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战略性人工智能价值图分析可识别出对业务影响较大的领域，而非孤立的用例
人工智能 (AI) 和生成式人工智能 (GenAI) 技术有许多应用，可使各个领域的企业受益。这些应用可以增强消费者体验、提高效率、创造新的收入来源或降低成本。然而，许多企业难以发现其真正的潜力，不确定如何确定最有用、最可行的用例来实现其目标。战略性人工智能价值图分析的关键要求之一是确定高影响力的业务领域，而不是孤立的用例。我们将首先研究 Google DeepMind 关于人工智能 (AGI) 模型级别的论文 [1] 中提到的五种人工智能进化能力。如图 1 所示，这五种人工智能进化能力代表了从基本工具到完全自主代理的一系列智能辅助。了解这些能力对于将人工智能解决方案映射到特定的价值链活动非常重要。
人工智能增强心电图分析用于识别糖尿病患者的心脏自主神经病变
1. John APP、Udupa K、Avangapur S 等人。2 型糖尿病患者的心脏自主神经功能障碍：一项针对心率变异性测量的调查性研究。Am J Cardiovasc Dis。2022；12(4)：224-232。2. Pop-Busui R、Low PA、Waberski BH 等人。先前强化胰岛素治疗对 1 型糖尿病患者心脏自主神经系统功能的影响：糖尿病控制和并发症试验/糖尿病干预和并发症流行病学研究 (DCCT/EDIC)。循环。2009；119(22)：2886-2893。doi：10.1161/CIRCULATIONAHA。108.837369 3. Zoppini G、Cacciatori V、Raimondo D 等人。新诊断 2 型糖尿病患者队列中心血管自主神经病变的患病率：维罗纳新诊断 2 型糖尿病研究（VNDS）。糖尿病护理。2015；38(8):1487-1493。doi: 10.2337/ dc15-0081 4. Low PA、Benrud-Larson LM、Sletten DM 等人。自主神经症状和糖尿病神经病变：一项基于人群的研究。糖尿病护理。2004；27(12):2942-2947。doi: 10.2337/diacare.27.12.2942 5. Chowdhury M、Nevitt S、Eleftheriadou A 等人。 1 型和 2 型糖尿病患者的心脏自主神经病变与心血管疾病及死亡风险：一项荟萃分析。BMJ Open Diabetes Research and Care。2021；9(2):e002480。doi: 10.1136/bmjdrc-2021-002480 6. Pop-Busui R、Evans GW、Gerstein HC 等人。心脏自主神经功能障碍对糖尿病心血管风险控制行动 (ACCORD) 试验中死亡风险的影响。糖尿病护理。2010；33(7):1578-1584。doi: 10.2337/dc10-0125 7. Soedamah-Muthu SS、Chaturvedi N、Witte DR 等人。欧洲1型糖尿病患者危险因素与死亡率的关系：EURODIAB前瞻性并发症研究（PCS）。糖尿病护理。2008；31（7）：1360-1366。doi：10.2337/dc08-0107 8. Cox AJ、Azeem A、Yeboah J 等人。心率校正 QT 间期是2型糖尿病患者全因死亡和心血管死亡的独立预测指标：糖尿病心脏研究。糖尿病护理。2014；37（5）：1454-1461。doi：10.2337/dc13-1257 9. Rossing P、Breum L、Major-Pedersen A 等人。QTc 间期延长可预测1型糖尿病患者的死亡率。糖尿病医学。 2001；18(3)：199-205。doi：10.1046/j.1464-5491.2001.00446.x 10. Wehler D、Jelinek HF、Gronau A 等人。超短心电图记录得出的心率变异性特征的可靠性及其在评估心脏自主神经病变中的有效性。