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噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
标题在时空的病原体的流行病学和进化动力学
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染，个体就会产生强大的免疫力，这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗，该疫苗于1963年首次开发。尽管如此，某些国家仍然存在较高的疾病负担，而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方，长期以来，医生一直被要求报告麻疹病例。例如，在英格兰和威尔士，我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如，当伦敦有流行病时，附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思？这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下，我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时，婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后，他们容易受到感染的影响，并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间，他们会感染其他人。几周后，大多数人康复，不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒，如果再次暴露于病毒，它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率，通常通过繁殖比（由感染者引起的次要病例的数量）来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态，如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始，人口中的其他所有人都易感，以黑色为例（图。3）。感染者将这种疾病交给其他几个人，然后他们将其传递给，这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群，随着人们的康复，它们变得免疫，以绿色显示（图3）。随着易感人数的数量减少，流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人，因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终，我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行，因此它消失了。这是最简单的模型。实际上，事情可能会更加复杂。例如，出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时，我们可能会有另一种流行病。
1 APLNR标记了具有人类的心脏祖细胞...
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标普500指数公司人工智能扩散监测
随着数字技术创新和商业化的步伐不断加快，监测技术的商业传播对组织来说变得越来越重要。技术监测是研发规划、技术管理和战略决策的基础。尽管技术监测非常重要，但在商业生命周期阶段监测技术传播依赖于粗略的方法，例如“即时快照”调查和关键字计数。这些方法与在商业化前生命周期阶段监测技术的新颖且快速发展的方法形成鲜明对比，例如基础科学研究和应用研发。我们通过提出一种专门的监测技术商业传播的方法来解决这种不平衡问题。该方法识别组织采用技术的各个阶段，并捕捉传播过程的时间进展。所提出方法的核心要素之一是文本分类，它依赖于定性内容编码。我们的编码方法利用了创新传播研究的见解，并专门用于检测组织采用技术的阶段。该方法以 2004 年至 2019 年期间标准普尔 500 指数公司中人工智能 (AI) 传播的案例为例进行了说明。我们的第一个贡献是一种监测技术商业传播的新方法。它提供了透明、可复制、可更新和细粒度的结果，可以补充基于调查的技术监测。第二个贡献是在北美领先公司的背景下对人工智能传播的实证评估。
通胀目标作为全球货币标准将走向何方？
通胀目标制从试探性起步，已逐渐成为事实上的全球货币标准。从历史上看，只有金本位制的寿命比它更长。通胀目标制发挥了作用：即使在疫情后通胀飙升的情况下，也有助于建立低通胀制度。但这一过程绝非易事。通胀目标制必须应对金融不稳定性的上升，最显著的表现就是金融危机。在那场危机之后，通胀目标制努力将通胀推回到目标水平，政策回旋空间也出现了历史性的萎缩。本文评估了这些挑战，并考虑了对框架的可能调整。其中包括更系统地考虑金融因素可能对经济造成的长期损害，以及安全边际在政策实施中的重要性。所有这些都应该建立在对货币政策能做什么和不能做什么的清晰认识之上。
标普全球美国服务业采购经理人指数
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保护消费者免受人工智能造成的串谋价格
市场体系的有效性根植于竞争。为了吸引客户，企业会降低价格并提供更好的产品和服务。没有什么比合谋更能从根本上破坏这一过程了，当企业同意不相互竞争时，消费者会因更高的价格而受到损害。合谋通常受到经济学家和政策制定者的谴责，并且在几乎所有国家都是违法的。但是，越来越多地将定价权委托给算法（1）可能会打开后门，企业可以通过后门合法地进行合谋（2）。当人工智能（AI）算法学会在没有人为干预、监督甚至知识的情况下采用合谋定价规则时，就会发生这种算法合谋。这种可能性对政策提出了挑战。为了应对这一挑战，我们提出了政策变革的方向，并呼吁计算机科学家、经济学家和法律学者齐心协力，将提议的变革付诸实施。
细胞串扰在糖尿病肾病进展中的作用
糖尿病性肾病（DN）是糖尿病最常见的并发症之一，其主要表现是进行性蛋白尿和肾功能异常，最终发展出终阶段肾病（ESRD）。DN的发病机理是复杂的，涉及许多信号通路和分子，包括代谢性疾病，遗传因素，氧化应激，炎症和微循环异常策略。随着医学实验技术的开发，例如单细胞转录组测序和单细胞蛋白质组学，肾细胞相互作用引起的病理改变吸引了越来越多的注意力。在这里，我们回顾了肾细胞之间串扰的特征和相关机制，在DN的发育和进展过程中，肾细胞足细胞，内皮细胞，膜细胞，周膜细胞，周细胞和免疫细胞的特征和相关机制，并突出了其潜在的治疗效应
