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量子场论中的量子信息和……
量子信息为量子场论框架提供了一个强大的新视角，该框架与能量尺度、场内容、对偶框架等无关，因此以与传统量（如关联函数和散射振幅）根本不同的方式贯穿物理现象的空间。纠缠和复杂性等概念为量子场论的许多方面提供了宝贵的新见解，包括关联、对称性、RG 流、相、传输和热化。此外，尽管人们常说我们的时空和引力理论与量子理论存在矛盾，但最近的发展表明时空和引力实际上来自复杂的量子信息模式。这种新的量子信息视角还带来了经典模拟的新方法、量子模拟的新可能性以及与多体物理学及其他领域的许多联系。相反，量子
fMRI -NSF -PAR
多元神经影像学分析构成了识别心理表征的强大技术。但是，并非所有的心理过程在整个大脑中都以相同的空间尺度表示。将感知过程的层次结构化的局部表示与更抽象的认知过程（例如社会和情感操作）的灵活跨模式表示，这种异质性是显而易见的。一个开放的问题是分析方法的空间尺度如何与所研究表示的空间量表相互作用。在本文中，我们描述了如何将多元分析视为存在于空间频谱上的多变量分析，该分析是由用于识别一端的局部分布式信息模式的探照灯锚定的，用于识别另一种和基于区域的方法的整个大脑方法。我们描述了这些区别是一个重要且经常被忽略的分析考虑，并提供了启发式方法，以根据分析师的推论目标比较这些不同的技术。
大脑中的新颖性和模仿性：组合问题的达尔文神经动力学方法
在广阔的组合空间（例如可能的动作序列、语言结构或因果解释）中进行有效搜索是智能的重要组成部分。是否有任何计算领域足够灵活，可以为如此多样化的问题提供解决方案，并且可以在神经基质上稳健地实现？根据以前的论述，我们提出达尔文过程是一个有希望的候选者，该过程在连续的不完美复制和神经信息模式选择周期中运行。在这里，我们通过一个储存器计算单元教另一个储存器计算单元来实现不完美的信息复制。根据对读出信号的评估，动态分配教师和学习者角色。我们证明，新兴的达尔文读出活动模式群体能够在崎岖的组合奖励景观上维持并不断改进现有解决方案。我们还证明了存在一个尖锐的错误阈值，即神经噪声水平，超过该水平，进化过程积累的信息就无法维持。我们介绍了一种新的分析方法，即神经系统发育，它展示了神经进化过程的展开。
![arXiv:2110.04192v1 [cs.RO] 2021 年 10 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\09ac937e22f04d97f302e6094de523a048c15c44.webp)
arXiv:2110.04192v1 [cs.RO] 2021 年 10 月 8 日
描述代理奖励函数的可解释人工智能技术可以在各种环境中增强人机协作。人类对代理奖励函数的理解特别有益的一个环境是在价值一致环境中。在价值一致环境中，代理旨在通过交互推断人类的奖励函数，以便协助人类完成任务。如果人类能够理解代理在奖励理解方面存在差距，他们将能够更高效、更有效地进行教学，从而更快地提高人机团队的绩效。为了在价值一致环境和类似环境中支持人类合作者，首先需要了解不同奖励解释技术在各种领域的有效性。在本文中，我们介绍了奖励解释技术的信息模式分类，提出了一套用于人类奖励理解的评估技术，并介绍了领域复杂性的四个轴。然后，我们提出一项实验来研究涵盖一系列复杂程度各异的领域中的多种信息模式的广泛奖励解释技术的相对有效性。
用于可解释的多变量时间序列分类的多模态原型学习