生物医学信号过程控制。2021；68：102651。doi：10.1016/j.bspc。2021.102651 11. Kulkarni AR、Patel AA、Pipal KV 等人。机器学习算法通过心电图无创检测糖尿病和糖尿病前期。BMJ Innov。2023；9(1)：32-42。 doi: 10.1136/bmjinnov-2021-000759 12. Ribeiro Pinto J、Cardoso JS、Lourenço A。心电图生物识别技术的演变、当前挑战和未来可能性。IEEE Access。2018；6：34746-34776。doi：10.1109/ACCESS.2018.2849870 13. Aldosari H、Coenen F、Lip GYH、Zheng Y。基于基序的特征向量：面向心血管疾病分类的同质数据表示。在：Golfarelli M、Wrembel R、Kotsis G、Tjoa AM、Khalil I 编辑。大数据分析和知识发现。计算机科学讲义。施普林格国际出版公司；2021 年：235-241。doi：10.1007/978-3-030-86534-4_22 14. Abdel-Jaber H、Devassy D、Al Salam A、Hidaytallah L、EL-Amir M。深度学习算法及其在医疗保健中的应用综述。算法。2022；15(2)：71。doi：10.3390/a15020071
多播非线性脑电图分析
1教育与体育教育学家教职员工（FPCEE），布兰奎尔纳，拉蒙·劳尔大学，西班牙巴塞罗那08022； NG1 4FQ心理学系实验室（HNL），英国劳动力或同学，伦敦帝国学院生物学院高中，伦敦W1T 7NF，K 7 K 7 K
解码大脑的电活动：利用希尔伯特变换技术进行脑电图分析
原始脑电图数据的分析仍然是一个复杂的问题。脑电图是多种信息的庞大而复杂的提供者，同时易受噪声和伪影的影响 [1]。因此，要理解从这种微妙的动态电活动舞蹈中可以推断出什么，需要现代分析技术。脑电图和其他电生理记录可能有助于阐明大脑中的复杂计算 [2]。傅里叶变换是脑电图分析的基础 [3]。用于分析任何波形的传统测量工具会根据其频率内容将其分解为几部分 [4]。这种分解使得与大脑状态相关的峰值频率成为可能。一些例子是与深度睡眠相关的慢波、与放松相关的阿尔法波和与集中注意力相关的贝塔波 [5]。通过了解脑电图频谱中激活了哪些频带，研究人员可以使用它们快速访问潜在的大脑活动。短时傅里叶变换 (STFT) 将分析提升到了一个新的水平 [6]。STFT 假设信号是动态的但不稳定的，因此在时频域中表示它们 [7]。此外，还有另一种技术，称为频谱图，它通过每个频率的强度来表示颜色强度，同时保持随时间的变化一致 [8]。当将其应用于脑电图时，这使我们能够看到部分
对脑电图分类的不同数据集进行预培训
脑电图（EEG）分类任务由于其高应用值而引起了人们的关注。同时，语言处理领域中一般培训模型的巨大成功激发了我们挖掘EEG预先训练模型的功能。该模型有望适应各种下游任务。但是，当前的研究要么忽略EEG信号中的时间或空间域，要么仅在预训练中使用单个数据集。提出的时间空间预测（TSP）模型有效地解决了这些问题。具体来说，TSP endoer的输出用作两个任务的输入：空间预测，即屏蔽的自动编码器和时间预测，即，contrastive的预测编码。此外，为了提供更多多样化的信息，从而使下游微调受益，我们将TRAIN TSP预先在具有四个不同数量的渠道的六个大型脑电图数据集上。在三个公共下游数据集种子，种子-IV，TUEV上结果表明，TSP在不同的EEG分类任务上实现了最先进的性能。此外，根据消融实验，TSP的性能优于单域方法，即时间预测（TP）模型和空间预测（SP）模型。
基于双向特征金字塔注意的时间卷积网络模型用于运动想象脑电图分类
