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DORA 在实践中意味着什么？
RTS RMF 草案：第 10 条 漏洞和补丁管理 2. (b) […] 对支持关键或重要功能的漏洞进行自动扫描 […] 至少每周执行一次。 (c) […] 确保 ICT 第三方服务提供商处理与提供给金融实体的 ICT 服务相关的任何漏洞并向金融实体报告。 […] (d) 跟踪第三方库（包括开源库）的使用情况，监控版本和可能的更新； (e) 建立向客户、对应方以及公众负责任地披露漏洞的程序； (f) 部署补丁来解决已发现的漏洞。如果没有可用的漏洞补丁，金融实体应确定并实施其他缓解措施；
没有证据表明T1190中意外的转基因插入 - 用于快速周期育种的转基因苹果 - 遵循整个基因组测序
快速循环繁殖使用转基因早期流动植物，作为杂种父母，促进了多年生作物的繁殖繁殖计划的缩短。使用表达银桦树的BPMADS4基因的转基因基因型T1190建立了苹果的快速周期育种。在这项研究中，T1190及其非转基因的野生型引脚（F1-Offspring'pinova'和'iDared'的F1-OffSpring通过Illumina短阅读测序在两个单独的实验中进行了测序，导致T1190和167×PIS的平均测序深度为182×。测序显示8,450次读取，其中包含≥20bp的序列与植物转化载体相同。这些读数被组装成125个重叠群，检查了它们是否包含转基因插入或不使用五步程序。一个重叠群的序列表示T1190染色体4上已知的T-DNA插入。其余重叠群的序列在T1190和销钉中同样存在，它们具有与载体序列身份的部分同样存在于Apple参考基因组中，或者它们似乎是由内生污染而不是其他转基因插入的。因此，我们得出的结论是，转基因苹果植物T1190仅包含一个位于4号染色体上的转基因插入，并且没有进一步的部分插入转换载体。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
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。
神经网络中意识的数学框架
摘要：本文提出了一个新颖的数学框架，用于弥合意识与其物理相关性之间的解释差距（Levine，1983）。具体来说，我们建议质量与神经网络拓扑的数学表示中的奇异性相对应。至关重要的是，我们没有声称Qualia是奇异性，或者奇异性“解释” Qualia为什么会像他们一样。取而代之的是，我们建议奇异性是原则上的坐标，不变的标记，在这些标记中，尝试纯粹对系统动力学的定量描述达到了原则上的限制。通过将这些不可还原性的正式标记整合到意识的物理相关模型中，我们建立了一个框架，将Qualia视为固有的现象本质上是固有的，无法简化为复杂性，计算或信息。这种方法借鉴了思想哲学，数学，认知神经科学和人工智能（AI）的见解。它不能解决意识的严重问题（Chalmers，1995），但它通过将Qualia的不可还原性质整合到严格的物理主义框架中来推进话语。主要是理论上的，这些见解也为未来的AI和人工意识（AC）研究开辟了途径，这表明认识和利用不可还原的拓扑特征可能是超越基于增量的，基于规模的改进，转向人工通用智能（AGI）和AC的重要解锁。
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。
人工智能在风湿病学中意味着什么？
摘要 智能是人类从经验中学习的能力，将有意识的权重和无意识的偏见归因于给定输入以调节其输出。将这种能力转移到计算机就是人工智能 (AI)。计算机以智能方式理解数据的能力就是机器学习。当这种学习涉及图像和视频时，涉及更深层的人工神经网络，它被描述为深度学习。大型语言模型是人工智能的最新发展，它通过转换器将自学融入深度学习。风湿病学中的人工智能具有彻底改变医疗保健和研究的巨大潜力。机器学习可以帮助临床诊断和决策，而深度学习可以将其扩展到分析放射学或正电子发射断层扫描或组织病理学图像，以帮助临床医生进行诊断。分析常规获得的患者数据或从可穿戴设备持续收集的信息可以预测疾病爆发。分析来自患者的大量基因组学、转录组学、蛋白质组学或代谢组学数据可以帮助识别疾病预后的新标记。AI 可能基于组学数据的计算机模拟建模识别新的治疗目标。AI 可以帮助实现医疗管理工作的自动化，例如将信息输入电子健康记录或转录诊所笔记。AI 可以帮助实现患者教育和咨询的自动化。除了诊所，AI 还有潜力帮助医学教育。AI 模型不断扩展的功能带来了相当大的道德挑战，特别是与滥用风险相关的挑战。尽管如此，AI 在风湿病学中的广泛应用是不可避免的，并且是一项具有巨大潜力的进步。
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，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。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无用的神经反应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之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，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。
分层心智中意识的必要和充分机制
与之前被禁的研究相比，意识研究正成为科学前沿的几项重大挑战之一。随着上个世纪热情的先驱者应用双眼竞争、裂脑、盲视和其他范式（Seth，2018），神经科学中出现了意识的经验理论。目前，情况已经达到了一个充满希望和挑战的临界点，因为大量的意识理论（ToC）都声称自己有各自的合理性，而这些理论都有特定的经验支持，它们提出的猜想导致了不同的预测（Del Pin 等人，2021 年；Signorelli 等人，2021 年；Seth 和 Bayne，2022 年；Yaron 等人，2022 年）。人们讨论了各种理论，看来这个问题正变得越来越普遍。目前，不同团体和领域之间缺乏合作，阻碍了意识理论的进步。然而，未来有望出现一种不受个体理论界限限制的基础理论（Koch，2018）。在此过程中，四种主要的 ToC 获得了最多的关注（ Seth and Bayne，2022）：整合信息理论（IIT）（Tononi，2008；Oizumi 等，2014；Tononi 等，2016）、全局神经工作空间理论（GNWT）（Dehaene，2014；Mashour 等，2020）、高阶理论（HOT）（Lau and Rosenthal，2011；Brown 等，2019），以及循环加工理论（RPT）（Lamme，2018）和预测加工理论（PP）（Seth and Hohwy，2021）。简而言之，IIT 将任何有意识的体验与相应状态下系统的最大不可约因果结构联系起来； GNWT 认为，由广泛的神经激发和跨多个认知模块共享信息所引发的全局工作空间是实现意识的关键；HOT 基于意识体验的高阶结构，其中“我”意识到“某事”（“某事”的表征是一阶的）。同时，RPT 和 PP 强调自上而下的处理在有意识的心理活动中的重要性。第五种方法并没有将意识归因于神经活动，而是将意识与跨多个时空尺度的底层物理过程联系起来。作为一个典型且著名的范式，精心策划的客观还原 (Orch OR，参见 Hamerooff 和 Penrose，2014) 理论声称，根据哥德尔不完备定理 (Penrose，1999)，理解、自由意志或洞察力等心理方面无法用图灵机计算。它将意识与量子力学过程联系起来。意识场论将不确定的粒子状和波状现象比作“神经元-波二象性”（John, 2001），并提出大脑中广泛存在的电磁（EM）场可能是意识的物理相关物（Hunt and Jones, 2023）。
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，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。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无用的神经反应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之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，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。