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World File Search System单峰
SAW驱动横向发光二极管中单电子传输的单光子发射
h(t) 可以理解为来自 SAW 最小值的 EL 信号。因此，自相关直方图可以看作是一系列等距函数 J(∆t)=(h∗hmirror)(∆t) 的总和。图 S4(a) 显示了 τ = 0.2 和 w = 0.05 的 h(t) 的示例，而图 S4(b) 显示了镜像 hmirror(t)。它们的卷积 J(∆t) 绘制在图 S4(c) 中。这个单峰可以理解为图 S3 中各个峰的实际形状，这意味着即使这些峰之间存在明显的重叠，也可以单独评估特定峰的贡献。因此，如果已知 SAW 驱动的 EL 的理论函数 J(∆t)，就可以更准确地估计来自抑制峰的真实信号，例如图 3(a) 中的抑制峰。从图 3(b) 中平均直方图的拟合结果可以看出，每个峰的形状由 J (∆ t ) 确定，其中 τ = 99.6 ps，w = 33 ps，BG g2 = 2.79。可以假设图 3(a) 中的每个峰具有相同的形状，但由于统计样本方差，其峰幅度不同。这些在 ∆ t = ∆ t (i) 处的峰具有不同的幅度 A g2(i) ，其与 g (2) (∆ t (i) ) 成正比。反映方差的改进自相关函数可以表示为
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。
提高统计 - 重建 - 构造 -
摘要。过去气候的定量重建是19评估气候模型如何重现气候变化的重要资源。一种广泛使用的统计20方法，用于从化石生物组合进行此类重建的方法加权21平均部分最小二乘回归（WA-PLS）。然而，已知的22个WA-PLS产生重建的趋势是压缩到用于校准的气候范围的中心的重建，可能会偏向重建的过去气候。我们通过假设：（a）相对于所考虑的气候变量，每个分类单元的理论丰度为25个单峰； （b）观察到的分类单元丰度26遵循多项式分布，其中样品的总丰度在气候上是27个不明智的； （c）在给定站点和时间的气候价值的估计使得28个观察结果最有可能，即它最大化对数可能性函数。此气候29估计值是通过将其气候公差的30反平方平方的加权分类单元丰度近似。我们通过考虑训练数据集中气候变量的频率31（FX）进一步改善方法。与WA-PLS相比，具有FX校正的TWA-PLS大大减少了压缩偏置，并基于广泛的现代花粉数据集改善了33个重建的模型性能。34
多模态生理同步作为注意力投入的衡量标准
当想要监测注意力投入时，生理信号可能很有价值。一种流行的方法是使用监督学习模型来揭示生理信号和注意力投入之间的复杂模式，但通常不清楚哪些生理测量最适合用于此类模型，而且收集足够的具有可靠基础事实的训练数据来训练此类模型非常具有挑战性。除了在训练模型中使用个体参与者和特定事件的生理反应之外，人们还可以连续确定多个个体的生理测量值的均匀变化程度，这通常称为生理同步。由于文献中指出大脑活动的生理同步性和注意力投入之间存在直接的比例关系，因此不需要训练模型来将两者联系起来。我的目标是通过将脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA) 和心率结合成一个生理同步的多模态指标，来创建一个更可靠的群体注意力投入测量方法。我在当前的研究提案中提出了三个主要研究问题：1）中枢和周围神经系统的生理测量中的生理同步性与注意力投入有何关系？2）生理同步性是否可靠地反映了现实世界用例中的共享注意力投入？3）如何融合这些生理测量以获得优于单峰同步性的多峰生理同步度量？
neuroimage
振荡能力和相位同步图神经元动力学，并经常研究以差异化健康和患病的大脑。然而，这些特征从成年早期到老年的课程和空间变异知识知之甚少。在横截面成人样本（n = 350）中利用磁脑摄影（MEG）静止状态数据，我们探测了寿命差异（18-88年）在连接性，功率和交互作用中与性别的影响。基于最近尝试联系大脑结构和功能的尝试，我们测试了年龄对皮质厚度和功能网络的空间对应关系。我们进一步探测了研究样本水平的直接结构 - 功能关系。我们发现MEG频率特异性模式随着性别的年龄和低频之间的差异。连通性和功率在中年表现出不同的线性轨迹或转弯点，可能反映了不同的生理过程。在三角洲和β频段中，这些年龄效应对应于皮质厚度的效果，这表明整个寿命的模态之间的共同变化。结构功能耦合是频率依赖性的，并且在单峰或多模式区域中观察到。总的来说，我们提供了成年的地形功能概述的全面概述，该功能可以构成神经认知和临床研究的基础。这项研究进一步阐明了大脑结构结构与快速振荡活动的关系。
MMTOM-QA：心灵的多模式理论问题回答
