XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反馈信号
计算机通讯
在物联网人工智能快速发展的背景下，物联网的建立可以促进人工智能领域的快速进步。传统图像检测方法采用小波能量算法划分背景和边缘噪声，分辨率较差，图像检测精度低，存在检测速度慢、缺乏图像深度分析等一系列问题。针对传统方法的弊端，本研究提出基于物联网的人工智能图像检测系统的设计，采用智能人工像素特征采集技术对图像进行逐点特征提取。将人工智能学习算法引入到物联网系统下的车间车轮检测中，不仅可以解决传统方法中特征抗干扰性差、鲁棒性差的问题，而且对车轮检测系统的二次开发具有重要意义。利用神经网络对车轮图像进行分类，同时融合车轮缺陷检测、车轮编号识别等其他检测需求，利用物联网丰富的数据资源和处理能力对采集的图像像素进行特征分析和反馈。人工智能图像合成模块对信号进行图像转换处理，处理反馈信号，分析结果完成图像检测，完成人工智能图像。通过仿真实验，证明了基于物联网的人工智能图像检测系统设计具有图像检测率高、识别准确率高、运行稳定、处理高效等优点，该设计思路具有很好的应用价值。
昨天的奖励是今天的惩罚：人类对强化学习者反馈的对比影响
自主代理向用户保证了个性化的未来，允许他们将注意力转移到对他们最有意义的任务上。但是，个性化的需求无法实现诸如机器学习之类的车型训练范式，这需要许多数据订单才能培训代理的单个任务。在顺序决策域中，加强学习（RL）可以实现这一需求，当对所需行为的先验培训非常棘手时。先前的工作已利用用户输入来培训代理将其映射到数值奖励信号。但是，最近的方法已经确定了不一致的人类反馈是实现最佳表现的瓶颈。在这项工作中，我们提供了经验证据，以表明受对比影响影响的人类感知会扭曲其对强化学习者的反馈。通过一系列研究，涉及来自亚马逊机械土耳其人的900名参与者，他们被要求向RL代理提供反馈，我们表明，参与者在接触了同一任务上具有较高能力的代理商后，明显低估了代理商的行动。为了了解这种影响在训练过程中对代理的重要性的重要性，然后我们模拟了培训师，这些培训师基于过去的性能（创建系统偏向的反馈信号）对代理的动作进行了低估 - 整合到了Actor-Critic框架中。我们的结果表明，在Atari环境中人类反馈中有系统偏斜的情况下，代理性能最多可降低98％。我们的工作提供了对人类反馈不一致的源头的概念理解，从而为人类代理人的互动设计提供了信息。
改变触觉反馈收益对平衡的影响由感觉冲突估算
抽象轻轻接触实心物体会减少姿势摇摆。在这里，我们确定人为修改触觉反馈以达到平衡的效果。参与者闭着眼睛站着，轻轻地抓住了一个与身体摇摆同步移动的杂志，以系统地增强或减弱+2至2之间的反馈增益，分别对应于与身体相同或相反方向的运动。这种干预对姿势摇摆有系统的影响，姿势摇摆表现出不对称的U形功能，相对于触觉反馈增益。旋转在零增益周围的最小值，对应于静态对象。摇摆以低于-0.25的收益略有增加，但在+0.25以上的增长下大大增加。在+2时，大约是无接触条件的两倍。手和manipulandum之间的平均相互作用力在整个过程中保持<0.9 n，尽管它在极端增长下略有增加。在最少摇摆条件下，手部力和躯干位置之间的互相关最高，这表明更高质量的触觉反馈与更大的摇摆减少有关。我们使用反馈控制模型成功地复制了摇摆行为，该模型在触觉和本体感受信号之间的差异达到阈值时会减弱触觉反馈信号。我们的发现表明，中枢神经系统可以利用增强的触觉反馈来实现Bal-ance，但只有对自然反馈增益的变化相对较小。在健康的志愿者中，它比静态物体提供了最小的好处。触觉反馈是最佳的。
皮层基底神经节中的信用分配问题......
