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超级安慰剂：一项可行性研究，结合了上下文因素以促进安慰剂效应
迷幻药物。使用精心制作的物理环境，同盟表现出所谓的药物的影响以及仔细的期望管理，我们证明了对迷幻药物文献中意识的一些最强的安慰剂影响（24）。基于大脑的干预试验的对照组可能类似于自上而下的安慰剂研究。例如，经颅磁刺激程序包含“几乎所有可能增强安慰剂影响的因素”，包括复杂的科学机械，医学用具，与专家的互动，可靠的机构，可靠的机构和备受宽容的媒体注意力（25）。我们提出，模拟神经科学设备（例如已停用的MRI扫描仪）可以用作类似有效的安慰剂（26）。在适当的情况下，人们可以说服神经科学设备可以读取自己的思想（27），将思想插入头部（28，29），对他们的任务绩效（30）影响，移动四肢（31），甚至唤起神秘的经历（32）。在较早的自上而下的研究中，我们向参与者提出了言语建议，即精心制作（假）脑扫描仪可以激活大脑区域以将思想插入他们的头部。大多数参与者不仅相信这一点，而且许多参与者还报告了扫描仪内部不寻常的经历，包括头痛，非自愿运动，心理感觉和减少的控制感觉（29）。我们怀疑可以将类似的干预措施适应临床领域。我们将尽可能多的上下文因素组合在一起，从而可能是最精心制作的基于安慰剂的文献干预措施。因此，我们开发了一项精心设计的干预措施，利用治疗性遭遇的提示，道具和仪式以及神经科学设备的文化声望。在这项研究中，我们旨在评估这种干预的可行性。
利用对话上下文改进语音脑机接口
对于瘫痪患者来说，无法交流是他们疾病中最痛苦的部分之一。语音脑机接口 (BCI) 可以通过将人们说话时的神经模式转化为句子，从而帮助人们克服这一问题。我们构建了一个管道，该管道由一个 RNN 组成，用于解码神经数据，一个 n-gram 语言模型 (LM)，用于输出按可能性排序的可能单词序列列表，以及一个 Transformer 大型语言模型 (LLM)，用于选择最可能的序列。我们在 LLM 中实现了对话上下文，其中为模型提供了额外的上下文信息以提高字错误率 (WER)，并执行了结构化的超参数搜索。我们发现，在不同的上下文长度下，性能差异并不大，但最佳上下文窗口为 1,000 个字符，最终 WER 为 14.0%，比原始（无上下文）的 WER 16.7% 有所改善。在 600 个测试短语中，我们只能找到 170 个的上下文，有上下文的句子的 WER 为 10.6%。此外，我们使用 OpenAI 的 ChatGPT 直接评估句子，虽然没有成功，但可以提供可解释的结果。我们尝试了不同的 OPT 模型大小，但发现第二大模型（6.7B 参数）以微弱优势取得了最佳结果。
分子和细胞上下文影响SCN8A变异函数
引入编码电压门控钠（Na V）通道的基因中的致病变异在患有早发作，发育和癫痫性脑病（DEE）的个体中经常发现，以及相关的神经发育障碍（NDDS）（NDDS）（1，2）。确定Na V通道变体的功能后果可以提供有关病理生理机制的信息，并可能指导精确的治疗方法（3，4）。使用正确的分子环境（例如，物种起源，剪接同工型）来研究离子通道变体的功能，对于准确的评估至关重要。编码Na V 1.6的SCN8A中的致病变异已成为神经衰变疾病的重要原因，在婴儿期间典型发作（5）。最早发现的DEE与具有功能获得性能的非截断变体（例如增强的持续电流，激活的电压依赖性改变）。随后，在患有临床严重程度较大的表情的个体中发现了SCN8A变体，而没有癫痫发作（6）。在成熟的神经元中，Na V 1.6位于轴突初始段，该通道用于发起动作电位（7）。基因在早期发育过程中经历了特定的替代剪接事件，包括框架内包含2个不同版本的外显子5中的1个，该版本编码了第一个电压 - 感应域的一部分（8）。重要的是，国家生物技术信息中心（NCBI）指定为变体1（NM_014191）的SCN8A参考编码顺序（NM_014191）包括外显子5N，而包括外显子5A的序列为外显子5N在胚胎发育期间和出生后立即占主导地位，但大约1岁的转录本包含替代外显子5A超过含有5N的外显子，并且5A同工型在春季春季占主导地位（9）。
根据上下文特定的分子信息从 DNA 序列中从头预测遗传变异的功能效应
解读非编码遗传变异的功能效应是人类遗传学的一项基本挑战。传统方法，如全基因组关联研究 (GWAS)、全转录组关联研究 (TWAS) 和数量性状位点 (QTL) 研究，受到隐藏的分子水平机制的限制，因此很难揭示复杂性状的遗传基础。下一代测序 (NGS) 技术的出现使得人们能够在各种细胞类型和组织中获得特定环境的全基因组测量，包括基因表达、染色质可及性、表观遗传标记和转录因子结合位点，为直接从 DNA 序列解码遗传变异效应铺平了道路。从头预测功能效应对于增强我们对转录调控及其破坏的理解至关重要，而这些破坏是由与人类疾病和特征相关的大量非编码遗传变异引起的。本综述系统概述了遗传变异效应预测的最新模型和算法，包括传统的基于序列的模型、深度学习模型和尖端的基础模型。它深入探讨了持续的挑战和未来方向，并深入介绍了该领域的当代发展。
通过揭示影响访问，利用率和初级卫生保健质量的上下文因素来探索最佳糖尿病护理的道路：范围审查协议
