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World File Search System判别
根据频谱、复杂性和临界性特征确定脑电图中的意识状态
本研究基于当代的提议，即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设，研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量，该会话包括无任务基线休息（闭眼和睁眼）、阅读条件和三种冥想条件（无思绪空虚、存在监测和集中注意力）。使用临界理论（去趋势波动分析、神经元雪崩分析）、复杂性度量（多尺度熵、Higuchi 分形维数）和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件，并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比，冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下，长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段（0.83-0.98）、全局功率谱密度（0.78-0.96）和样本熵（0.86-0.90）的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性，并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分，并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。
边缘性精神病理学和防御...
本研究的主要目的是开发防御机制测试 (DMT)，用于临床评估严重的精神病理学，重点关注 Kemberg 的边缘人格组织 (BPO) 概念。通过将 DMT 与结构访谈相互关联，研究了人格组织 (PO) 概念对精神病住院患者的并发有效性。为此，使用了两种不同的评估方法。一种方法是从理论角度出发，通过 DMT 对 PO 进行分类。另一种是纯经验方法，旨在辨别不同诊断组的 DMT 扭曲的自然和判别模式。DMT 与罗夏测试的当前研究之间的对话也在进行中，以增加对边缘现象和病理的理解。
AI的科学进步 - 历史，状态和未来
给定的输入功能，生成模型可以创建和输出类似于培训数据的新数据（与判别模型输出的标签相反）。已在生成AI中使用了多种方法，包括称为生成对抗网络（GAN）的技术，变化自动编码器（VAE），扩散建模以及最近产生生成AI模型令人兴奋的功能的变压器。常规模型现在被用于生成新的图像，并且在Dall-E和Midjourney套装中普及了。超越图像，生成方法正在广泛的应用中使用，包括蛋白质序列的结构和设计和科学模拟的执行。
预测酒精使用障碍缓解
摘要 酒精使用障碍 (AUD) 康复的预测模型和识别相关的易感生物标志物可以对成瘾治疗结果和降低成本产生巨大影响。我们的样本 (N = 1376) 包括来自酒精中毒遗传学协作研究 (COGA) 的欧洲 (EA) 和非洲 (AA) 血统的个体，他们最初被评估为患有 AUD (DSM-5)，几年后重新评估为患有 AUD 或处于缓解期。为了预测 AUD 康复状态的这种差异，我们使用多模式、多特征机器学习应用程序分析了初始数据，包括 EEG 源级功能性大脑连接、多基因风险评分 (PRS)、药物和人口统计信息。使用监督线性支持向量机应用程序进行性别和血统年龄匹配的分层分析，并计算两次，一次是在通过自我报告定义血统时，一次是通过遗传数据定义。多特征预测模型比基于单一领域的模型获得了更高的准确度分数，而当祖先基于遗传数据时，男性模型的分数更高。具有 PRS、EEG 功能连接、婚姻和就业状况特征的 AA 男性组模型实现了 86.04% 的最高准确度。确定了几个判别性特征，包括与神经质、抑郁、攻击性、受教育年限和饮酒表型相关的 PRS 集合。其他判别性特征包括已婚、就业、用药、较低的默认模式网络和梭状连接以及较高的岛叶连接。结果强调了增加分析群体的遗传同质性、识别性别和祖先特定特征的重要性，以提高揭示与 AUD 缓解相关的生物标志物的预测分数。
来自超曲线和应用的内态环的计算取向
摘要。这项工作介绍了几种与超椭圆形曲线内态环中的方向相关的算法。这个问题归结为通过三元二次形式代表整数，这是关于基于亚速基因的密码学中定向曲线安全的几个结果的核心。我们的主要贡献是表明存在有效的算法，这些算法可以解决该问题的二次判别n，直到O（p 4 /3）。我们的方法通过将其从O（P）增加到O（P 4 /3）并消除一些启发式方法来改善先前的结果。我们介绍了新算法的几种变体，并对它们的渐近运行时间进行了仔细的分析（在可能的情况下没有启发式）。我们一种变体之一的最佳证明的渐近复杂性平均是O（n 3 /4 / p）。最好的启发式变体对于足够大的n具有O（p 1/3）的复杂性（p 1/3）。然后，我们介绍了有关在方向订单之间的理想计算的几个结果。第一个应用是简化从矢量化到计算内态态环的已知还原，从而消除了对判别物分解的假设。作为第二个应用，我们将计算固定级别的等级曲线之间的计算问题与内态曲线中的计算计算问题之间的问题联系起来，并且我们表明，对于D度D度，我们的新算法在很大程度上，我们的新算法会改善整个问题的范围，并且在重要的特殊案例中，并且在Polynomial dimial dimial alg aS and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and nismial alg alg nomial alg nomial alg nomial alg nomial alg nomial alg。在最特殊的情况下，当这两种曲线都以小度的内态性为导向时，我们从启发式上表明我们的技术允许计算任何程度的同基因，假设它们存在。
人工智能的科学进步 - 历史、现状和未来
给定输入特征，生成模型可以创建和输出与训练数据相似的新数据实例（与判别模型输出的标签相反）。生成式 AI 中使用了多种方法，包括称为生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、扩散建模的技术，以及最近产生生成式 AI 模型令人兴奋的功能的转换器。在图像上训练的生成模型现在被用于生成新颖的图像，这在 DALL-E 和 Midjourney 应用中已经变得流行。除了图像之外，生成方法还用于广泛的应用，包括蛋白质序列的结构和设计以及科学模拟的执行。
人工智能与蜂窝网络 1
在物理层 (L1)，AI 在优化空中接口、改善信号质量和提高整体频谱效率方面发挥着至关重要的作用。在数据链路层 (L2) 和网络层 (L3)，AI 有助于调度、移动管理和拥塞控制等任务，确保设备和网络之间的通信顺畅。在更高级别，包括无线接入网络 (RAN) 和分组核心，AI 有助于网络切片、动态资源分配以及协调不同用例之间的复杂操作。判别性 AI 一直是电信闭环控制系统的核心，特别是在 L1 和 L2 等较低层，其中精确、实时的决策对于信号处理和资源分配等任务至关重要。这些模型擅长根据现有数据优化网络性能。
用于脑功能障碍分析的可解释脑图对比学习框架
在本文中，我们提出了一个可解释的脑图对比学习框架，旨在通过无监督的方式学习脑图表征，以用于疾病预测和病因分析。我们的框架包含两个关键设计：首先，我们利用可控的数据增强策略来扰动不重要的结构和属性特征以生成脑图。然后，考虑到健康和患者脑图的差异较小，我们引入硬负样本评估来加权对比损失的负样本，这可以学习更具判别性的脑图表征。更重要的是，我们的方法可以观察到显著的大脑区域和连接以用于病因分析。我们在三个真实的神经影像数据集上进行了疾病预测和可解释分析实验，以证明我们框架的有效性。
可推广的功能连通性签名表征可卡因使用障碍中RTMS治疗反应的脑功能障碍和链接
0.18和0.85±0.10。（b）通过计算模型所有树中出现的特征的频率，可视化40个最具歧视性FC特征。节点大小表示从链接的FC重要性之和计算出的节点强度。（c）通过基于YEO的7个网络对FC重要性进行分组而获得的网络级别歧视模式。（d）在网络和网络内FC强度之间平均。通过平均每个网络和所有其他网络之间的判别连接的重要性来计算网络之间的强度。Vis，Visual Network; SMN，体积运动网络；丹，背注意网络； Van，腹注意网络； Lim，边缘网络； FPC，额叶控制网络； DMN，默认模式网络。