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大脑连接组学和行为研究
摘要背景：自闭症谱系障碍 (ASD) 的异质性阻碍了生物标志物的开发，从而推动了亚型划分工作。大多数亚型划分研究将患有 ASD 的个体分为不重叠的 (分类) 亚组。然而，ASD 的持续个体间变异表明需要采用维度方法。方法：采用贝叶斯模型将患有 ASD 的个体的静息状态功能连接 (RSFC) 分解为多个异常 RSFC 模式，即分类亚型，以下称为“因素”。重要的是，该模型允许每个个体以不同程度表达一个或多个因素 (维度亚型划分)。该模型应用于来自两个多站点存储库的 306 名患有 ASD 的个体 (5.2 – 57 岁)。事后分析将因素与症状和人口统计学联系起来。结果：分析得出三个因素，具有可分离的全脑低 RSFC 和高 RSFC 模式。大多数参与者表达了多个（分类）因素，表明个体内存在多种亚型。所有因素都具有涉及默认模式网络的异常 RSFC，但不同因素之间的方向性（RSFC 过低或过高）不同。因素 1 与核心 ASD 症状有关。因素 1 和 2 与不同的合并症症状有关。年龄较大的男性参与者优先表达因素 3。这些因素在控制分析中表现稳健，与智商或头部运动无关。结论：至少存在三个具有可分离的全脑 RSFC 模式、行为和人口统计学特征的 ASD 因素。因素间异质性默认模式网络 RSFC 过低和过高可能解释了先前报告的不一致。这些因素区分了核心 ASD 和合并症症状——这是 ASD 中一个不太受重视的异质性领域。这些因素在不同程度的 ASD 患者中共同表达，从而协调了 ASD 异质性的分类和维度视角。
指针状态和具有二体相互作用的量子达尔文主义
摘要：量子达尔文主义解释了量子宇宙中经典客观性的出现。然而，迄今为止，大多数关于量子达尔文主义的研究都集中在特定模型及其静态性质上。为了进一步理解量子到经典的转变，确定汉密尔顿量必须满足的一般标准以支持经典现实似乎是可取的。为此，我们对所有具有二体相互作用的 N 量子比特模型进行分类，并表明只有那些具有可分离的系统和环境相互作用的模型才能支持指针基础。我们进一步证明，“完美”的量子达尔文主义只有在没有环境内相互作用的情况下才能出现。我们的分析通过解决随后的动态问题得到补充。我们发现，在表现出信息混乱的系统中，经典客观性的动态出现直接与量子关联的非局部扩散竞争。我们通过对四个代表性模型的数值分析说明了我们的严格发现。
实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析
摘要：该论文通过“量子信息”的概念解释了“可分离的复合物希尔伯特空间中的操作员”（在“经典”量子力学中定义为“数量”）的概念。就波函数而言，对于要测量的一定数量的所有可能值的概率（密度）分布的特征函数，量子力学中数量的定义是指概率（密度）分布的任何单一变化。可以将其表示为“统一” Qubits的特定情况。任何量子位的相反解释是指某个物理数量，这意味着它的概括性既不是统一的，也不是保存能量。他们的身体意义，宽松地说，包括交换时间时刻，因此在时空“屏幕”中实现。“暗物质”和“暗能量”可以通过“数量”的相同概括为非热门操作员的相同概括，其次仅在伪里曼尼亚人的时空“屏幕”上，根据爱因斯坦的“马赫的原理”和他的野外方程式。关键词：质量，数量，量子信息，Qubit Hilbert空间，时空
通过空间和极化纠缠对生物生物的量子成像
量子成像对经典成像具有潜在的好处，但面临着诸如信噪比差，可分离的像素计数，难以成像生物生物体的难度以及无法量化完整的双重双向特性等挑战。在这里，我们使用空间和极化的光子对来克服这些挑战，从而通过纠缠（ICE）从纠缠（ICE）中巧合引入量子成像。带有空间纠缠，ICE提供了更高的信噪比，更大的可分离像素计数以及图像生物生物体的能力。具有极化纠缠，ICE提供了定量的量子双折射成像能力，其中可以远程和即时量化一个物体的相位障碍和主要折射率轴轴角，而无需更改入射在物体上的光子的极化状态。此外，冰比经典成像造成的杂散光的抑制作用大25倍。冰有潜力为在生命科学和遥感等不同领域中的量子成像铺平道路。
