δ）]低于VS/UWS中的患者，在唤醒阶段明显如此明显（P <0.05），并且与CRS -R分数呈负相关，诊断精度为71.5％。
将投射意识模型和虚拟人类结合起来进行沉浸心理学研究：模拟TOM评估的概念证明
将明确的心理机制和可观察的行为与心理和行为科学的核心目的有关。挑战之一是理解和模拟意识的作用，尤其是其主观的观点是行为治理中内部的代表性（包括社会认知）。朝向这个目标，我们将投射意识模型（PCM）的原理实现为体现为虚拟人类的人造代理，从而扩展了该模型的先前实现。我们的目标是纯粹基于模拟提供概念验证，作为未来方法论框架的基础。其总体目的是在虚拟现实中的实验背景下，基于与意识研究相关的模型来评估人类参与者中隐藏的心理参数。作为方法的例证，我们专注于模拟心理理论（TOM）在选择方法和回避行为中的作用（TOM），以优化对代理人偏好的满意度。我们在虚拟环境中设计了一个主要实验，可以与真正的人类一起使用，使我们能够将行为分类为汤姆的秩序，直至第二阶。我们表明，使用PCM的试剂在本实验中表现出具有TOM一致参数的预期行为。我们还表明，代理可以用来正确估计彼此的汤姆顺序。此外，在补充实验中，我们证明了代理如何同时估计TOM的顺序以及归因于其他人以优化行为结果的偏好。未来的研究将在虚拟现实实验中通过经验评估和微调实际人类的框架。
意识障碍患者的非正式护理人员：与医生沟通经验和信息需求的定性研究
在获得书面知情同意后，机构招募了护理人员。所有访谈都进行了录音、逐字转录和翻译。为了进行分析，我们根据 Braun 和 Clarke (2006) 使用了反身主题分析法。护理人员在情感上体验了谈话，通常基于所提供信息的价值。他们报告说，他们在交流检查结果时寻求积极的信息、安慰和同情。他们需要详细的信息来深入了解和清楚了解他们所爱之人的病情。结果表明，护理人员的观点与医疗专业人员的观点不一致，并强调需要更精细的方法来交流神经诊断研究的结果。
重度脑损伤患者意识的新行为迹象
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
情感两极分化及其伴随的基于裂解的分类使气候变化和其他与科学有关的问题引起了不可思议和争议性。围绕着Covid-19时期，我们研究了在Twitter和Reddit上与气候变化和气候科学的公共活动中的跨域溢出和争议性的溢出。我们找到了有力的证据表明，周围的共证范围溢出到气候变化域中。在不同的社交媒体系统中，Covid-19内容与Climente讨论中的不可活力和争议有关。这些增加的拮抗模式对大流行事件有反应，这使科学与公共政策之间的联系更加突出。我们还表明，观察到的溢出案沿流行前的政治分裂，特别是反国际民粹主义信仰，这将气候政策反对与疫苗的犹豫联系起来。我们的发现突出了根深蒂固的跨域极化的危险，表现为拮抗行为的溢出。
分布式功能模式的本地编排支持灵长类动物大脑中意识的丧失和恢复
神经科学的一个核心挑战是阐明大脑功能如何支持意识。在这里，我们将焦点深脑刺激的特定型结合在一起，与整个皮质的fMRI覆盖范围，在清醒和anaes的非人类灵长类动物中。在丙泊酚，sevo ureane或氯胺酮麻醉期间，以及随后通过中央丘脑的电态恢复响应性，我们研究意识的丧失如何影响跨尺度的结构功能组织的分布模式。我们报告说，在麻醉下分布的大脑活动受到跨尺度的大脑结构的限制，与层次层层组织的多个维度的麻醉诱导的崩溃相吻合。在不同的麻醉剂中观察到这些分布的特征，并且通过对中央丘脑的电刺激逆转它们，与唤醒的行为标记的恢复相吻合。在刺激腹侧丘脑的刺激时，没有观察到这种影响，证明了山丘。总体而言，我们确定了特定的丘脑核精心策划的意识的一致分布签名。
意识的系统发育学。pdf
关于意识的本体论和起源的文献表明，依赖意识的本质和起源的材料和材料理论。那些将意识视为复杂的大脑神经元计算的新兴特性（a），（b）是宇宙的精神质量，与纯粹的物理作用不同，（c）是由离散的“原始意识”事件组成的，这些观点主要是复杂的大脑神经元计算的新兴特性（a），（b），这是纯粹的物理行为，而（c）是根据尚未尚未完全理解的。前者（a）是唯物主义的观点，它强调了古典物理学的定律将意识视为物质大脑物理基质的神经相关性的副产品（Chalmers，1996）。后两个（B和C）是理解意识的后材料的方法，强调
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。