XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单峰
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。
焦点组织病理学：对可解释的多模式诊断的多模式方法的综述
乳腺癌检测中的精度和及时性对于改善患者预后至关重要。传统的诊断方法主要依赖于单峰方法，但是医学数据分析的最新进展使得超越了传统成像技术以外的各种数据源。本评论认真研究了将组织病理学图像与基因组数据，临床记录和患者历史记录相结合的变革潜力，以提高多模式诊断技术的诊断准确性和全面性。它探讨了早期，中间和晚期融合方法，以及先进的深层多模式融合技术，包括编码器架构，基于注意力的机制和图形神经网络。提供了多模式任务的最新进步，例如视觉问题答案（VQA），报告生成，语义细分和跨模式检索，突出显示了生成AI和视觉语言模型的利用。此外，审查还深入研究了可解释的人工智能（XAI）在阐明复杂诊断算法的决策过程中的作用，强调了对透明性和可解释性的关键需求。通过展示解释性的重要性，我们演示了XAI方法（包括毕业，摇摆，石灰，可训练的注意力和图像字幕），增强诊断精度，增强临床医生的认识和促进患者的参与。该评论还讨论了最新的XAI发展，例如X-Vars，Legrad，Langxai，LVLM-Interpret和Ex-ILP，以证明它们在多模式乳腺癌检测中的潜在效用，同时识别关键的研究差距并提出未来的指导，以推进该文件。
对AI生成的内容（AIGC）的全面调查
最近，Chatgpt以及Dall-E-2 [1]和Codex [2]以及社会引起了人们的重大关注。因此，许多人已经对相关资源感兴趣，并试图揭示其令人印象深刻的表现背后的背景和秘密。实际上，Chatgpt和其他生成AI（GAI）技术属于人工智能生成的内容（AIGC）的类别，涉及通过AI模型创建数字内容，例如图像，音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效，易于访问，从而可以以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人提供的指示中提取和理解意图信息来实现的，并根据内容的知识和意图信息生成。近年来，大型模型在AIGC中变得越来越重要，因为它们提供了更好的意图提取，从而改善了生成结果。随着数据的增长和模型的大小，模型可以学习的分布变得更加全面，更接近现实，从而导致更现实和高质量的内容产生。本调查对生成模型的历史和基本组成部分进行了全面的综述，这是AIGC的最新进展，从单峰交互和多模式相互作用中。从单程性的角度来看，我们介绍了文本和图像的生成任务和相对模型。从多模式的角度来看，我们介绍了上述方式之间的交叉应用。最后，我们讨论了AIGC中现有的开放问题和未来挑战。
多巴胺D1受体组织有助于功能性脑架构
关于功能性大脑映射的数十年研究强调了了解大脑皮层功能组织的重要性。最近的进步揭示了功能组织的梯度，这些组织从主要感觉到跨模式皮层。已经认为，这种类似梯度的连通性轴与神经调节受体密度的区域差异对齐。非人类灵长类动物的最新工作支持了这一概念，揭示了沿皮质层次结构的多巴胺D1样受体（D1DR）密度的梯度。鉴于多巴胺能调节对突触活动和神经增益的重要性，我们测试了D1DR是否具有人类中大脑功能相同的组织原理，以及D1表达中的区域间关系是否调节功能性串扰。使用世界上最大的多巴胺D1DR-PET和MRI数据库，我们首次在人类中提供了经验支持，即D1DR可用性的景观遵循单型跨模态的皮质层次结构，在联想皮层区域具有更大的D1DR表达。我们发现了一个区域间D1DR共同表达的组织，该组织跨越了跨模式的大脑区域，表达了与功能连通性的主要宏观宏观梯度的高空间对应关系。至关重要的是，我们发现单峰和跨模式区域之间D1DR密度的个体差异与默认模式和体感网络的更大分化有关。最后，发现区域间D1DR共表达可调节功能网络内部但不调节耦合。一起，我们的结果表明D1DR共表达为大脑的功能组织提供了生物分子层。
EEG-FNIRS休息状态研究-NSF-PAR