神经符号人工智能：一类新兴的人工智能工作负载及其特征
摘要 — 神经符号人工智能是人工智能研究的一个新领域，旨在将传统的基于规则的人工智能方法与现代深度学习技术相结合。神经符号模型已经证明了在图像和视频推理等领域超越最先进的深度学习模型的能力。它们还被证明能够以比传统模型少得多的训练数据获得高精度。由于该领域出现的时间较晚，且已发表的结果相对稀少，这些模型的性能特征尚不清楚。在本文中，我们描述和分析了三种近期神经符号模型的性能特征。我们发现，由于复杂的控制流和低操作强度运算（例如标量乘法和张量加法），符号模型的潜在并行性低于传统神经模型。然而，在它们明显可分离的情况下，计算的神经方面主导着符号部分。我们还发现数据移动会造成潜在的瓶颈，就像在许多 ML 工作负载中一样。索引术语 — 神经符号、机器学习、性能、推理
决策能力，心理病理学和大脑连通性
决策是对我们生活质量的核心认知过程。在这里，我们询问一个共同的因素是否支持我们多样化的决策能力。我们从830名年轻人那里获得了32项决策措施，并确定了一个共同的因素，我们称之为“决策敏锐度”，这与智商不同，并反映了一般的决策能力。在思维异常和一般社会功能较低的人中，决策敏锐度降低了。至关重要的是，决策敏锐度和智商在其相关的静止状态功能连通性的神经网络方面具有可分离的大脑签名。决策敏锐度得到了可靠的测量，并且在18个月后在同一个人中测量其与功能连通性的关系也稳定。因此，我们的行为和大脑数据确定了一种新的认知结构，该结构构成了跨多个领域的决策能力。这种结构对于理解心理健康可能很重要，尤其是关于社会功能差和异常思维模式。
可分离神经系统支持分层控制结构的学习和迁移
人类可以从先前的经验中汲取洞察力，以快速适应具有共同底层结构的新环境。在这里，我们结合功能成像和计算建模来识别支持发现和转移分层任务结构的神经系统。人类受试者（男性和女性）完成了强化学习任务的多个部分，该任务包含控制刺激 - 反应动作映射的全局分层结构。首先，行为和计算证据表明人类成功地发现并转移了嵌入在任务中的分层规则结构。接下来，对 fMRI BOLD 数据的分析揭示了整个额顶叶网络的活动，该活动与发现这种嵌入结构特别相关。最后，整个扣带回-岛叶网络的活动支持这种发现结构的转移和实施。总之，这些结果揭示了一种分工，其中可分离的神经系统支持抽象控制结构的学习和转移。
加州大学伯克利分校
人类可以从先前的经验中汲取洞察力，以快速适应具有共同底层结构的新环境。在这里，我们结合功能成像和计算建模来识别支持发现和转移分层任务结构的神经系统。人类受试者（男性和女性）完成了强化学习任务的多个部分，该任务包含控制刺激 - 反应动作映射的全局分层结构。首先，行为和计算证据表明人类成功地发现并转移了嵌入在任务中的分层规则结构。接下来，对 fMRI BOLD 数据的分析揭示了整个额顶叶网络的活动，该活动与发现这种嵌入结构特别相关。最后，整个扣带回-岛叶网络的活动支持这种发现结构的转移和实施。总之，这些结果揭示了一种分工，其中可分离的神经系统支持抽象控制结构的学习和转移。
基底神经节对感知决策中隐性和显性价值信号的学习有不同的贡献
对信心的元认知评估提供了决策准确性的估计，可以在没有明确反馈的情况下指导学习。我们使用同时进行的 EEG-fMRI，直接比较人类如何从这种隐性反馈和显性反馈中学习。参与者执行了一项运动方向辨别任务，其中刺激难度增加以保持表现，并混合了显性反馈和无反馈试验。我们使用 EEG 解码分离了决策后信心的单次试验估计值，并发现这些神经特征在反馈时与可分离的显性反馈特征一起重新出现。我们沿着纹状体的背腹梯度识别了这些隐性反馈与显性反馈的特征，这一发现是通过 EEG-fMRI 融合才实现的。这两个信号似乎整合成外部苍白球中的聚合表征，可以通过丘脑和岛叶皮质广播更新以改善皮质决策处理，而不管反馈来源如何。