摘要 皮质-基底神经节-丘脑 (CBGT) 通路如何使用多巴胺能反馈信号来修改未来决策的问题几十年来一直困扰着计算神经学家。通过回顾多巴胺能皮质纹状体可塑性的计算表示的文献，我们展示了该领域如何融合到一种规范的突触级学习算法，该算法可以优雅地捕捉 CBGT 回路的神经生理特性和强化学习期间的行为动态。不幸的是，导致这种规范算法模型的计算研究都依赖于使用抽象动作选择规则的简化电路。结果，将这种皮质纹状体可塑性算法应用于 CBGT 通路的完整模型会立即失败，因为整合（皮质纹状体回路）、动作选择（丘脑皮质环路）和学习（黑质纹状体回路）之间的时空距离意味着网络不知道应该强化哪些突触以支持之前的奖励动作。我们展示了神经生理学观察结果，特别是选定动作表征的持续激活，如何提供一种简单的方法来解决 CBGT 学习模型中的这种信用分配问题。使用完整 CBGT 回路的生物学现实脉冲模型，我们展示了该解决方案如何让网络学习选择最佳目标并在环境发生变化时重新学习动作-结果偶然性。这个简单的例子强调了如何扩展皮质纹状体可塑性的规范框架以捕捉学习和决策过程中的宏观网络动态。
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。
自适应闭环深部脑刺激器编码...
摘要 深部脑刺激是一种基于设备的神经外科技术方法，是治疗帕金森病运动障碍的独特而专门的方法。它的基本功能是减轻运动症状和恢复运动功能。然而，在脑的 STN 中插入小微电极是一项复杂的任务。嵌入微传感器（微电极）和编码 DBS 设备具有挑战性，并且是最终结果/临床结果的主要量化重要因素。本研究介绍了最新的科学成果——帕金森病研究，并强调了包罗万象的众所周知的网络与精确达到目标的 DBS 相结合的重要性。DBS 还为研究帕金森病大脑中各种皮层下结构的电活动（即振荡神经活动）提供了独特的机会。推进解剖结构和功能网络的目标，专注于病理神经活动的发明，将解决和改善 DBS 的临床结果并降低运动障碍。该研究还通过实验研究了目标皮层下结构和靶向方法的最新发现，并提出了全面细致的创新技术和创造性机制，这些技术和机制支持编码 DBS 技术并加速选择内置生物反馈信号中的参数期望，即 DBS 中整合的生物标志物和局部场电位，现在被定义为自适应闭环 DBS 系统。这些科学进步的重点是实现通过最不可能/最不可能的运动障碍来预防主要运动特征。增强对涉及病理神经元和神经活动的计算生成的解剖结构和功能网络的针对性将在临床和预后上推进 DBS 效应，并消除运动障碍和构音障碍（不良影响）。
糖皮质激素介导的脊椎动物应激反应的发育编程
糖皮质激素是由肾上腺皮质或肾间组织细胞产生的脊椎动物类固醇激素，在不断变化且偶尔有压力的环境条件下动态地发挥作用以维持体内平衡。它们通过结合并激活核受体转录因子，即糖皮质激素和盐皮质激素受体（分别为 MR 和 GR）来实现这一目的。由于 GR 对内源性糖皮质激素（皮质醇或皮质酮）的亲和力较低，因此主要负责传递昼夜节律和超昼夜糖皮质激素振荡传递的动态信号以及对急性应激产生的瞬态脉冲。这些动态是应激反应的重要决定因素，在系统层面上，它们是由下丘脑-垂体-肾上腺/肾间轴的前馈和反馈信号产生的。在接收细胞内，GR 信号动力学由 GR 靶基因和负反馈调节因子 fkpb5 控制。慢性压力可能通过不完善的生理适应改变信号传导动力学，从而改变系统和/或细胞的设定点，导致皮质醇水平长期升高和异质负荷增加，从而损害健康并促进疾病的发展。当这种情况发生在早期发育过程中时，它可以“编程”压力系统的反应性，并对异质负荷和疾病易感性产生持续影响。一个重要的问题是参与这种编程的糖皮质激素反应基因调控网络。最近的研究表明，klf9 是一种普遍表达的 GR 靶基因，它编码一种对代谢可塑性和神经元分化很重要的 Krüppel 样转录因子，是影响细胞糖皮质激素反应的 GR 信号的前馈调节器，这表明它可能是该调控网络中的一个关键节点。
