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通过大脑语言训练恢复失语症–...
失语症是一种理解或产生语言障碍的疾病，是中风后常见的一种疾病，具有毁灭性的影响。传统的言语和语言治疗包括各种正式的干预措施，以提高语言和沟通能力。在中风后的慢性期，与不治疗相比，这种方法是有效的，但效果不大。我们提出了一种基于脑机接口系统的失语症患者康复的新语言训练方法。该方法利用其提供与大脑状态时间锁定的反馈的能力。因此，它实现了这样一种想法，即强化适当的语言处理策略可能会诱导有益的大脑可塑性。在我们的方法中，患者在记录脑电图的同时执行一个简单的听觉目标词检测任务。机器学习模型对这些信号的不断解码会产生个性化和即时的大脑状态相关反馈。它向患者表明他们在训练过程中完成任务的程度，即使他们无法说话。对 10 名患有轻度至重度慢性失语症的中风患者（年龄范围：38-76 岁）进行的概念验证研究的结果非常显著。首先，我们发现，尽管词语呈现速度较快且中风引起的脑电图信号特征不佳，但高强度训练（每周 4 天，每天 30 小时）是可行的。其次，训练使失语症持续恢复，这种恢复扩展到训练任务之外的多个语言方面。具体而言，所有测试的语言评估（亚琛失语症测试、Snodgrass & Vanderwart、交流活动日志）都显示，训练前后患者的表现有显著的中度到高度改善，亚琛失语症测试的标准化平均差异为 0.63，五名患者在训练后评估中被归类为非失语症。第三，我们的数据显示，这些语言能力的提高并没有伴随注意力技能和非语言技能的显著变化。研究这种基于大脑 - 计算机界面的语言训练的可能作用模式，神经影像数据（EEG 和静息状态功能 MRI）表明训练可以加快文字处理速度、增强语言网络以及语言和默认模式网络之间的重新平衡。
Terabrain项目：在标准计算机硬件上模拟数十亿个尖峰神经元
摘要 - 我们描述了一种计算体系结构，能够使用配备有M2处理器的普通Apple MacBook Air模拟数十亿个尖峰神经元的网络，24 GB的芯片统一内存和4TB固态磁盘。我们使用基于事件的传播方法，该方法在每个处理周期中处理系统中M神经元的N尖峰数据包。每个神经元具有C二进制输入连接，其中C可以为128或更多。在传播阶段，我们将激活的N神经元的所有靶标的激活值增加。在第二步中，我们使用激活值的直方图来确定即时的触发阈值，并选择将在下一个数据包中发射的N神经元。我们注意到，这种主动选择过程可能与大脑中的振荡活动有关，这可能具有固定在每个周期上发射的神经元百分比的功能。至关重要的是，绝对没有对体系结构的限制，因为每个神经元都可以直接与其他神经元建立联系，从而使我们可以具有前馈和反复的连接。具有M = 2 32个神经元的，这允许2 64个可能的连接，尽管实际连接性极为稀疏。 即使使用现成的硬件，模拟器也可以连续传播包数据包，每秒数千次连接数十次。 值得注意的是，所有这些都可以使用仅37瓦的能源预算，接近人脑所需的能量。 索引术语 - 启用神经网络，大脑尺度模拟，二进制重量，稀疏网络，GPU加速度，Apple M2芯片，生物成分网络，这允许2 64个可能的连接，尽管实际连接性极为稀疏。即使使用现成的硬件，模拟器也可以连续传播包数据包，每秒数千次连接数十次。值得注意的是，所有这些都可以使用仅37瓦的能源预算，接近人脑所需的能量。索引术语 - 启用神经网络，大脑尺度模拟，二进制重量，稀疏网络，GPU加速度，Apple M2芯片，生物成分网络这项工作表明使用当前的硬件可以进行大脑尺度模拟，但这需要重新思考如何实施模拟。
肺部呼出气检测更新...