撒哈拉以南非洲（SSA）目前正在应对疾病的双重负担和不可传染的疾病负担，这影响了整个非洲大陆的生活[1]。糖尿病是一种非传染性疾病，人体不能产生足够的胰岛素或无法有效使用它，是其中一种[2]。糖尿病是SSA的日益严重的问题，它显着地位于不一致和慢性疾病过程的交汇处，并对公共卫生构成了重大威胁[3-5]。大约有2400万个人在非洲患有糖尿病，到2045年，这将增长129％[6]。然而，鉴于SSA中糖尿病的质量数据的缺乏和研究，患病率估计不确定，因为疾病流行病学几乎没有证据[4，5]。据估计，西非的糖尿病患病率相对较高。根据国际糖尿病联合会（IDF）和世界银行的数据，估计加纳，布基纳法索和尼日尔等国家的糖尿病患病率分别为2％ - 2.6％，1.7％ - 2.1％和5.6％[8，9]。SSA中糖尿病的负担不断增加，其性质加强了糖尿病，这使年轻人和老年人处于危险之中。在确定的类型糖尿病类型 - 型类型1，类型2，妊娠糖尿病（GDM）和由于其他原因引起的特定类型的糖尿病[10]，2型Diabetes在该地区的大多数情况。估计，大约90％的SSA糖尿病患者患有2型糖尿病。此外，在IDF的非洲地区，估计约有5200万人（20-79岁）的葡萄糖耐受性（IGT）受损，很明显地增加了他们患2型糖尿病的风险[8]。截至2021年，在SSA中诊断出59,500例1型糖尿病病例，IDF估计GDM的患病率为13％。鉴于SSA的各种文化结构，糖尿病护理的质量受到独特挑战的影响。围绕糖尿病的文化信念，误解和污名，可能会阻碍有效的护理，患者的关系和治疗依从性[11，12]。Primary Health Care（PHC）是管理疾病（包括糖尿病）的基本护理水平，在应对这些挑战并提供全面护理方面至关重要。根据WHO，PHC被广泛认为是实现普遍健康覆盖范围的最包容，公平和成本效益的方法[13，14]；但是，包括SSA在内的发展中国家的许多地方都面临着获得，利用和初级卫生保健服务质量的障碍。各种系统性和上下文因素会影响这些地区的医疗保健提供，从而导致糖尿病护理的差异和差距[15]。解决这些挑战对于提供具有文化敏感的患者护理并尊重个人的信念，思想，关注，期望和偏好至关重要。因此，这将导致糖尿病患者的健康状况改善。
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
上下文汇总，以主题为中心的个性化医学对话生成
在对话系统的领域中，产生的响应通常缺乏个性化。在医疗领域尤其如此，在医学领域中，研究受到可用的特定域数据以及建模医学环境和角色信息的复杂性的限制。在这项工作中，我们研究了用于个性化医学对话生成的大型语言模型的潜力。尤其是为了更好地汇总长期的对话性会议，我们采用以主题为中心的摘要来将核心信息从对话中的his-tory中提炼出来，并使用此类信息来指导conteralsation流动和生成的内容。从现实世界的远程医疗转化中汲取灵感，我们概述了一条全面的管道，其中包含数据处理，配置文件建筑和域的适应性。这项工作不仅强调了我们的技术方法，而且还分享了数据制备和模型构建阶段的蒸馏见解。
psilocybin促进恐惧灭绝：剂量，上下文和5-羟色胺受体的重要性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
链式流：基于流的LLM代理框架，用于连续上下文感测和共享
摘要本文介绍了链接，这是一种基于LLM的框架 - 用于构建和服务上下文感知的AI代理的框架。在目标的驱动下，我们可以对LLM代理的上下文认识和之间的灵活信息共享，我们采用了基于流的设计，其中代理负责生产和转换不同类型的流，包括低级感应信号和高级语义事件。这些流可以在系统级别的不同代理之间共享，以便开发人员可以在现有流上构建新功能。可以通过集体转换流的代理来获得更丰富的特征和更高水平的智能。链式流提供了易于使用的程序接口，以促进代理开发和支持高性能可扩展代理服务的运行时系统。系统设计的灵感来自微孔和数据流计算。我们证明了链式流的可行性和有用性，并在个人资产，智能家庭和商业智能中使用了几种用例。该代码在https://github.com/mobilellm/chainstream上开放。
合作上下文敏感预测推断的细胞机制
逻辑在数学及其20世纪的分支计算机科学方面具有一定的地位。现代符号逻辑是在某种程度上开发的，是为数学提供正式框架的一种方式：Frege，Peano，White-Head和Russell，以及Hilbert开发了逻辑系统以实现数学的逻辑系统。这些系统的目的是作为自己的基础，或者至少是数学理由的数学原因的形式类似物，例如，在希尔伯特的一致性计划中。类似的努力仍在继续，但通过开发了使用证明和模型理论来研究此类系统属性的复杂方法的发展。与逻辑形式主义作为表达数学理论的工具（从广义上讲）的工具并行，在寻求机械化逻辑推导的机械化及其理论限制的调查中已经取得了很多进步，最近在与新的基础框架开发具有成熟的计算机 - 计算机 - 估算系统的新基础框架方面达到了最终形式。此外，事实证明，逻辑学家在数学和哲学上开发的逻辑犯罪事实在描述计算机科学家感兴趣的理论和感兴趣的系统非常有用，反之亦然。逻辑在计算机科学中影响的三个检查是自动推理，计算机验证和编程语言的类型系统。