脑机接口 (BCI) 是一种新兴的交互式通信方法，通过解码大脑活动产生的信号，实现对假肢和外部设备的神经控制，以及中风后运动康复。这种最先进的技术有可能彻底改变生活的各个方面，并显着提高整体生活质量。BCI 具有广泛的应用范围，从医疗援助到人类增强（Ahmed 等人，2022 年；Altaheri 等人，2023 年）。通常，脑电图 (EEG) 信号反映大脑的电活动，并通过在头皮上放置电极阵列来非侵入式地记录。获得真实值（时间和通道）二维 EEG 信号矩阵使人与外部设备之间的直接通信成为可能（Graimann 等人，2010 年）。运动想象 (MI) 是一种思考如何移动身体的某个部位而不移动身体的活动。基于 EEG 的 MI 活动已广泛应用于车辆控制、无人机控制、环境控制、智能家居、安全和其他非医疗领域（Altaheri 等人，2023 年）。然而，解码 MI-EEG 信号仍然是一项具有挑战性的任务。在此任务中，其他生理信号（例如面部肌肉活动、眨眼和环境中的电磁干扰）会污染记录的 MI-EEG 信号并导致信噪比低（Lotte 等人，2018 年）。MI-EEG 模式的个体差异受到参与者大脑结构和功能差异的影响。此外，EEG 系统在信号通道之间表现出一定程度的相关性，这进一步使信号处理过程复杂化（Altaheri 等人，2022 年）。在对 EEG 信号进行分类和识别的传统方法中，通常依赖于领域特定知识。这导致人们更加关注开发有效的特征提取和分类技术，这主要是由于 EEG 信号固有的低信噪比（ Huang et al., 2019 ）。人们通常使用各种特征提取方法，包括独立成分分析（ Barbati et al., 2004 ； Delorme and Makeig, 2004 ； Porcaro et al., 2015 ； Ruan et al., 2018 ）、小波变换（ Xu et al., 2018 ）、共同空间模式（ Gaur et al., 2021 ）和经验模态分解（ Tang et al., 2020 ）。在对 EEG 信号进行预处理后，从处理后的信号中提取基本特征并输入分类器以确定输入实例的类别（ Vaid et al., 2015 ）。传统的特征提取方法通常涉及手工设计的特征提取器，例如滤波器组共享空间模式 (FBCSP) (Ang et al., 2008) 或黎曼协方差 (Hersche et al., 2018) 特征。Ang et al.（2012）使用滤波器组公共空间模式（FBCSP）算法来优化MI-EEG上公共空间模式（CSP）的受试者特定频带，然后采用基于互信息的最佳个体特征（MIBIF）算法和基于互信息的粗糙集约简（MIRSR）算法从信号中提取判别性的CSP特征。最后，我们使用CSP算法进行分类并获得了良好的性能。值得注意的是，所有这些步骤都非常耗时。虽然传统方法通过预处理方法提高了EEG信号的信噪比，但从不同时间戳和受试者采集的EEG信号通常
空间注意力增强脑电图分析用于分析消费者选择
摘要 多年来，神经科学驱动的营销研究逐渐深入到消费者的有意识和潜意识行为。现有的基于脑电图 (EEG) 的消费者产品偏好研究并不全面。由于脑电图的非平稳性问题，受试者的试验间和会话间脑电图信号存在显著差异，这导致在不同的受试者、会话和任务中建立通用的消费者偏好模型面临挑战。迁移学习通过利用来自类似受试者、会话或任务的数据或知识来改进新受试者、会话或任务的学习过程，从而提高整体模型性能，从而缓解了这一挑战。此外，高维脑电图特征通常会导致较差的分类结果。因此，选择有意义或精细的特征对于分类至关重要。因此，我们提出了一个基于脑电图的稳健神经营销框架，结合了深度迁移学习、空间注意力模型和深度神经网络。所提出的框架预测了消费者对电子商务产品的选择（就“喜欢”和“不喜欢”而言）。首先，从预训练网络向所提出的模型进行知识蒸馏，并针对 EEG 的连接特征对模型进行训练。接下来，使用空间注意模型（卷积块注意模块：CBAM）从高级连接特征中提取基于注意的特征。CBAM 沿通道和空间维度提取注意特征图，以进行自适应特征细化。细化的特征提高了分类准确性。最后，将基于注意的特征传递到基于 2D CNN 的深度学习模型以评估消费者选择。所提出的模型在实验数据集上实现了 95.60% 的分类准确率。与现有的基于神经营销的研究相比，所提出的模型实现了 2.60% 的显著提升。