摘要 - 目的：肌萎缩性侧索硬化症（ALS）是一种复杂的神经退行性疾病，会导致自愿肌肉控制的逐渐丧失。最近的研究报道了通过测量电生理或血管性神经动力学神经功能的单峰技术，对ALS中静止状态功能性脑网络的变化的变化有冲突。然而，迄今为止，尚无研究探索ALS静息状态大脑中同时的电和血管 - 血流动力学的变化。使用互补的多模式脑电图（EEG）和功能性近红外光谱（FNIRS）记录和分析技术，我们探索了ALS患者的基本多维神经贡献，可改变的振荡和功能连接性。方法：10名ALS患者和9个年龄匹配的对照在静止状态下进行了多模式的EEG-FNIRS记录。在两组中，两组中两种方式的静止状态功能连接性（RSFC）和功率谱进行了分析并在统计学上进行了比较。结果：在ALS中观察到alpha和beta带中的额叶额EEG连通性提高，并增加了额叶和右孔内FNIRS连接性的增加。额叶，中央和颞theta和αEEGEEG的功率在ALS中降低，顶叶和枕αEEGEEG功率也是如此，而ALS的额叶和顶叶血液动力学频谱功率则增加。的意义：这些结果表明，神经元网络中的电 - 血管破坏扩展到ALS患者的运动外区域，这些区域最终可以引入ALS的新型神经标记物，这些神经标志物可以进一步利用为诊断和预后工具。
从大型语言模型到多模式AI
生成的人工智能（AI）模型，例如扩散模型和Openai的Chatgpt，正在通过增强诊断准确性和自动化临床工作流程来改变医学。该领域已经迅速发展，从文本 - 仅用于临床文档和决策支持的大型语言模型向多模式AI系统提供，能够在单个模型中整合各种数据模式，包括成像，文本和结构化数据。这些技术的各种景观以及不断上升的兴趣强调了对其应用和潜力进行全面审查的必要性。此范围审查探讨了多模式AI的演变，突出了其在临床环境中的方法，应用程序，数据集和评估。遵守Prisma-SCR指南，我们系统地查询PubMed，IEEE Xplore和Web of Science，优先于2024年底发表的最新研究。严格筛选后，包括144篇论文，揭示了这个动态领域的关键趋势和挑战。我们的发现强调了从单峰方式转变为多模式方法的转变，在诊断支持，医疗报告生成，药物发现和对话性AI方面引起了创新。然而，仍然存在关键挑战，包括整合异质数据类型，改善模型的解释性，解决道德问题以及在现实世界中验证现实世界临床环境中验证AI系统。本评论总结了当前的艺术状态，确定了关键差距，并提供了见解，以指导医疗保健中可扩展，可信赖和临床影响力的多模式AI解决方案的发展。
MECASA：使用加性自注意力对混合 EEG-fNIRS 数据进行运动执行分类
运动执行是人类行为的一个基本方面，已利用 BCI 技术进行了广泛的研究。EEG 和 fNIRS 已被用于提供有价值的见解，但它们各自的局限性阻碍了性能。这项研究调查了融合脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 数据在运动执行范式中对静息状态与任务状态进行分类的有效性。使用 SMR 混合 BCI 数据集，这项研究将单峰 (EEG 和 fNIRS) 分类器与多峰融合方法进行了比较。它提出了使用卷积加性自注意机制 (MECASA) 的运动执行，这是一种利用卷积运算和自注意来捕获多峰数据中复杂模式的新颖架构。 MECASA 建立在 CAS-ViT 架构之上，采用计算效率高、基于卷积的自注意模块 (CASA)、混合块设计和专用融合网络，将来自独立 EEG 和 fNIRS 处理流的特征组合在一起。实验结果表明，MECASA 在所有模态 (EEG、fNIRS 和融合) 中的表现始终优于成熟方法，与单模态方法相比，融合方法始终能提高准确性。fNIRS 通常比单独的 EEG 实现更高的准确性。消融研究揭示了 MECASA 的最佳配置，其中嵌入维度为 64-128 为 EEG 数据提供最佳性能，OD128（上采样光密度）为 fNIRS 数据产生优异结果。这项工作凸显了深度学习，特别是 MECASA，在增强 EEG-fNIRS 融合用于 BCI 应用的潜力。
星系簇的心脏
