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脑功能网络的统计和机器学习链接选择方法：回顾与比较
摘要：基于网络的表征引发了神经科学的一场革命，将对大脑的理解从单个区域的活动扩展到它们之间的相互作用。这种增强的网络视图是以高维为代价的，这既阻碍了我们解读病理背后主要机制的能力，也阻碍了用于处理这些数据的任何统计和/或机器学习任务的意义。链接选择方法允许在给定场景中删除不相关的连接，这是一种显而易见的解决方案，可以提高这些网络表征的利用率。在本文中，我们回顾了大量统计和机器学习链接选择方法，并在真实的大脑功能网络上对它们进行了评估。结果表明，大多数方法的表现在质量上相似，NBS（基于网络的统计数据）在保留信息量方面胜出，AnovaNet 在稳定性方面胜出，ExT（额外树）在计算成本较低方面胜出。虽然机器学习方法在概念上比统计方法更复杂，但它们并没有产生明显的优势。同时，每种方法保留的链接集的高度异质性表明它们为数据提供了互补的观点。最后讨论了这些结果在神经科学任务中的含义。
任务相关的自动编码增强了人类神经科学的机器学习。
在人类神经科学中，机器学习可以帮助揭示与受试者行为相关的低维神经表征。然而，最先进的模型通常需要大量数据集进行训练，因此很容易在人类神经成像数据上过度拟合，而这些数据通常只包含少量样本但输入维度很多。在这里，我们利用了这样一个事实：我们在人类神经科学中寻找的特征正是与受试者行为相关的特征，而不是噪音或其他不相关的因素。因此，我们开发了一种通过分类器增强的任务相关自动编码器 (TRACE)，旨在识别与行为相关的目标神经模式。我们针对两个严重截断的机器学习数据集（以匹配单个受试者的功能性磁共振成像 [fMRI] 数据中通常可用的数据）对 TRACE 与标准自动编码器和其他模型进行了基准测试，然后根据 59 名观察动物和物体的受试者的 fMRI 数据评估了所有模型。 TRACE 的表现几乎完全优于其他模型，分类准确率提高了 12%，在发现“更清晰”、与任务相关的表示方面提高了 56%。这些结果展示了 TRACE 在处理与人类行为相关的各种数据方面的潜力。
在线局部性与分布式量子计算的结合
由于我们的主要目标是统一和关联前期工作中研究的几种不同模型，因此我们需要引入相当数量的计算模型。我们建议读者在阅读介绍时，手边要有图 10（最后一页）中的路线图，以便保持清晰的视野，并在需要时再次查阅本概述。我们从第 1.3 节开始我们的冒险，介绍图 10 最顶部的经典模型，然后将它们与第 1.4 节中的 LCL 当前格局联系起来。接下来，我们将在第 1.5 节中逐步研究量子以及有界依赖和非信号模型，之后我们将进行第一次休息。此时，我们熟悉了图 10 的上半部分，并准备在第 1.6 节中陈述与有限依赖过程的对称性破坏相关的第一个主要贡献。然后，在第 1.7 节中，我们将转向乍一看似乎完全不相关的模型。它们处理顺序、动态和在线设置中的局部性。然而，正如我们将在 1.8 节中看到的那样，我们可以将所有这些模型连接到一个层次结构中，看似正交的模型夹在确定性局部和随机在线局部之间，我们可以证明各种强有力的结果，将这两个极端之间的复杂性景观联系起来。
AI 影响评估 | Government.nl
和水管理部门着手开展该项目，并共同开发了 AIIA 的新版本。行政委员会 [ Bestuursraad ] 于 2022 年 7 月 4 日批准了 AIIA。人工智能影响评估 (AIIA) 用于促进有关人工智能系统的讨论。它探索数据、系统和算法中的障碍，同时考虑适用的规则和法规。AIIA 是一种对话和记录思维过程的工具，从而增强了问责制、质量和可重复性等。预计 AIIA 将产生一份易于理解的文件，清楚地体现在项目中使用人工智能的决定背后的考虑因素。委托客户对实施或委托 AIIA 负有主要责任。必须为每个人工智能系统制定一份人工智能影响评估 (AIIA)。但是，每个人工智能影响评估 (AIIA) 都必须以适当的方式完成，以适应应用的影响和风险状况。比例责任由项目负责人和委托客户承担。人工智能也可以用于研究。在这种情况下，需要关注诸如假阳性和假阴性等问题，以及结果的责任和可解释性。此外，人工智能可用于生成假设，随后使用人工智能或其他技术进行阐述。简而言之，研究人员参考本人工智能影响评估 (AIIA) 正确考虑人工智能的利弊也很重要。显然，如果系统未投入使用，则可以跳过不相关的问题。
针对乳腺癌和其他癌症中 GnRH 受体的新型药物输送策略
癌症是特定器官中异常细胞不受控制的分裂。全球约有六分之一的死亡是由癌症引起的。尽管世界各地正在进行大量研究以寻找癌症的治疗方法，但这仍然是一项重大挑战。通过设计用于干扰癌细胞中某些特定或高表达分子的药物来靶向癌症，已成为治疗各种癌症的一种转变。开发针对癌细胞的药物输送系统是一种常见的方法，它成功地提高了不同抗癌药物的疗效并减少了副作用。促性腺激素释放激素 (GnRH) 是一种天然存在的激素，其受体在与生殖系统相关或不相关的多种癌症中过度表达。使用 GnRH 衍生物作为靶向剂开发了几种药物输送系统。在这篇综述中，我们首先讨论了 GnRH 及其受体在癌症中的作用。然后，我们详细介绍了使用 GnRH 衍生物作为靶向剂在各种类型的 GnRH 受体过度表达癌症中开发的不同输送系统。这些研究的一些有希望的发现表明，GnRH 受体靶向是一种有效引导抗癌治疗、诊断剂和核酸直接到达癌细胞的潜在策略。最后，强调了当前研究的一些局限性，并提出了这些给药系统在临床试验中取得更成功结果的建议。