肺癌 (LC) 是人类最常见和最致命的癌症；诊断后 5 年的总体存活率为 10-15%。然而，如果在疾病过程中及早诊断，可以通过手术切除肿瘤，肺癌是可以治愈的。不幸的是，这种情况发生在不到 25% 的患者身上，因为肺癌在晚期之前通常都是无症状的。一项使用胸部计算机断层扫描 (CT) 筛查有肺癌风险的吸烟者的大型研究令人信服地表明，死亡率可以降低 20-40%。然而，CT 筛查费用昂贵，后勤难以实施，并且不能免除辐射暴露。因此，需要适合在护理时使用的替代 LC 诊断方法。我们的建议是使用挥发性代谢组学。这种方法背后的原理在于，当病理过程发生时，人类代谢组会表现出明显而即时的变化，并通过氧化应激、细胞色素 p450、肝酶以及碳水化合物和脂质代谢的组合改变身体的生物化学。挥发性代谢物在肺泡中从血液转移到呼吸中。人类呼吸中存在的挥发性有机化合物 (VOC) 源自正常和异常细胞，尽管混合物的成分不同。VOC 的一个子集可能只出现在异常细胞中，而不会出现在健康细胞中。我们将在这种方法中利用的一个特别重要的特性是，每种疾病可能具有独特的 VOC 模式，因此该技术可以针对某种疾病的选择性进行优化，而不考虑其他疾病。VOC 的研究融合了多学科领域（生物医学、分析化学、气相色谱-质谱 (GC-MS)、微电子学、纳米技术、计算代谢组学和基于人工智能 (AI) 的机器学习）的尖端科学和技术知识。现在的挑战是开发一种用于临床实践的新型独立工具。这一工具将是多种复杂技术的组合，这些技术仍面临许多实际挑战，包括但不限于以下领域：1）快速发展的人类代谢组领域，2）快速成熟的纳米技术领域，为生物样本提供前所未有的传感解决方案和非常低的检测水平，3）对具有极高维数据且示例数量有限的组学数据的分析具有挑战性，这些条件需要最新的模型开发和验证技术，以避免错误的发现或乐观的结果，因此，我们才刚刚开始一段漫长的旅程。
在先进的人工智能系统中构建强大的信息流
简介 生成式人工智能的出现极大地重塑了全球技术格局，推动人工智能基础设施的投资达到前所未有的水平。据 Anderson 等人报道 [1]，2019 年至 2023 年间，各组织在人工智能基础设施上的支出激增 156%，尤其强调推进数据管道架构。这一激增反映了人工智能系统日益复杂的特点，目前人工智能系统在企业环境中每天处理超过 1.8 PB 的数据。数据管道已经从基本的 ETL 操作发展成为复杂的“神经”数据高速公路，可实现复杂的多维数据转换。一项涉及 2,317 个组织的研究发现，87.3% 采用先进管道架构的组织在人工智能模型性能方面取得了显着提升，包括训练时间缩短 42.8%、预测准确率提高 23.6% [1]。这些收益源于增强的数据编排策略，可优化分布式计算网络中的数据流。 Richardson 和 Kumar 对高性能 AI 工作流进行了全面分析 [2]，强调现代管道在管理来自数千个来源的同步数据流的同时，必须保持低于 100 毫秒的延迟。他们对 150 个大规模 AI 部署的检查表明，先进的管道架构将数据处理瓶颈减少了 76.4%，并将资源利用率提高了 89.2%。一个关键因素是实施自适应数据路由算法，该算法将计算开销减少了 34.7%，并将数据完整性率保持在 99.99% 以上。结合智能预处理框架从根本上改善了数据质量方法。根据 Anderson 的框架 [1]，集成 AI 驱动的质量检查的组织将数据清理周期缩短了 67.3%，同时将数据准确性提高了 31.2%。这种转变在金融和医疗保健领域尤为明显，因为严格的监管规定要求原始数据。在接受调查的 892 家金融机构中，自动验证协议使合规性相关问题减少了 91.4%，数据准备速度加快了 43.8%。工业性能指标说明了下一代管道架构的具体优势。Richardson 对 234 家制造工厂的评估 [2] 显示，实时数据处理能力使生产效率提高了 28.5%，预测性维护准确率提高了 45.6%。这些效率源于管道内的边缘计算集成，它使数据传输延迟降低了 76.2%，并实现了近乎即时的决策。优化数据管道的经济影响不仅限于运营优势。实施尖端管道架构的组织报告称，
