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静止的全球功能连接性与注意力有关：动脉自旋标记研究
摘要：关注的神经标志物，包括与事件相关的潜在P3（P300）或P3B组件相关的摘要，在参与者内部和参与者内部差异很大。了解导致P3的关注的神经机制对于更好地理解与注意力相关的脑部疾病至关重要。所有10名参与者用静止状态的PCASL灌注MRI和具有视觉奇数的ERP进行了两次扫描，以测量脑静止状态功能连接性（RSFC）和P3参数（P3振幅和P3延迟）。全局RSFC（整个大脑的平均RSFC）都与P3振幅（r = 0.57，p = 0.011）和P3发作潜伏期（r = -0.56，p = 0.012）相关。观察到的P3参数与全局RSFC的预测P3振幅相关（幅度：r = +0.48，p = 0.037；延迟：r = +0.40，p = 0.088），但与最显着的单个边缘相关。p3发作潜伏期主要与前额叶和顶叶/边缘区域之间的远距离连接有关，而P3幅度与前额叶和枕叶/枕骨之间的连接有关，感觉运动和皮层和下皮层和下层/皮质/皮层/皮层/皮层和枕骨/枕骨区域有关。这些结果证明了静止状态PCASL和P3与大脑全局功能连接的相关性。
在复杂包装工厂环境下进行精确抓握的新型机器人抓握框架（2024年9月）
抽象作为实际包装场景中的抓地力行为很容易受到各种干扰的影响，视觉抓握预测系统遭受了稳健性和检测准确性低的差。在这项研究中，已经提出了一个以线性全球注意机制为基础的智能机器人抓手框架（RTNET），以实现在实际包装工厂场景中实现高度稳健的机器人掌握的预测。首先，为了减少计算资源，在机器人抓握过程中已经开发了一种优化的线性注意机制。然后，已对本地窗口转换算法进行了调整，以收集功能信息，然后通过向上和下采样的层次设计集成全局功能。为了进一步改善开发的框架，可以通过减轻噪声干扰的能力，建立了一种自称的特征体系结构，以增强其强大的学习能力。此外，已经生成了真正的操作环境中的握把数据集（RealCornell），以实现对真实抓地力的过渡。为了评估所提出的模型的性能，在Cornell数据集，实核数据集和实际场景上对其掌握的预测进行了实验检查。结果表明，RTNET在Cornell数据集上的最大准确度为98.31％，在复杂的RealCornell数据集上达到了93.87％。在考虑实际包装情况下，所提出的模型还证明了在抓住检测方面的准确性和鲁棒性水平很高。综上所述，RTNET对包装行业的机器人握把的高级部署和实施提供了宝贵的见解。
一种针对大脑的局部-上升-全局学习策略......
神经科学研究表明，大脑不同功能区之间的相互作用在驱动各种认知任务中起着至关重要的作用。现有研究主要集中于构建大脑局部或全局功能连接图谱，往往缺乏一种自适应的方法来融合脑功能区并探索不同认知任务中定位间的潜在关系。本文介绍了一种称为局部-上升-全局学习策略（LAG）的新方法来揭示脑功能区之间的高级潜在拓扑模式。该策略从各个大脑功能区域的局部连接出发，开发一个K级自适应上升网络（SALK），以动态地捕捉不同认知任务中脑区域之间的强连接模式。通过脑区的逐步融合，该方法捕捉到更高层次的潜在模式，揭示了不同认知任务下各大脑功能区的逐步自适应融合。值得注意的是，这项研究首次通过在不同认知任务下逐渐自适应地融合不同的大脑功能区域来探索高级潜在模式。所提出的 LAG 策略已使用与疲劳 (SEED-VIG)、情绪 (SEED-IV) 和运动想象 (BCI C IV 2a) 相关的数据集进行了验证。结果证明了 LAG 的普遍性，在所有三个数据集的独立受试者实验中都取得了令人满意的结果。这表明 LAG 有效地表征了与不同认知任务相关的高级潜在模式，为理解不同认知背景下的大脑模式提供了一种新方法。
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>