通过在线神经反馈调节唤醒可提高人类在要求苛刻的感觉运动任务中的表现
摘要 我们的唤醒状态会显著影响我们在现实世界动态环境中做出最佳决策、判断和行动的能力。耶基斯-多德森定律认为唤醒和任务表现之间存在倒 U 型关系，该定律表明存在一种唤醒状态，对于给定任务中的行为表现而言是最佳的。在这里，我们展示了我们可以使用在线神经反馈将个人的唤醒转向这种最佳状态。具体来说，我们使用脑机接口 (BCI)，它使用脑电图 (EEG) 中的信息来生成神经反馈信号，当个人参与边界回避任务 (BAT) 时，该信号会动态调整个人的唤醒状态。BAT 是一种要求很高的感觉运动任务范例，我们将其作为虚拟现实 (VR) 中的空中导航任务来实现，它创造了认知条件，使唤醒升级并迅速导致任务失败 — 例如错过或撞到边界。我们证明，当提供真实的神经反馈时，任务表现（以受试者在失败前可以导航的时间和距离来衡量）会显著提高。同时测量瞳孔扩张和心率变异性表明神经反馈确实降低了唤醒。我们的工作是 BCI 系统的首次演示，该系统使用在线神经反馈来改变唤醒状态并根据 Yerkes-Dodson 定律提高任务表现。介绍 为什么一手拿着满满一杯咖啡走过一块崭新的地毯看起来是一项如此紧张和困难的任务？如果杯子里装的是水而不是咖啡，或者地毯又旧又破，为什么这项任务看起来不那么艰巨，也不太可能导致洒落？同样的情况也发生在走过平衡木的过程中，如果平衡木距离地面六英寸，我们的表现差异（例如我们穿过平衡木的速度和摔倒的可能性）会大大低于距离地面六十英尺的情况。打个比方，为什么“高风险”会导致“严重错误”？
深部脑刺激期间帕金森病患者丘脑底β振荡功率的昼夜调节
*. 作者贡献相同摘要背景：丘脑底局部场电位 (LFP) 中的 β 波段活动与帕金森病 (PD) 症状严重程度相关，并且是自适应深部脑刺激 (aDBS) 的治疗目标和反馈信号。虽然 PD 患者临床相关的 β 波动在较短的时间尺度上和临床中得到了很好的描述，但在临床环境之外，尚不清楚 β 活动如何围绕昼夜周期演变。目的：表征接受连续高频 DBS 的 PD 患者 β 幅度的昼夜波动。方法：我们在高频 DBS 期间对植入 Percept DBS 设备的 PD 患者进行了丘脑底 β 功率的慢性记录（34±13 天），并分析了其昼夜特性。为了研究非频率特定效应和伪影的影响，我们比较了 β 与对侧 θ 幅度，并记录了各种运动过程中的 LFP。结果：β 功率具有很强的 24 小时周期性，一天中的时间解释了所有长期 β 功率记录中 41±9% 的方差（所有患者的 p<0.001）。对于所有患者，β 活动在白天较高，在夜间降低。β 活动不能完全由 theta 活动解释，并且可以显示独立的昼夜调节。运动伪影影响记录的 LFP，影响频带功率估计，并且可能导致某些患者的昼夜模式。结论：aDBS 需要适应 β 幅度的昼夜波动，以防止刺激不理想，尤其是在夜间。需要仔细筛选和/或减轻运动伪影，以确保信号适合自适应刺激或神经生理学研究。利益冲突声明 JJvR、LKF、JLB、VM 和 AS 无需声明。 AAK 声明她是波士顿科学公司和美敦力公司的顾问委员会成员，并曾获得波士顿科学公司、美敦力公司、Teva 公司和益普生公司的报酬。TD 拥有 Bioinduction Ltd 的股份，是 Cortec Neuro 和 Synchron 公司的顾问，并曾获得美敦力公司的报酬。