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Frédéric Alexandre、Xavier Hinaut、Nicolas P. Rougier、Thierry Viéville。生物启发人工智能中的高级认知功能。ERCIM 新闻，2021 年，专题“大脑启发计算”，125。�hal-03189215�
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
面向脑电信号处理的脑启发基础模型：我们的观点
近年来，人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域，在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步（Esteva 等人，2019 年）。尽管取得了这些进展，但由于大脑活动的复杂性和非平稳性，将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具，常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口（Schomer and Lopes da Silva，2017 年）。然而，EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型（例如基于 Transformer 的架构）在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能（Vaswani，2017 年；Radford 等人，2021 年）对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而具有广泛的泛化和适应性。然而，它们在脑电图分析中的有效性有限，因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制，而这些对于准确建模脑信号至关重要（Roy et al., 2019）。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法，例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制，如赫布学习，模仿了神经过程的结构和功能（Schmidgall et al., 2024）。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此，在本文中，我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为，通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合，这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战，但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
社会一致性是一种启发式，当个人冒险决策受到干扰
在牲畜生产中对抗菌耐药性（AMR）的越来越多的意识导致呼吁开发诸如抗菌肽（AMPS）之类的替代品，这些替代品也能够在农场动物中打击感染性疾病。放大器开发的关键一步是了解人们对这项技术的观点，以避免与社会期望的不一致。这项研究的目的是调查大学学生在农场动物中应用的研究，作为抗生素使用的替代方法。我们研究了20名大学生，并使用主题分析确定了六个主题：1）初始知识，包括抗生素知识和AMP的初始印象； 2）人类的福祉，包括食品和动物健康对公共卫生的影响，解决AMR的重要性以及农民的成本； 3）动物福利，包括动物健康，福利和生产以及有争议的农场实践的延续； 4）AMP的自然性，包括生物相容性和比较生物材料的相同和不同物种的转移； 5）AMP的不可预见的后果，以及研究新技术的意外后果的重要性； 6）公众接受AMP，包括信任和缺乏意识。总而言之，参与者将AMP积极地视为农场动物中抗生素使用的一种替代方法来解决AMR。但是，关键问题涉及对食品系统，公共卫生和动物福利的意外有害影响，这可能会影响公众对动物农业中AMP的接受。
3D打印的多腔软执行器具有集成运动和传感功能，并通过生物启发的交织可折叠的内分体
人类的肌肉束具有同步神经感觉的多功能运动，使人可以执行复杂的任务，这激发了对机器人动作和感知机器人的功能整合的研究。尽管使用固有的依从性，软动力器已经开发了多种运动能力，但同时使用的方法通常涉及添加感应组件或嵌入某些信号的底层基质，从而导致结构复杂性和具有高度变化的部分的驱动部分之间的结构复杂性和差异。受到肌肉束多纤维机制的启发，提出了一种多腔功能整合（MCFI）方法，用于软气动执行器，以同时实现多维运动并通过分离和协调主动和被动腔来感知。引入了一个由生物启发的交织可折叠内体（Bife），以使用优化的目的可折叠性来构建和加强多腔室，从而实现3D打印单物质制造。执行伸长，收缩和双向弯曲，以基于基于多腔压力的运动学和感应模型感知其空间位置，方向和轴向力。建立了两个MCFI-ACTUATOR驱动的机器人：一个具有路径重建的软爬行机器人，具有对象外部感受的狭窄节流柔软的握把，验证了执行执行器的实用性以及对MCFI方法的智能软机器人创新的潜在的潜力。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，因此脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
受神经科学启发的下一代人工智能 11 月 26 日......
