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基于后继表示训练的神经网络的多模态认知图
认知地图是关于大脑如何有效组织记忆并从中检索上下文的一个概念。内嗅海马复合体与情景和关系记忆处理以及空间导航密切相关，被认为通过位置和网格细胞构建认知地图。为了利用认知地图的有希望的特性，我们使用后继表示建立了一个多模态神经网络，该网络能够模拟位置细胞动态和认知地图表示。在这里，我们使用由图像和词嵌入组成的多模态输入。网络学习新输入和训练数据库之间的相似性，从而成功学习认知地图的表示。随后，网络的预测可用于从一种模态推断到另一种模态，准确率超过 90%。因此，所提出的方法可以成为改进当前 AI 系统的基石，以便更好地理解环境和物体出现的不同模态。因此，特定模态与某些遭遇的关联可以在新情况下导致情境感知，当发生具有较少信息的类似遭遇时，可以从学习到的认知图中推断出更多信息。认知图，以大脑中的内嗅海马复合体为代表，组织和检索记忆中的情境，这表明像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 可以利用类似的架构来充当高级处理中心，类似于海马体在皮层层次结构中的运作方式。最后，通过利用多模态输入，LLM 可以潜在地弥合不同形式数据（如图像和文字）之间的差距，为情境感知和通过学习到的关联来扎根抽象概念铺平道路，解决人工智能中的基础问题。
原始调查|小儿创伤性脑损伤后继发小脑改变的神经学多模式分析
作者隶属关系：盐湖城犹他大学医学院神经病学系TBI和脑震荡中心（Keleher，Lindsey，Bigler，Goodrich-Hunsaker，Ware，Ware，Ware，Zielinski，Tate，Tate，Wilde，Wilde，Dennis）；犹他州盐湖城的乔治·瓦伦（George E.澳大利亚维多利亚州墨尔本市莫纳什大学中央临床学校神经科学系（Kerestes，Harding）；伊朗科尔曼科尔曼医学科学大学神经科学研究中心神经药理学研究所（Amiri）； SEMEL神经科学与人类行为研究所，加利福尼亚大学精神病学与生物行为科学系，洛杉矶分校（Asarnow，Babikian）；加利福尼亚大学洛杉矶分校的脑研究所（Asarnow）；加州大学心理学系洛杉矶（Asarnow）；加利福尼亚大学洛杉矶分校的史蒂夫·蒂施·布雷恩港计划（Babikian，Giza）；加利福尼亚州洛马·琳达的洛马·琳达大学医学中心放射学系（Bartnik-Olson）；犹他州普罗沃杨大学心理学系（Bigler，Goodrich-Hunsaker，Hodges，Tate）；神经科学
CASEREPO RT COVID-19 加强疫苗后继发骨髓抑制：病例报告
摘要：截至 2021 年 9 月，SARS-CoV-2 加强针在美国已广泛使用，以确保持续预防病毒。此前曾报道过第一剂或第二剂 COVID-19 疫苗与血小板减少症的发展之间存在时间关系。然而，与第三剂 COVID-19 疫苗相关的不良事件仍在被报告和研究中。我们报告了一名 74 岁的男性，他在接种辉瑞 SARS-CoV-2 疫苗七天后出现骨髓抑制和全血细胞减少症。在住院期间，患者的血红蛋白、白细胞和血小板水平继续下降。然而，这三个水平在出院一周后均有改善，没有进行强有力的干预。全球疫苗接种至关重要，了解和记录包括骨髓抑制在内的接种后反应也至关重要。及时评估和患者教育对于改善患者预后和消除对疫苗接种的犹豫至关重要。关键词：COVID、全血细胞减少症、疫苗接种、辉瑞、骨髓抑制