索马里兰ESPIG最终报告
这是全球教育伙伴关系 (GPE) 支持的索马里兰受旱灾影响社区项目的最终年度报告。报告涵盖了 2017 年 6 月 1 日至 2018 年 3 月 31 日 10 个月实施期内的成就、挑战和经验教训。根据教育和科学部 (MoE&S) 2017 年 1 月进行的评估，旱灾严重影响了教育。2016 年 11 月至 2017 年 5 月，索马里兰受灾地区 118 所学校关闭，约 18,000 名儿童辍学缺课。该项目支持了索马里兰所有地区的 50 所普通小学和 5 个临时学习空间 (TLS)，即 Marodijeh 、 Awdal 、 Togdheer 、 Sool 、 Sahil 和 Sanaag 地区。五个 TLS 分别建立在五个国内流离失所者定居点，这些社区因严重旱灾而迁入这些定居点。在选定的国内流离失所者营地建造的临时教育中心（TLS）为随家人迁移的儿童提供了教育和学习机会。每个TLS设有两间教室，教师由从社区中选拔并由项目工作人员培训的志愿者组成。这两个相互关联的项目成果有助于使受旱灾影响的弱势男女儿童在国内流离失所者营地继续并更好地接受安全、有保障的正规教育。该项目惠及50所普通学校的12,605名儿童（其中6,016名女孩（47.7%）），以及5所已建成的临时教育中心的649名儿童（332名女孩，占51%），共计13,254名儿童。该项目在普通学校和临时教育中心的受教育人数均超过了预期目标（7,800名儿童（50%为女孩））。该项目的综合性改善了目标学校的学习环境，并通过亟需的、即时的救生、保护和综合干预措施，使儿童能够继续接受优质的基础教育。综合干预措施包括：• 在学校提供高热量和营养丰富的食物，如奶粉、枣、糖和粥。• 通过运水车提供清洁饮用水。• 开展卫生宣传活动，包括建造和修复学校供水点和厕所，以预防可能出现的急性水样腹泻 (AWD) 和霍乱。• 通过培训和加强对学校管理和社区动员实践的参与，增强社区教育委员会 (CEC) 的能力。• 为受旱灾地区失学的男孩和女孩提供上课机会和出勤率。• 通过建造 TLS、提供包括娱乐材料在内的教学材料、为 260 名教师提供奖励以及为教师提供儿童心理社会和情感健康方面的培训，使男孩和女孩在受保护的学习环境中接受优质教育。
儿童期基因检测
本报告为英国的医疗保健专业人员提供了儿童基因检测方面的指导。这是对基因检测重新评估的回应，该评估基于分子技术以及社会和法律的发展，旨在支持最佳实践。它更新了英国人类遗传学会（现为英国遗传医学学会）的现有指导 1，并由全基因组基因检测的发展引发。虽然上一份报告的基本原则没有改变，但我们在儿童基因检测方面的集体经验已经增长，基因组研究已经从早期的检测形式中脱颖而出，这带来了新的挑战。本报告遵循基因组医学中的同意和保密性指导，并解决了儿童基因检测中出现的非常具体的问题。2 一份关于产前基因检测和植入前基因诊断的配套报告为这些相关领域提供了指导。3 在本报告中，当讨论基因测试时，我们主要指的是对人的 DNA 序列或染色体结构的研究，尽管其他类型的测试可能会揭示遗传信息，例如通过成像或生化测试。事实上，特定的临床特征群可能非常典型地代表了某种遗传疾病，因此 DNA 测试对于诊断目的而言是多余的，尽管它对于其他目的仍然可能有帮助。其他类型的研究也可能提示基因诊断，例如，肿瘤标本的免疫组织化学可能表明存在潜在的遗传性癌症易感综合征。