多变量时间序列分类问题在生物学和金融等多个领域越来越普遍和复杂。虽然深度学习方法是解决这些问题的有效工具，但它们往往缺乏可解释性。在这项工作中，我们提出了一种用于多变量时间序列分类的新型模块化原型学习框架。在我们框架的第一阶段，编码器独立地从每个变量中提取特征。原型层在生成的特征空间中识别单变量原型。我们框架的下一阶段根据多变量时间序列样本点与这些单变量原型的相似性来表示它们。这会产生一种固有可解释的多变量模式表示，原型学习应用于提取代表性示例，即多变量原型。因此，我们的框架能够明确识别各个变量中的信息模式以及变量之间的关系。我们在具有嵌入模式的模拟数据集以及真实的人类活动识别问题上验证了我们的框架。我们的框架在这些任务上实现了与现有时间序列分类方法相当或更优异的分类性能。在模拟数据集上，我们发现我们的模型返回与嵌入模式一致的解释。此外，在活动识别数据集上学习到的解释与领域知识一致。
灵长类动物的次级躯体感觉皮层
摘要 最近的人体成像研究表明，次级体感皮层 (SII) 参与了需要高级信息整合的过程，例如自我意识、社会关系、全身表征和隐喻推断。这些功能远远超出了其在形成身体地图（即使是最复杂的形式）中已知的作用，需要整合除体感信息之外的不同信息模式。然而，在动物实验中似乎没有在神经元水平上检测到这种复杂处理的证据，这将构成人类和非人类动物之间的重大差异。本文仔细研究了这一空白，介绍了人类和非人类灵长类动物 SII 功能的实验证据，并结合了它们的进化意义和机制，在功能上将人类 SII 定位为灵长类动物的大脑。根据提供的数据，提出了一种新的以身体为中心的整体自我概念，该概念表示为灵长类 SII 中更全面的身体在世界中的地图，其中考虑到了人类 SII 的进化特征及其对自我意识出现的影响。最后，从认知科学的角度引入了投射的概念，为弥合观察到的行为与神经生理数据之间的差距提供了合乎逻辑的解释。
人工智能、统计力学的思想和信息处理的情感调节
1.2. 情感调节的必要性 信息情感/情绪/道德调节的必要性可以从最近的一篇论文“量子钙离子与脑电图的相互作用”（Ingber，2018）的模型之模型 (MOM) 中读出，其中指出“人类最终要对他们所构建的结构负责”。追溯到主要机制的审计线索是科学的重要组成部分，直到现在才有人尝试在神经网络中更好地理解这一点（Iten 等人，2020 年）。该论文（Ingber，2018 年）的背景下，通过脑电图记录 (EEG) 测量大脑皮层区域许多神经元的宏观同步放电与三部分神经元-星形胶质细胞-神经元连接处的量子尺度 Ca 2 +离子波包之间的跨多尺度相互作用。这可能与此相关，因为如果其中的前提通过实验确定为真，那么就可以获得自由意志的合理证明。在当前背景下，如果情感/情绪状态与人工智能相关，那么如果情感调节实际上在信息模式中提供了替代选择，那么 BI 可能提供人工智能也可能拥有“自由意志”的情况。在生物智能 (BI) 中，情感/情绪影响的作用往往不容忽视，这一点显而易见。人工智能 (AI) 的大部分模型开发都严重依赖 BI（Ingber，1988 年；Ingber，2007 年；Ingber，2008 年；Ingber，2011 年）。
深度学习用于大脑编码和解码
大脑如何表示不同的信息模式？我们能否设计一个可以自动理解用户想法的系统？我们可以通过研究功能性磁共振成像 (fMRI) 等设备的大脑记录来回答这些问题。大脑编码问题旨在根据刺激自动生成 fMRI 大脑表征。大脑解码问题是根据 fMRI 大脑表征重建刺激的逆问题。在过去的二十年里，大脑编码和解码问题都得到了详细的研究，研究这些解决方案的最大吸引力在于它们可以作为认知科学和认知神经科学基础研究的附加工具。最近，受深度学习模型在自然语言处理和计算机视觉方面的有效性的启发，此类模型也已应用于神经科学。在本教程中，我们计划详细讨论不同类型的刺激表征以及流行的编码和解码架构。