评估数据处理中的人类和人工智能思维模式
几十年来，人类认知与人工智能 (AI) 的交集一直是人们着迷和研究的主题。随着人工智能系统在我们生活的各个方面变得越来越先进和普遍，我们很自然地想知道它们的思维模式与人类在数据处理过程中的思维模式相比如何。了解这些思维模式对于优化人工智能系统、增强人机协作以及推动人工智能领域的发展至关重要。在本文中，我们深入研究了人类思维模式与人工智能在数据处理过程中的思维模式的比较，研究了它们的相似之处、差异以及这些观察结果的含义。人类思维模式是各种认知过程的复杂相互作用，包括感知、记忆、推理和决策。虽然人类和人工智能都会接收数据输入，但人类的感官知觉是多模态的，并且富含感官信息 [1,2]。人工智能传感器通常仅限于它们旨在收集的特定数据。人类可以同时感知和处理各种感官数据，例如看到、听到和感觉到一个物体，而人工智能系统可能一次只能处理一种类型的数据。人类记忆具有高度的联想性和情境依赖性。我们可以回忆起来自各种情境的信息，并在看似不相关的数据之间建立联系。相比之下，人工智能记忆虽然精确，但缺乏人类记忆的丰富性和联想能力[3,4]。
制造网络混乱：虚假信息和颠覆性帖子
否认描述了允许实现战略目标的信息操作。本书旨在揭露为俄罗斯网络恶搞辩护的努力。具体来说，本书记录了在两个不相关的背景和时间段中流传的用于为俄罗斯网络恶搞辩护的系统否认主义的模式和框架。本书不仅揭示了辩护论点及其构建方式，还解释了它们的起源以及导致它们在网上如此普遍的原因。此外，通过后公众的概念，本书举例说明了尽管有基于事实的理性证据，但公共领域是如何通过使用否认主义的话语手段而被破坏的。出于各种原因，我不得不研究俄罗斯在网络平台上的网络恶搞的特征。俄罗斯的网络恶搞已被揭露为一种意识形态武器，利用虚假信息操纵舆论（Berghel & Berleant，2018 年）。操纵被发现采用典型的虚假网络恶搞策略，例如破坏和不信任（Berghel & Berleant，2018 年）以及将注意力转移到无关紧要的问题上（Zelenkauskaite & Niezgoda，2017 年），从而在网上造成混乱。本书进一步提出了一些问题，例如，尽管有明确的证据，为什么让俄罗斯的网络恶搞如此难以被发现？俄罗斯网络恶搞干涉的合理性如何挑战民主
辅助进化技术（TEA）的法律规定：
1.- 欧洲和意大利对转基因生物的法律监管：简要的历史回顾。转基因生物（GMO）是指人类以外的生物，其遗传物质（DNA）通过交配和自然基因重组 1 以非自然发生的方式被改变。现代生物技术的应用使得选定的基因性状可以从一个生物体转移到另一个生物体，甚至在不相关的物种之间，例如细菌和植物之间 2 。自20世纪90年代末以来，欧盟和意大利一直试图限制这些生物的生产和销售。只需想一下第一项阿马托法令 3，该法令禁止使用根据 (EC) n 法规在欧洲范围内授权的四种转基因玉米制成的食品。 258/97 4 基于“实质等同”原则 5 。尽管意大利高级卫生研究所的意见并未强调食用此类产品会给人体健康带来任何风险，但该法令援引了第 1961 号条例 (EC) 规定的保障条款。 258/97，其动机是缺乏对环境影响的严肃分析，并且检测到了转基因蛋白质的痕迹（每百万分之0.04至30之间）。该法令引起了科学界和商界的强烈抗议，随后，2004 年，拉齐奥第六巡回上诉法院裁定该法令无效，因为该法令
Cereblon 的结构功能研究及其对新型分子胶发现的意义
Cereblon 是 CRL4-CRBN E3 泛素连接酶的组成部分，是骨髓瘤药物沙利度胺、来那度胺和泊马度胺的靶标。在发现 Cereblon 直接与沙利度胺结合后，结构研究对于了解分子胶水的作用机制至关重要。这些药物与 Cereblon 表面结合并重新利用 E3 连接酶来招募非天然底物，从而导致泛素化和降解。Cereblon 的重新利用可以通过异双功能药物或分子胶水降解剂实现。分子胶水药物的分子量低于异双功能药物，并且更广泛地依赖于稳定蛋白质-蛋白质相互作用。沙利度胺类似物作为原型分子胶水得到了非常深入的研究，已经确定了几种 Cereblon 复合物的晶体结构。除了 Cereblon-药物二元复合物外，还解决了几种底物结合的三元复合物。底物募集所需的关键“降解决定子”特征，可实现优化功效和选择性的合理设计。降解决定子存在于其他不相关的 cereblon 底物中，这些底物没有序列、折叠或功能相似性。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这给编码和解码机制的研究带来了复杂性。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是在单神经元和单次试验水平上准确分离行为相关和不相关信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以实现。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为包含很少信息的神经反应实际上以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比以前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为相关信号可以线性解码，其性能与非线性解码相当，这表明线性读出可以在运动皮层中进行。我们的研究结果表明，分离行为相关信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。