2.基于人工智能的临床决策支持工具 [这包括:最有效地将多模态数据集成到临床应用的连贯模型中的高级机器学习技术;确保人工智能/机器学习模型对临床和/或患者用户可解释、可说明和透明的方法;在精准医疗多模态算法中使用合成数据的风险和好处;在精准医疗算法开发过程中纳入用户输入的策略;偏见识别和缓解技术,以确保人工智能驱动的医疗保健工具遵守道德标准,同时为不同患者群体提供公平的护理;道德考虑,例如患者隐私和数据安全,以及确保患者隐私和数据安全的方法;在临床环境中部署精准医疗多模态算法的潜在监管障碍,以及解决这些障碍的策略]。
运动皮层通过向下游神经回路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由运动皮层网络内的内部动态产生的。然而,本体感受等外部输入也会影响运动皮层动态。为了研究内部动态和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献,我们构建了几个运动皮层模型,从虚拟手臂接收不同组合的本体感受反馈来执行延迟到达任务。考虑到延迟、噪声和感觉反馈的来源,我们构建了一个感觉估计网络。我们发现抑制稳定网络接收的手部运动学和肌肉力量产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外,我们使用了一种破坏策略来剖析内部动态和本体感受反馈的贡献,发现内部动态占主导地位,而本体感受反馈可以微调运动命令。对消融实验的分析表明,本体感受反馈提高了对嘈杂初始条件的鲁棒性。我们的研究结果表明,内在结构和外部输入对于产生类似大脑的神经活动都至关重要。
功能依赖于外部输入(如驱动、机械运动或电源)的组件,因此会以主动方式影响系统过程,例如泵、阀门、风扇、继电器和晶体管。需要强调的是,此定义必然是通用的,无源组件的相应定义也是如此。某些组件(如爆破片、止回阀、喷射器和某些固态电子设备)具有一些特性,在指定为主动或无源组件之前需要特别考虑。
一个组件,其功能依赖于外部输入,例如驱动、机械运动或电源,因此以主动方式影响系统过程,例如泵、阀门、风扇、继电器和晶体管。需要强调的是,这个定义必然是一般性的,被动组件的相应定义也是如此。某些组件,例如爆破片、止回阀、喷射器和一些固态电子设备,在指定为主动或被动组件之前,需要特别考虑其特性。
了解神经动力学如何引起行为是系统神经科学中最基本的问题之一。为了实现这一点,一种常见的方法是记录行为动物的神经群体,并将这些数据建模为来自潜在动力系统,该系统的状态轨迹随后可以通过某种形式的解码与行为观察相关联。由于记录通常在仅构成更广泛牵连网络的一部分的局部电路中进行,因此同时学习局部动态并推断可能驱动它们的任何未观察到的外部输入非常重要。在这里,我们介绍了 iLQR-VAE,这是一种基于控制的新型非线性动态系统变分推理方法,能够学习潜在动态、初始条件和持续的外部输入。与最近的深度学习方法一样,我们的方法基于输入驱动的顺序变分自动编码器 (VAE)。主要的新颖之处在于在识别模型中使用强大的迭代线性二次调节器算法 (iLQR)。标准证据下限的优化需要通过 iLQR 解决方案进行区分,这得益于可区分控制方面的最新进展。重要的是,通过生成模型隐式定义识别模型可以大大减少自由参数的数量,并允许灵活、高质量的推理。例如,这使得在对较小块进行训练后,可以在一次长时间试验中评估模型。我们展示了 iLQR-VAE 在一系列合成系统上的有效性,这些系统具有自主和输入驱动的动态。我们进一步展示了在两个不同的伸手任务中对非人类灵长类动物的神经和行为记录的最新性能。
以下框图描述了 AR-51A 的运行。该装置包括铷钟标准,并接受来自内部 GPS 接收器、外部 GPS、外部 1PPS 或外部 IRIG B 的输入。所有输出均来自内部铷钟,该时钟通过数字 PLL 锁定到内部 GPS 接收器或外部输入之一。因此,铷钟的频率和时间平均跟随 GPS。如果 GPS 接收在短时间或长时间内丢失,铷钟将继续保持准确的时间和频率,而不会发生相位中断。
有六个不同的输出通道可用,用于控制控制室和独立工作室中的监控,两个主输出通道也具有主推子选项。主输出通道提供平衡模拟音频输出以及用于 PRG 和 AUD 总线的同步 AES/EBU 或 S/PDIF 数字音频输出。可以从 PRG 或 AUD 中选择模拟单声道输出,并且可以使用仪表选择来显示 PRG 总线、AUD 总线或遵循控制室监视器选择。控制室和工作室监视器通道均可用于控制路由到主持人和嘉宾的耳机和监听扬声器的内容。还可以监控 2 个外部输入。