本报告并非将基因测试一词限制在任何特定技术上，而是旨在涵盖任何类型的研究都会产生有关患者基因构成信息的情况。儿童的基因测试可以在他们的护理和治疗中发挥重要作用。例如，当儿童出现健康或发育问题时，测试可以作为诊断过程的一部分，或者用于确定监测策略是否有益。在这种情况下，基因测试可以提供即时的临床益处，应以与任何其他调查相同的方式使用，以确定最佳的临床护理。除了有助于确诊外，基因测试还可能在中长期内产生有关儿童健康的信息。这可能与成人疾病有关，也可能与生殖和后代有关，而不是当前或迫在眉睫的健康问题。从这个意义上讲，基因测试可能不同于调查当前健康或疾病状况的调查。决定进行基因测试的最佳时间可能会给医疗专业人员、父母以及儿童和年轻人带来难题。推迟对儿童期发病疾病进行检测可能会使儿童及其家人无法获得促进其健康的护理和建议，或者可能不必要地延长担忧和焦虑。过早进行检测可能会不必要地减少
AI：成熟？
某人，例如在社交媒体上。证据表明，人工智能在重现其所训练数据集的社会不平等方面发挥了作用（Noble，2018 年；Moss 等人，2021 年）。有各种技术和流程来控制这些风险，这些技术和流程在第 2 章和拟议的欧盟人工智能法案附件中进行了详细讨论（布鲁塞尔，2021 年 4 月 21 日 COM，2021 a，2021 b）。在考虑道德问题时，重要的是要权衡消费者的利益与风险和成本。例如，可以创建通过聊天机器人销售的参数保险等产品。这些产品的经纪、损失调整和纠纷处理等管理费用较低，因此更便宜。由于它们是通过端到端数字流程在线销售的，因此它们也可以大规模销售，并且链接到外部数据集可以避免填写表格，从而实现近乎即时的购买。此类产品有可能提高发达国家和新兴市场的金融包容性。同时，对于对个人有如此大影响的应用程序，至关重要的是确保定期审查和测试算法，设计为对例如输入数据的外生变化具有鲁棒性，并引入适当的监督和补救机制。总的来说，我们大多数人都同意风险管理者协会的观点，他们与首席风险官举行了圆桌讨论（Maynard & Goodman，2020），并就金融包容性得出结论：“社会需要这一点才能成功”。金融包容性是一个全球公认的问题。如果没有之前的银行历史记录，这显然是不可能的。约有 20 亿人没有基本银行账户，在一些国家，很大一部分人口无法获得有用且负担得起的金融产品和服务，如支票账户、储蓄工具、贷款和保险。世界银行、20 国集团和 55 多个国家已承诺通过金融包容性全球倡议 (FIGI) 等举措推动全球金融包容性 (http://www.worldbank.org/en/topic/financialinclusion/overview#1)。传统上，潜在借款人的信用度是通过信用机构的评级以及有关其银行历史或以前贷款还款历史的信息来评估的。使用人工智能可能是解决这个问题的办法，尤其是与替代数据结合使用时，即有关人们行为的新信息来源，用于评估他们的信用度，包括手机数据 (CDR)、智能手机使用数据，以及社交媒体、文本和图像 (Kharif, 2016 ; Ruiz 等人, 2017 ; Singh 等人, 2015 ; De Cnudde 等人, 2019 )。因此，从此类数据中获得的见解可以帮助获得几乎没有或完全没有信用记录的借款人，例如年轻借款人或发展中国家的人，这些人预计不会有信用记录，并可能有助于提高全球众多个人的财务状况（Óskarsdóttir 等人，2018 年、2019 年），尽管这里也存在一些担忧（Kazeem，2020 年）。总之，在嵌入人工智能系统时，道德问题必须成为核心考虑因素，但也必须通过稳健的设计和适当的监督，与其他有价值的目标（例如提高金融包容性）取得平衡。
执行摘要