我们用TNG-Cluster（一种新的宇宙磁性水力动力学仿真）分析了气态内培养基（ICM）的物理特性。我们的样本包含352个模拟簇，跨越晕质量范围为10 14我们专注于将簇分类为冷核（CC）和非冷核（NCC）种群的分类，z = 0群集中央ICM属性的分布以及CC群集群体的红移演化。我们分析了熵，温度，电子数密度和压力的分析结构和径向纤维。为了区分CC和NCC簇，我们考虑了几个标准：中央冷却时间，中央熵，中央密度，X射线浓度参数和密度较高的斜率。根据TNG群集，没有先验群集的选择，这些属性的分布是单峰的，因此CCS和NCCS代表了两个极端。在z = 0的整个TNG群集样品中，基于中央冷却时间，强的CC分数为F SCC = 24％，而F wcc = 60％，弱和NCCS分别为16％。然而，尽管趋势的幅度级甚至方向随定义而变化，但CC的比例在很大程度上取决于光环质量和红移。TNG群集中模拟的高质量簇的丰富统计数据使我们能够匹配观测样本并与数据进行比较。tng群集可以用作实验室，以研究因合并，AGN反馈和其他物理过程而引起的群集核心的演变和转换。Z = 0到Z = 2的CC分数与观测值以及热力学量的径向纤维夹在全球范围内以及分配为CC与NCC Halos时。
研究论文使用随机探索性搜索中心 Harris Hawks 优化器对混合能源系统进行优化定型，并提高利用率
由于传统能源资源的枯竭、温室气体排放、气候变化等，基于可再生能源 (RER) 的发电正成为当前和未来电力行业的主要来源。主要的 RER，包括太阳能、风能和小型水电，可在智能电网环境中提供可靠且可持续的解决方案。基于太阳能和风能的发电更为普遍，但性质各异，甚至无法非常有效地预测。因此，有必要整合两个或更多 RER 并开发混合能源系统 (HES)。HES 提供经济高效且可靠的电源，同时减少和/或几乎可以忽略不计的温室气体排放。出于经济和电力可靠性方面的考虑，组件的最佳尺寸对于开发最佳 HES 是必不可少的。近年来，元启发式进化算法已被广泛用于 HES 的最佳尺寸。哈里斯霍克优化器 (HHO) 是一种最近设计的元启发式搜索方法，能够发现全局最小值和最大值。然而，由于其开发能力较弱，基本 HHO 算法的局部搜索相当慢，收敛速度也较慢。因此，为了加速 HHO 的开发阶段，本研究开发了一种新方法，即以随机探索性搜索为中心的哈里斯霍克优化器 (hHHO-ES)，用于优化 HES 的大小。针对各种众所周知的基准函数（包括单峰、多峰和固定维度），验证了建议的方法并将其与现有的优化方法进行了比较。随后，该方法被用于开发 HES，它将能够为电网供应稀缺的偏远地区提供电力。在一系列约束（例如系统组件的界限和可靠性）下，使用净现值 (NPC) 作为主要函数来制定目标函数。将获得的结果与和声搜索（HS）和粒子群优化（PSO）的结果进行了比较，发现其效果更佳。
引用：Kobayashi M，Katayama M，Hayashi T等。通过Artifici
通过人工智能（AI）进行定量分析的抽象目标（AI）在一家急诊护理医院的医生在多模式综合护理沟通技巧培训计划之后的老年医院的沟通技巧，并定性地探索该培训计划的教育益处。设计了一项收敛的混合方法研究，包括一项具有准实验设计的干预试验，以定量分析医生的沟通技巧。定性数据是通过医师对培训后管理的开放式问卷的回答收集的。设置急诊医院。参与者共有23位医生。在4周的多模式综合护理沟通技巧培训计划中进行干预，包括视频讲座和床边教学，从5月到2021年10月，所有参与者在培训前后的相同情况下检查了模拟患者。这些检查是通过眼睛跟踪摄像头和两个固定摄像机录制的视频。然后，AI分析了视频的沟通技巧。主要结果衡量主要结果是与模拟患者的医师眼神交流，言语表达，身体触摸和多模式沟通技巧。次要结果是医生的同理心和倦怠分数。导致参与者单峰和多模式类型的通信持续时间的比例显着增加（p <0.001）。训练后的平均同理心分数和个人成就倦怠分数也大大提高。我们根据训练医生的角度训练后的六个类别开发了一种学习周期模型：多模式综合护理沟通技巧培训；对老年患者状况的变化的认识和敏感性提高；临床管理的变化；专业精神；团队建设和个人成就。结论我们的研究表明，多模式综合护理沟通技巧培训医生增加了所花费的时间