冥想中的药物特征：来自内部工程静修的转录组连接图分析
冥想练习以其压力管理和健康益处而闻名，正越来越多地被纳入健康养生法和慢性病的辅助疗法中。我们认为，在非药理学的外表下，冥想练习可能通过药物靶标调节来发挥作用。在这里，我们利用连接图 (CMap) 来研究 (a) 冥想诱导的分子特征与已确定的药物反应之间的重叠，以及 (b) 有助于冥想治疗效果的途径和机制。这是在一个全面的时间 RNAseq 数据集中研究的，该数据集包含一项临床试验的冥想前、冥想和后续阶段，该试验涉及 106 名练习内在工程冥想的参与者。最引人注目的是，我们观察到冥想特征与 438 多种药物的交集，其中负连接分数和正连接分数≥ 98%，并且个体集群具有不同的反应。这些药物主要针对神经活性配体受体信号通路，广泛用于神经精神疾病、高血压、偏头痛、疼痛、失眠、尼古丁成瘾、酒精中毒和癌症。这项研究强调了以下必要性：（a）以与药物治疗相同的谨慎态度对待冥想；（b）根据个人健康状况、疾病状况和同时服用的药物定制和校准冥想练习；（c）在专家指导下进行冥想。
定量脑电图分析在典型缺席时
典型的缺席癫痫发作是一种广义的癫痫事件，其特征是意识突然变化，这是各种广义癫痫综合症的标志。区分类似的发发中肠和发作脑电图（EEG）癫痫样模式带来了挑战。然而，定量性脑电图，特别是针对脑电图节奏的光谱分析，显示出可能存在的潜力。本研究旨在研究与间歇性状态相比，在剧院前和剧院后期的EEG光谱动力学和熵模式中可辨认的差异。我们分析了11例确认典型缺勤癫痫发作的患者的20种脑电图症状，并评估了在剧院前，剧院后和间隔间隔期间进行的记录。功率谱密度（PSD）用于定量分析，该分析集中于三角洲，theta，alpha和beta频段。此外，我们使用近似（APEN）和多尺度样品熵（MSE）测量了EEG信号规律性。的发现表明，与间隔间隔相比，尤其是在大脑后部区域中，在截然和术后间隔中，三角洲和theta功率显着增加。我们还观察到熵前后的熵降低，在前脑区域中具有更明显的影响。这些结果提供了有价值的信息，可以在典型的癫痫发作的情况下有助于有助于癫痫样模式。我们发现的含义是对精确医学诊断和患者管理的精确医学方法的希望。总而言之，我们对脑电图数据的定量分析表明，PSD和熵措施具有前景，是将ICTAL与典型缺勤或怀疑典型癫痫发作的患者区分开的潜在生物标志物。
自动化核图分析，用于早期检测遗传和神经退行性疾病：一种混合机器学习方法
微生物在土壤中起关键作用。众所周知，气候因素，edaphic特性和植物群落影响土壤微生物多样性和社区组成（Delgado-Baquerizo等，2016;Köninger等，2022）。尽管如此，如果我们旨在将土壤微生物特征纳入生态系统模型中，以提高其预测能力，则需要更深入地了解土壤微生物，植被和土壤特性之间的关系（Fry等，2019）。在这种情况下，海拔梯度被认为是有用的“自然实验”，可以评估各种环境因素对土壤微生物群落的影响，因为它们的特征是气候变化和短期地理距离的生物特征发生了巨大变化（Körner，2007年）。在过去的几年中，关于土壤微生物和海拔的研究激增。已经确定了土壤微生物多样性和升高丰度的不同模式，这些模式是由温度，降水，土壤pH值，养分含量，碳/氮比和植物生产率驱动的，具体取决于给定的梯度及其地理位置及其地理位置；但是，也已经报道了这种模式的缺乏（Looby and Martin，2020）。这指出需要进一步研究的需要。此外，土壤养分含量和土壤有机物变化的化学成分随升高（Bardelli等，2017; Siles等，2017）。了解这些变化是如何由土壤微生物控制的，反之亦然，与最先进的生态模型有关。在这种情况下，目前的研究主题是动机的。本研究主题的目的是为研究人员提供一个平台，以分享其关于海拔梯度及其驱动因素的土壤微生物的新研究。该研究主题特别有兴趣汇编有关季节性动态，网络结构以及土壤微生物群落和垃圾分解的新信息，沿着整个地球的高度梯度。