执行摘要巴勒斯坦几乎完全依赖（87％）从以色列电力公司进口的电力，这增加了经济依赖，并由于以色列公司对供应的控制及其与当地需求的不相容所致，这增加了巴勒斯坦政府的负担。巴勒斯坦政府寻求制定监管框架和政策，并与地方当局，私营部门代表和国际机构合作改善可持续能源部门。政府采取了改编的策略，以使电力源多样化并在2030年将进口量减少50％，并建立了综合传输系统。尽管制定了多种计划和策略，包括能源部门战略（2021-2023）和国家可再生能源战略（2020-2030），但该行业仍面临着复杂的立法环境中地缘政治限制和差距的重大挑战，这会影响该行业的结构，增加其复杂性和对其对其的投资。通过与相关机构和专家进行访谈和会议，确定了电力部门的四个主要支柱：能源部门管理和治理，能源供应，能源需求和可持续性。本文的重点是第一个支柱，即能源和可再生能源部门的管理和治理，因为有必要提出一个愿景，该愿景汇集了伙伴对巴勒斯坦能源部门结构的观点。这种合并的方法允许快速成果并满足即时的能源需求，从而鼓励当地投资并增强竞争和创新。这是通过合作伙伴之间的一系列访谈和咨询来完成的，这些访谈和咨询导致了内部挑战，例如更新立法环境和外部挑战，例如地缘政治限制，目的是强调对能源部门结构的明确愿景，并提出共同建议的重要性的重要性，并提出了在决策者中提出的建议。该政策论文提出了一种不同的方法，这是一种称为过渡管理的全球方法，该方法为开发几种平行的战略途径提供了范围，以使机构能够在短期，中和长期内在中央和分散级别上实现不同的目标，这符合可再生能源项目的性质以及可再生能源项目的性质以及他们需要的政策，立法，立法和基础结构。过渡管理方法：促进巴勒斯坦能源部门的发展该研究提出了一种结合集中化和权力下放的过渡管理方法。集中式方法的重点是长期基础设施改革，例如统一电力分配，建立电力传输系统并连接总督。这种方法要求政府协调以确保稳定和安全，尤其是在与邻国互连有关的政治谈判中。同时，平行分散的方法依靠授权私营部门和地方当局快速实施能源项目，尤其是在边缘化的地区。过渡要开发能源部门，必须将集中和分散的路径集成到统一的框架中。该框架增强了政府与地方实体之间的合作，并确保通过利益相关者参与的包容性决策。这种方法使巴勒斯坦能够从集中化和权力下放的优势中受益，从而有助于长期实现能源安全和稳定。
基于脑振荡的方法
正念冥想是一种流行的冥想形式，已在教育、临床环境、商业行业和军队等各个领域显示出广泛的益处（Goldberg 等人，2020 年；Duff，2022 年）。身心联系是正念冥想的核心，最近的研究表明，冥想可以调节大脑网络组织和默认模式网络内心脏活动的神经表征（Jiang 等人，2020 年；Lurz 和 Ladwig，2022 年；Wong 等人，2022 年）。然而，与对正念其他机制的大量研究相比，关于脑心联系的潜在神经机制的研究仍然相对稀缺（Ng 等人，2005 年；Minhas 等人，2022 年）。我们之前的研究证明了正念冥想练习者的脑心同步，然而，它只在群体层面检查了数据（Gao 等人，2016 年）。为了更好地理解大脑和身体在冥想过程中如何相互作用，本研究重点关注个体正念冥想练习中瞬间的大脑-心脏同步，这将支持在正念练习中的更广泛应用。自然地，个体在对重大事件或强烈情绪的反应中可以感受到即时的身心联系，而心脏尤其敏感。这是因为中枢神经系统通过自主神经系统调节内脏器官活动，大多数内脏器官自主运作，但表现出明显的昼夜节律（Tran 等人，2021 年；Chambers 等人，2022 年）。保持一致的身心活动和昼夜节律对我们的健康至关重要，扰乱可能会导致内脏器官功能障碍甚至心脏骤停（Tran 等人，2021 年）。认识到身心一致性的重要性，生物医学社会模型已被提出用于促进健康（ Heidger，2011 ）。为了简化身心联系的研究，本研究探讨了大脑和心脏活动之间的关系，因为心脏是对外界刺激最敏感的器官（ Lutwak and Dill，2012 ）。