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计算机和图形
本文介绍的系统背后的主要目标是研究使用虚拟现实（VR）展示相当大的医疗设备的功效。具体来说，我们专注于安装在卡车拖车上的移动磁共振成像（MRI）扫描仪。后者是移动MRI设置不可或缺的一部分，必须作为身临其境体验的一部分呈现。因此，我们不仅必须描绘医疗机构，而且还提供了理解周围环境的手段。这对放射科医生和其他医务人员尤其重要，以确定给定的移动医疗机构是否满足了他们的需求和需求。此外，尽管使用此类MRI设备设计用于机动性，但它们的长途运输可能会耗时，麻烦且昂贵。因此，我们可以观察到需要展示此类移动MRI单元而没有与运输相关的额外费用和负担。为了实现这一目标，我们设计了一个沉浸式的环境，在该环境中，用户可以与移动MRI的现实生活量表3D模型进行交互。此外，我们还使用已建立的启发式方法验证了系统的可用性和表现力。
图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
符号与亚符号 AI 方法：朋友还是敌人？
符号和亚符号代表人工智能 (AI) 的两个主要分支。人工智能领域在 20 世纪 50 年代取得了巨大进步并确立了地位，在此之前，McCulloch 和 Pittes 做出了一些最著名和开创性的工作，他们在 1943 年建立了神经网络 (NN) 的基础，而 Turing 的工作则在 20 世纪 50 年代引入了机器智能测试，即图灵测试。自发明以来，该领域的发展经历了起起伏伏，俗称人工智能季节，其特点是“夏季”和“冬季”。这些起伏的具体时期尚不清楚，但是，我们根据维基百科和 Henry Kautz 在 AAAI 2020 上的演讲 1“第三个 AI 夏天”采用了中间惯例。我们在图 1 中展示了这些发展的时间表。第一个 AI 夏天，也称为黄金时代，始于 AI 诞生几年后，它基于对解决问题和推理的乐观态度。直到 20 世纪 80 年代，主导范式都是符号 AI。这时，亚符号 AI 开始占据主导地位并受到关注，直到最近几年。两种不同方法之间存在长期而未解决的争论。然而，不同人工智能领域之间的这场较量即将结束，因为我们目前正在经历第三次人工智能之夏，其中主导浪潮是
符号与亚符号人工智能方法：朋友还是敌人？
符号和亚符号代表人工智能 (AI) 的两个主要分支。人工智能领域在 20 世纪 50 年代取得了巨大进步并确立了地位，在此之前，McCulloch 和 Pittes 做出了一些最著名和开创性的工作，他们在 1943 年建立了神经网络 (NN) 的基础，而 Turing 的工作则在 20 世纪 50 年代引入了机器智能测试，即图灵测试。自发明以来，该领域的发展经历了起起伏伏，俗称人工智能季节，其特点是“夏季”和“冬季”。这些起伏的具体时期尚不清楚，但是，我们根据维基百科和 Henry Kautz 在 AAAI 2020 上的演讲 1“第三个 AI 夏天”采用了中间惯例。我们在图 1 中展示了这些发展的时间表。第一个 AI 夏天，也称为黄金时代，始于 AI 诞生几年后，它基于对解决问题和推理的乐观态度。直到 20 世纪 80 年代，主导范式都是符号 AI。这时，亚符号 AI 开始占据主导地位并受到关注，直到最近几年。两种不同方法之间存在长期而未解决的争论。然而，不同人工智能领域之间的这场较量即将结束，因为我们目前正在经历第三次人工智能之夏，其中主导浪潮是
符号、非符号和非...的 fMRI 适应性研究
人类大脑中不同格式的量级是如何表示的？我们使用功能性磁共振成像适应性来分离 45 名成年人的符号、数量和物理尺寸的表示。结果表明，支持数字符号被动处理的神经关联在解剖学和表征上与支持数量和物理尺寸的神经关联基本无关。从解剖学上讲，数量和大小的被动处理与右顶叶内沟的激活相关，而与数量处理相比，符号数字处理与左顶叶下小叶的激活相关。从表征上讲，支持符号的激活神经模式与支持双侧顶叶数量和大小的神经激活模式不同。这些发现挑战了长期以来的观点，即文化习得的将符号数字概念化的能力使用与支持用于处理数量的进化古老系统完全相同的大脑系统来表示。此外，这些数据表明，支持数值量级处理的区域对于非数值量级的处理也很重要。这一发现促使人们未来研究获取符号数字知识的神经后果。
计算机与图形
在多发性硬化症 (MS) 中，脑损伤程度、解剖位置、形状和变化是帮助医学研究人员和临床医生了解疾病时间模式的重要方面。纵向 MS 数据的交互式可视化可以支持旨在探索性分析病变和健康组织拓扑的研究。现有的可视化包括条形图和汇总指标，例如绝对数字和体积，以总结病变随时间的变化轨迹，以及体积变化等汇总指标。这些技术可以很好地用于具有双时间点比较的数据集。对于频繁的后续扫描，如果没有合适的可视化方法，很难从多模态数据中理解模式。作为一种解决方案，我们提出了一个可视化应用程序，其中我们通过适用于大型时间序列数据的交互式可视化来展示病变探索工具。除了各种体积和时间探索设施外，我们还包括一个交互式堆叠面积图，其中包含其他集成功能，可以比较病变特征，例如强度或体积变化。我们从自动病变跟踪中获取纵向可视化的输入数据。对于有大量随访的病例，我们的可视化设计可以提供有用的摘要信息，同时允许医学研究人员和临床医生研究较低粒度的特征。我们通过与领域专家的评估展示了我们的可视化在模拟数据集上的实用性。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
图形摘要
在基于等离子的设备中，纳米结构的金属选择通常会导致AG的出色性能或AU稳定性之间的不良权衡。以一种保留其有利特性的方式将AU和AG组合在一起，同时还利用协同效应来增强表面增强的拉曼散射（SERS）性能，超出了单个金属的能力。为了解决这个问题，使用基于电流替代的大区域纳米制造程序来创建具有多种形态和高度可调（通过可见的NIR）等离子体共振的混合体Au-ag纳米岛。他们的稳定性进行了全面研究，并证明是复杂的。但是，在正确的条件下，制造了具有银色等离子特性的Au-Ag纳米群岛，并在至少5个月内显示出稳定。此外，他们的SER效率甚至超过了Ag纳米群岛的效率。计算调查帮助解释了有利的属性，并为将来的传感器设计提供了见解。在纳摩尔范围内和轻度条件（低激光功率）中实现了模型分子的检测，这表明生物医学传感的潜力很大。超越