心理理论（汤姆）是掩盖人民精神状态的能力，是开发具有人类社会智力的机器的必要意义。最近的机器学习模型，尤其是大型语言模型，似乎显示了汤姆·不明智的某些方面。但是，现有的Tom Bench- Marks使用单峰数据集 - 视频或文本。人类汤姆不仅仅是视频或文字理解。peo-ple可以灵活地理解他人的思想，这些思想基于从任何可用数据中提取的概念表示（例如目标，信念，计划）。为了解决这个问题，我们介绍了一种思想问题问题回答（MMTOM-QA）基准。MMTOM-QA在多模式数据和各种单模式数据上对机器在房屋环境中的活动进行多种模态数据进行评估。对于工程师多模式的tom容量，我们提出了一种新颖的方法，即双层（贝叶斯逆计划通过语言模型加速）。BIP-ALM从多模式数据中提取统一表示形式，并利用语言模型进行可扩展的贝叶斯逆计划。我们对包括GPT-4在内的人类绩效，BIP-ALM和最新模型进行了系统的比较。实验表明，大型语言模型和大型多模型仍然缺乏强大的TOM容量。BIP-ALM通过利用基于模型的Mental推断和语言模型的力量来显示出令人鼓舞的结果。1
主动自我触摸恢复了“橡胶手幻觉”扰乱后的身体本体感受的空间意识
身体自我意识依赖于视觉，触觉，本体感受和运动信号的不断整合。在“橡胶手幻觉”（RHI）中，具有视觉刺激的刺激会导致自我意识的变化。尚不清楚其他躯体信号是否可以弥补由有关身体的视觉信息引起的自我意识的改变。在这里，我们将RHI与机器人介导的自动触摸结合使用，以系统地研究触觉，本体感受和运动信号在维持和恢复身体自我意识中的作用。参与者用右手移动了领导者机器人的手柄，同时从追随者机器人的左手手中收到了相应的触觉反馈。这种自动刺激是在诱导经典RHI之前或之后进行的。在三个实验中，在RHI之前（但不是之前）提供了主动自我打击，大大降低了由RHI引起的原始漂移，支持主动自我接触对身体自我意识的恢复作用。在非自愿自我打击期间不存在效果。单峰控制条件证实，自动触摸的触觉和运动组件都是恢复身体自我意识所必需的。我们假设主动自动触摸会瞬时提高触摸身体部位的本体感受的精度，从而抵消了RHI构成的视觉捕获效果。
研究高级驾驶员援助系统中听觉和视觉反馈的影响：一项有关驾驶员行为和情绪响应的试点研究
在自动驾驶汽车行业中，高级驾驶员援助系统（ADA）因提高服务质量，提高道路安全性并提高驾驶员舒适度而获得认可。驱动程序辅助系统能够提供多模式的反馈，包括听觉提示，视觉提示，颤振曲折提示等。该研究将集中于评估辅助驾驶系统对驾驶员的听觉和视觉反馈的影响。招募了由五名参与者（n = 5）组成的小组参加两组驾驶实验。在实验会议期间，它们分别暴露于针对唯一音频格式和视听格式的驱动程序设计的几个提醒。他们的驾驶行为和表现在研究人员的观察下，而他们的情绪是通过Yolo V5检测模型评估的。结果表明，参与者对仅对音频驾驶提醒的单峰反馈的较高的依从性和强烈的情感反应（尤其是愤怒，悲伤和惊喜的感觉）。没有强有力的证据表明，视听提示的双峰ADA反馈有效地改善了驾驶期间驾驶员的性能。但是，情感数据和用户满意度结果都表明，当参与者能够在听到助手的音频提醒时能够可视化AI助手时，他们的幸福感就会增加。该研究是旨在增强汽车用户界面设计领域的理论基础的开创性研究之一，尤其是关于听觉功能的设计。
系统神经科学中“层次结构”概念的演变
* 作者按字母顺序排列，并对本文做出同等贡献。摘要：“层次结构”概念是系统神经科学中最常见的组织原则之一。然而，到目前为止，它还没有得到太多的哲学分析。这很不幸，因为层次结构的一般概念涵盖两种具有不同经验承诺的方法，其概念关系仍不清楚。我们将第一种方法称为“表征层次结构”观点，该观点假定前馈、反馈和横向连接的解剖层次结构构成输入-输出关系信号处理层次结构的基础。因为表征层次结构观点认为单峰感觉表征随后会被阐述为更具范畴性和基于规则的表征，所以它致力于沿着层次结构增加抽象程度。第二种观点，我们称之为“拓扑层次结构”，并不致力于不同级别的不同表征功能或抽象程度。相反，拓扑方法认为，大脑某一部分的层次取决于它在系统中连接模式中的重要性。根据目前的证据，我们认为这两种方法之间可能存在三种概念关系：拓扑层次结构可以证实传统的表征层次结构，与之相冲突，或有助于理解大脑组织所需的多种方法。通过阐明每一种可能性，我们的分析试图打开一个概念空间，在这个空间中可以进行关于神经层次结构的进一步神经科学和哲学推理。关键词：层次结构、系统神经科学、表征、拓扑、抽象
并发的FNIRS和EEG用于大脑功能研究
摘要：脑电图（EEG）和功能性近红外光谱（FNIRS）作为非侵入性功能神经影像学的最新技术。在单峰基础上，脑电图的空间分辨率很差，同时呈现高时间分辨率。相比之下，FNIRS提供了更好的空间分辨率，尽管它受到其时间分辨率差的限制。EEG和FNIRS具有的一个重要优点是，这两种模式都具有有利的可移植性，并且可以集成到兼容的实验设置中，这为开发多模式FNIRS -EEEG整合分析方法提供了令人信服的基础。尽管近年来使用并发的FNIRS-EEG设计进行了越来越多的研究，但过去研究的方法论参考仍然不清楚。为了填补这一知识差距，这篇综述批判性地总结了当前并发FNIRS – EEG研究中使用的分析方法的状态，为将来的项目提供了最新的概述和指南，以进行并发的FNIRS-EEG研究。在2021年8月31日之前，使用PubMed和Web of Science进行了文献搜索。在筛选和判别评估后，最终方法论综述中包括了92项涉及同时FNIRS -EEG数据记录和分析的研究。特定于同时的FNIRS – EEG数据分析的三个方法论类别，包括EEG信息的FNIRS分析，FNIRS信息的EEG分析和平行的FNIRS-EEG分析，并通过详细说明进行了识别和解释。最后，我们强调了当前的FNIRS -EEG数据分析中的当前挑战和潜在方向。