脑电图（EEG）和心电图（ECG）可以分别轻松测量大脑和心脏活动。不同的 EEG 频带，如 delta、theta、alpha、beta 和 gamma，反映了不同的心理状态。其中，alpha 波是人类的主要大脑振荡，alpha 波活动的变化是 EEG 冥想研究中最可靠的结果（ Lomas et al.，2015 ）。不同的冥想形式会引起不同脑波段的变化；例如，传统的藏传佛教冥想与伽马波段变化有关（Lutz 等人，2004 年；Ferrarelli 等人，2013 年；Jiang 等人，2020 年）。研究还表明，前扣带皮层与自主神经系统相连（Devinsky 等人，1995 年），和额叶中线 θ 节律与冥想期间的心率变异性相关（Kubota 等人，2001 年）。尽管如此，在各种冥想过程中，普遍观察到 α 波活动增加，特别是在枕叶和额叶区域（Cahn 和 Polich，2006 年）。在本研究中，我们专注于 α 波分析，因为它在闭眼放松期间的大脑节律和主导地位中具有重要意义，闭眼放松被认为是一种“皮质
新闻稿
电子邮件：info@spacety.eu 致电 Patrice @ Spacety：+352 691 188829 天仪研究院发射全球首颗 C 波段商用小型卫星 SAR 和立方体卫星，推动卫星行业发展 卢森堡/北京，2020 年 12 月 22 日 — — 天仪研究院宣布再次发射，距上次发射仅六周。今天下午 12 点 37 分，天仪研究院的两颗卫星远海一号和元光号在中国文昌成功发射，搭载中程长征八号 (LZ-8) 火箭升空。远海一号是天仪研究院首颗商用合成孔径雷达 (SAR) 卫星，也是全球首颗带相控阵天线的商用 C 波段小型卫星 SAR。元光号是一颗 12U 卫星，用于空间机理和摩擦学科学实验。想象一下，无论是晴天、雨天还是夜晚，都能够以几乎即时的刷新率重建风景或城市。国防和情报可能立即浮现在脑海中，但这些信息的商业用途是巨大的。海星一号发射是为了满足监测海洋和沿海地区以及海洋研究的需求。该卫星的图像还将用于灾害管理、农业、基础设施监测等。合成孔径雷达（SAR）基本上就像蝙蝠一样——与光学传感器相比，它不受日光和天气条件的影响。现在SAR卫星的时代已经到来，天仪研究院正计划建造、发射和运行一个由56颗小型SAR卫星组成的星座。海星一号是TY-MINISAR的首颗发射卫星，TY-MINISAR是天仪研究院正在开发的第一代轻小型SAR卫星。基于TY-MINISAR的星座具有成本低、部署快、覆盖能力强、重访频率高、调度灵活等优势。因此，该星座可以产生高分辨率、广覆盖和连续监测的图像，并将为客户提供更高效的遥感服务”，天仪研究院创始人兼首席执行官冯军表示。Hisea-1 重 185 公斤，使用相控阵天线。它有三种成像模式，最高分辨率为 1m x 1m。机上装有 ThrustMe 的碘电力推进系统，为卫星提供关键的轨道维护、防撞和在三年预期寿命结束时脱轨，从而确保为卫星星座和航天工业的环境可持续性提供经济的解决方案。天仪研究院非常注重空间可持续性问题，并且已经在其卫星上安装了主动脱轨装置，包括这两颗刚刚发射的卫星。作为一家年轻的新航天公司，天仪研究院在不到 5 年的时间内已经发射了 21 颗卫星，其中 12 次发射。预计 2021 年将有更多卫星进入太空，组成 SAR 星座，并为客户提供 IOD/IOV 和卫星托管服务。关于天仪天仪是一家快速成长的新型太空公司，在全球范围内提供卫星服务。该公司由首席执行官冯建军和首席技术官任为佳于 2016 年在中国创立。该公司于 2019 年在卢森堡设立了国际总部。作为立方体卫星和小型卫星领域的全球领导者，该公司已经开发、发射和运营了 20 颗用于科学和技术演示任务的卫星。