为纪念西班牙神经学家 Santiago Ramón y Cajal 逝世 90 周年，西班牙驻意大利大使馆和欧洲脑研究所“Rita Levi-Montalcini”（EBRI）联合举办了“Encuentros Cajal Italy”活动。此次活动是在西班牙 2024 年“Encuentros Cajal”倡议框架内举办的，该倡议旨在向这位诺贝尔奖获得者致敬，并将在其他国家持续举办至 2025 年 5 月。该项目具有双重目的：一方面，它寻求促进科学家和研究人员之间的接触和合作，从而产生协同效应并建立知识共享网络；另一方面，它旨在促进“开放科学”，并向公众开放宣传活动。罗马活动将探讨人工智能和神经科学领域之间的双向互动。神经科学一直是人工智能发展的关键驱动力，然而，目前这两个领域的迅猛发展速度使得这两个领域之间的交流与合作更加困难，但也更加紧迫。我们将讨论大脑理解在加速人工智能研究中的作用，以及神经科学启发的思想将引领下一代人工智能技术的对称作用。神经科学能教给人工智能什么？人工智能如何增加大脑功能的基本原理？人工智能和神经科学之间的思想交流将在两个领域的交叉点上形成一个相互影响的“良性循环”，推动知识向不可预见的方向发展——但前提是有一个足够大的学者和研究人员社区精通这两个领域。我们必须培养新一代人工智能研究人员，他们在工程/计算科学和神经科学方面同样精通。反之亦然。
从埃塞俄比亚中部Hagere Mariam区收集的扁豆（镜头Culinaris M.）的根际（镜头Culinaris M.）的磷酸盐溶解细菌的分离和表征 对超... 的强大研究议程的关键需求 评估主要感觉皮层中的可塑性及其与自闭症中非典型触觉反应性的关系：TMS-EEG方案 个人，集体，文化和社会结构因素 联合培养过程中的白色LED强度会影响农杆菌介导的大豆（Glycine Max）使用成熟的半种子作为epplants deanthropomermorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？ 社会一致性是一种启发式，当个人冒险决策受到干扰时 大学学生对农场动物中抗菌肽使用的看法 特质正念在野火季节调节气候困扰中的作用
磷通过增强生理功能并刺激生物学活性（例如结节，氮固定和氮和养分吸收）在调节植物的许多代谢活性中起着至关重要的作用。磷溶解细菌的接种剂是一种环保的替代技术，可占据地影响土壤可持续性和植物生长。 大多数North Shewa高地区域的特征是低可用的磷，主要是酸性的，并且表现出强烈的磷吸收。 这项研究的目的是隔离和鉴定植物溶解细菌与小扁豆的根际溶解细菌，并表征其磷酸盐溶解活性。 在生物学系微生物学实验室中进行了文化，生化，生理微生物分析。 pikovskaya的培养基被用来分离，筛选和维持磷酸盐溶解细菌。 磷酸盐溶解细菌是用磷酸三 - 磷酸盐作为指示板中磷的唯一来源。 15种磷酸盐溶解细菌是从小扁豆根根际土壤样品中等同的，其中六种是指定为PSBYE，PSBYR，PSBYM，PSBYM，PSBYL，PSBW和PSBSW的最有效的植物溶解剂。 与未接种对照相比，所有分离株都特别是磷酸三 - 磷酸盐。 从分离株PSBYL观察到最高的磷酸化，值为10.61mg/50ml，其次是PSBW，值为9.08 mg/50ml。磷溶解细菌的接种剂是一种环保的替代技术，可占据地影响土壤可持续性和植物生长。大多数North Shewa高地区域的特征是低可用的磷，主要是酸性的，并且表现出强烈的磷吸收。这项研究的目的是隔离和鉴定植物溶解细菌与小扁豆的根际溶解细菌，并表征其磷酸盐溶解活性。在生物学系微生物学实验室中进行了文化，生化，生理微生物分析。pikovskaya的培养基被用来分离，筛选和维持磷酸盐溶解细菌。磷酸盐溶解细菌是用磷酸三 - 磷酸盐作为指示板中磷的唯一来源。15种磷酸盐溶解细菌是从小扁豆根根际土壤样品中等同的，其中六种是指定为PSBYE，PSBYR，PSBYM，PSBYM，PSBYL，PSBW和PSBSW的最有效的植物溶解剂。与未接种对照相比，所有分离株都特别是磷酸三 - 磷酸盐。从分离株PSBYL观察到最高的磷酸化，值为10.61mg/50ml，其次是PSBW，值为9.08 mg/50ml。pH值的降低与PSB分离株在PVK肉汤中的三磷酸溶解水平相关。在肉汤中生长时，pH值降至4.64，这表明有机酸的产生可能是磷酸盐溶解化的主要机制。
Roboverine：自然主义环境中主动视觉搜索和场景语法的人类启发的神经机器人过程
摘要 - 我们提出了Roboverine，这是一种自然主义环境中选择性视觉注意力和场景语法的神经动态机器人主动视觉过程模型。该模型解决了视觉注意的认知机器人模型的重大挑战：结合自下而上的显着性和上下功能指导，公开和掩盖的关注，坐标转换，抑制回报的两种形式，在相机框架之外找到对象，集成空间和基于对象的分析和基于对象的分析，基于空间和基于对象的探索，几乎没有识别的在线学习和自定义的探索和自定义，并自动切换和自定义。此外，它结合了场景语法的神经过程帐户 - 关于场景中对象之间关系的先验知识，以降低搜索空间并提高搜索效率。该模型还展示了桥接两个框架的强度：用于特征提取的深神经网络和用于认知操作的动态场理论。