本教程将提供最先进的编码和解码方法的工作知识、对文献的透彻理解以及对使用深度学习进行编码/解码的优点和局限性的更好理解。能够准确预测大脑活动的编码模型在神经系统疾病的评估和诊断方面具有多种实际应用，因此也有助于设计治疗脑损伤的方法。可逆编码模型能够有条理地制定大脑解码模型，进而有助于设计脑机或脑机接口。预训练深度网络模型使用方面的最新进展使我们能够将其用作大脑解码任务的先验。深度学习模型不仅有助于提高准确性，而且还提供了跨一系列任务和领域进行解码的灵活性。
卷积神经网络用于解码脑电图反应并可视化判别特征的逐次变化
背景：深度学习彻底改变了计算机视觉领域，其中卷积神经网络 (CNN) 从大型数据集中提取复杂的信息模式。深度网络在神经科学中的应用主要集中在神经成像或脑机接口 -BCI- 应用。在脑电图 (EEG) 研究中，多变量模式分析 (MVPA) 主要依赖于线性算法，该算法需要同质数据集，并假设判别特征在试验中以一致的延迟和电极出现。然而，神经反应可能会在实验过程中随时间或空间发生变化，导致对判别特征的低估。在这里，我们旨在利用时间和空间解锁的神经活动，使用 CNN 对 EEG 对外部刺激的反应进行分类，并在每次试验的基础上检查判别特征在实验过程中的变化情况。新方法：我们提出了一种新颖的流程，包括数据增强、CNN 训练和特征可视化技术，针对 EEG 数据的 MVPA 进行了微调。结果：我们的流程提供了高分类性能并可推广到新数据集。此外，我们表明，CNN 识别的分类特征在电生理学上是可解释的，并且可以在单次试验水平上重建，以研究类别特定判别活动的逐次试验演变。与现有技术的比较：将开发的流程与常用的 MVPA 算法（如逻辑回归和支持向量机）以及浅层和深层卷积神经网络进行了比较。我们的方法的分类性能明显高于现有的 MVPA 技术（p = 0.006），并且与其他 EEG 数据的 CNN 的结果相当。结论：总之，我们提出了一种用于 EEG 数据 MVPA 的新型深度学习流程，可以以数据驱动的方式提取逐次试验的判别活动。
堪萨斯州肖尼县职位描述数据...
数据分析师位置控制编号：DF1286 FLSA状态：n位置描述在一般监督下，该职位在识别，捕获，管理和分析与拘留和社区更正操作相关的确定数据点方面执行专门的技术工作。与具有从一个或多个系统收集数据领域的特定数据领域的部门人员的协调和合作，因此可以设计和维护主结构，以将收集的数据带到经理进行分析和相关的数据驱动调整对代理机构运营和战略规划的实施。与代理商管理和行政人员中等互动。准备已确定的报告。该机构的副董事之一监督了这一职位。工作进行了30％的数据收集和采矿。通过与其他员工的协作和协调，从多个机构系统中收集和挖掘数据。指导建立标准化协议，以收集和挖掘数据，以提高过程和结果的一致性和效率。30％数据分析。利用收集的数据和信息来识别，跟踪或预测特定的囚犯 /少年 /客户人口统计信息模式，结果（例如，累犯率），人口趋势以及程序化成功或失败指标。验证数据的可靠性和有效性。教育行政人员就数据，趋势和预测与人口信息相关的长期结果和需求进行教育。20％的数据报告。开发并维护标准化和专业的格式，用于报告部门管理的数据。指导该机构年度内部和外部报告的开发。进行了研究，撰写报告，并提供演讲以协助制定代理战略。10％的政策制定和合规性。有助于制定和审查影响机构数据收集，处理，存储，演示和分析的政策和程序。保持对与职位有关的适用机构政策的认识，并确保合规性。10％的特殊项目，分析和研究。根据组织的需求完成其他职责和特殊项目。协助捕获和呈现数据以支持代理赠款申请。将被要求参加与利益相关者的会议，以协助确定特殊项目或赠款计划所需的关键数据点。