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图书馆学习资源的新增加2023 [7月...
描述：诊断病理学：传染病对传染病，解剖表现形式以及如何确保在显微镜下完整而准确的签名进行全面研究。用户友好的章节景观和数千张高质量的图像结合在一起，使本医学参考书成为一般手术病理学家或居住在培训中的关键伴侣。
一美元的经济学
过去一百年美元购买力下降的后果是流通货币的面额与使用这种货币的交易之间的不匹配。其中一个微妙的表现是许多零售店都出现了“一分钱托盘”，顾客可以选择“拿走或留下一分钱”。另一个事实是，许多人很少会弯腰捡起掉在地上的一分钱。携带足够的硬币用付费电话打长途电话变得越来越困难。纽约市交通局估计，从史坦顿岛到曼哈顿的特快巴士上，超过一半的乘客都带着一卷卷的硬币来支付 4 美元的车费，因为巴士不接受美元钞票。这种不匹配不仅仅是表现为更大的不便。例如，南加州交通局将皱巴巴的美元钞票以 97 美分的价格卖给分包商，分包商用手将皱巴巴的美元钞票抚平。 1 芝加哥交通局估计，分拣纸币的成本为每千张 22 美元，而分拣硬币的成本为每千张 1.64 美元。这种不和谐的根源是美国流通中面值最低的纸币（1 美元纸币）和流通中面值最高的硬币（25 美分硬币）的购买力低下。低价值交易曾经是
Google Quick Draw（4 月 13 日）
● 虚拟助手，如 Google Home 和 Alexa ● 自动驾驶汽车 ● 电子邮件垃圾邮件过滤器 ● 您还能想到其他例子吗？ 您可能已经注意到，在浏览 Quick, Draw! 网站时，“神经网络”一词被使用了很多次。神经网络是 AI 问题解决的重要组成部分，因为它允许机器识别和分类模式。与人脑的工作方式非常相似，机器会分析输入，如果可以识别，AI 就会尝试为其贴上标签！虽然神经网络用于识别绘画中的图案，但它也可用于识别语言、姿势、音乐等等！ Quick, Draw! 的工作方式与我们的大脑非常相似。它会观察图案以及您绘制它们的顺序，以便猜测您正在画什么！例如，在看过数千张猫的画后，AI 机器开始识别猫的画，因为它们有尖耳朵、小鼻子和直胡须！这有多酷？！有趣的事实：2011 年，Jeopardy！智力竞赛表演赛中，问答计算机系统 Watson 以超过两倍的分数击败了 Jeopardy! 的两位最强冠军，并最终赢得了 100 万美元的奖金！https://en.wikipedia.org/wiki/Question_answering
视觉特征前额编码的个体差异
摘要：外侧前额叶皮层 (LPFC) 通常与高级认知有关，例如注意力、语言和认知控制。然而，最近的研究表明，它对于包括物体识别在内的基本感知功能也至关重要。在这里，我们用计算模型描述了 LPFC 在视觉处理中的作用。使用 7T 的人类 fMRI 数据数据集，我们建立了编码模型，将从深度神经网络（CLIP [对比语言-图像预训练] 网络的图像编码器）中提取的视觉特征与大脑对数千张自然图像的反应联系起来。在八个受试者中，我们能够稳健地预测 LPFC 斑块中的反应，最明显的是 FEF（额叶眼场）和 vlPFC（腹外侧 PFC）区域。利用这些强大的编码模型，我们随后探索了表征结构并筛选了 LPFC 中具有高预测反应的图像。我们发现 LPFC 的编码方案存在显著的个体差异。相比之下，腹侧视觉流的编码方案在个体之间保持更一致。总体而言，我们的研究证明了 LPFC 在视觉处理中的作用未被充分重视，并表明 LPFC 可能是不同个体体验视觉世界的独特之处的基础。从方法论上讲，这些发现也可能解释了为什么以前的团体研究往往未能观察到 LPFC 中强大的视觉功能，因为受试者的反应可能需要单独校准。