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中国城市人工智能：后智慧城市的社会控制还是超资本主义发展？
研究和更广泛的社会辩论已经探索了人工智能在中国扩大社会控制和超资本主义发展中潜在的变革作用。在本文中，我们利用这些辩论来反思中国的城市人工智能实验。关键问题是人工智能是否提供了与智慧城市理念的逻辑和想象相比独特或不同的东西。对上海和杭州城市人工智能管理的标志性地点的分析表明：城市人工智能和智能之间的共鸣和不和谐。但它们也展示了城市人工智能实验的独特而复杂的景观，这在社会控制和自由市场应用的人工智能视角中并没有被很好地捕捉到。此外，人工智能正在开展的城市实验环境揭示了创建新“数字帝国”的愿望，探索数据权力的新极限和潜在的社会抵抗。本文通过提供一个新框架来比较新兴人工智能应用背景下的计算城市管理逻辑，做出了独特的贡献。因此，该论文为中国城市人工智能管理的未来应用提供了一个独特的框架，并确定了未来城市研究的重点。
使用肌电图控制的机器人时，大脑活动反映了对延迟输入的主观反应
在各种实验环境中，肌电图 (EMG) 信号已用于控制机器人。基于 EMG 的机器人控制需要控制的内在参数，这使得用户很难理解输入协议。当未提供适当的输入时，系统的响应时间会发生变化；因此，无论实际延迟如何，都应调查用户的主观延迟。在本研究中，我们调查了延迟的主观感知对大脑激活的影响。在受试者使用 EMG 信号控制机械手时进行脑部记录，这需要基本的处理延迟。我们使用肌肉协同作用来执行机械手的抓握命令。在通过抓握手来控制机器人后，每次试验都会应用四个额外延迟持续时间（0 毫秒、50 毫秒、125 毫秒和 250 毫秒）之一，并指示受试者回答延迟是自然的、额外的还是他们不确定。我们根据回答（“确定”和“不确定”）比较了大脑活动。我们的结果表明顶叶的 θ 波段存在显著的功率差异，并且这个时间范围包括受试者感觉不到延迟的间隔。我们的研究提供了重要的见解，在构建自适应系统并评估其可用性时应考虑这些见解。
在有限温度和密度下的高阶重子数敏感性的全息研究
BARYON数量波动的累积物是在有限密度下实验探索QCD相图的良好探针，从而产生与可能的临界端点（CEP）相关的特征波动模式。我们使用全息QCD模型来计算有限温度和重型化学电位的高阶重子数敏感性，以解决强耦合QCD物质的非扰动方面。该模型可以在定量水平上准确面对晶格QCD数据，并且发现CEP的位置落在即将进行的实验测量的范围内。计算到第十二阶的重子数敏感性，并沿化学冷冻线检查了这些敏感性不同比率的碰撞能量依赖性。全息结果显示与实验数据的定量一致性，功能重新归一化组导致较大的碰撞能量范围，所有比率均显示出峰值结构约为5-10 GEV。我们的全息结果与实验数据之间的不匹配是由于非平衡效应和复杂的实验环境所致。未来通过低碰撞能量范围内测量的实验√sN≈1-10GEV和降低的实验不确定性可能会揭示更多的非单调行为信号，这些信号可用于定位CEP。
从学生到大脑：通过瞳孔测定法研究皮质可塑性的新见解
瞳孔大小的变化与大脑活动模式的变化有关，与特定的认知因素有关，例如唤醒，注意力和精神努力。基因座（LC）是大脑去甲肾上腺素能系统中的关键枢纽，被认为是对学生大小的认知控制的关键调节剂，瞳孔直径的变化与去甲肾上腺素（NE）的释放相对应。目光跟踪技术和开源软件的进步已促进了各种实验环境中准确的学生大小测量，从而增加了对使用瞳孔计量法来跟踪神经系统激活状态的兴趣，并作为脑疾病的潜在生物标志物。本评论探讨了瞳孔测定法作为一种非侵入性和完全翻译的工具，用于研究皮质可塑性，从最近的文献开始，这表明羽毛状测定法可能是估计人类受试者残留可塑性程度的有希望的技术。鉴于NE被称为皮质可塑性和唤醒的关键介体，因此综述包括数据揭示了LC-NE系统在调节脑可塑性和瞳孔大小中的重要性。最后，我们将回顾一下数据，表明瞳孔测定法可以在临床前研究中提供对皮质可塑性的定量和互补度量。
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Jenni Punt自1996年以来一直是Haverford College的生物学教授，毕业于Bryn Mawr College，毕业于Haverford College的生物学专业。后来，她在宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）进行了一项合并的VMD/PHD免疫学计划，并在美国国立卫生研究院的Alfred Singer博士的带领下完成了博士后研究金。Sharon Stranford获得了Drexel University的微生物学和免疫学博士学位，并在那里与Elizabeth Blankenhorn一起自身免疫性。然后，她在牛津大学担任博士后研究员三年，探索移植免疫学，后来与加利福尼亚大学旧金山分校的杰伊·列维（Jay Levy）博士合作。帕特里夏·琼斯（Patricia Jones）是斯坦福大学生物学系的南希·昌（Nancy Chang）博士，他获得了博士学位。约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）于1974年获得生物学/免疫学。她目前自2000年以来一直担任教师发展和多样性的副教务长。朱迪思·欧文（Judith Owen）自1981年以来一直在哈弗福德学院（Haverford College）任职，她是伊丽莎白·乌福德（Elizabeth Ufford）自然科学主席的第一任持有人。她从剑桥大学获得了学位，并与诺曼·克林曼（Norman Klinman）博士一起在宾夕法尼亚大学获得博士学位，然后在维斯塔尔研究所（Wistar Institute）进行博士后研究。作者詹妮·普特（Jenni Punt），莎朗·斯特兰福德（Sharon Stranford），帕特里夏·琼斯（Patricia Jones）和朱迪·欧文（Judy Owen）撰写了更新的版本的“库比免疫学”（Kuby Immunology），该教科书在实验环境中介绍了当前的免疫学主题，传达了对科学发现的兴奋。新版本拥有有关先天免疫力的新章节。他们为文本带来了一系列的教学和研究经验，继续由Janis Kuby发起的基于实验的方法。为了更好地满足学生的挑战并加强了免疫学主题之间的联系，本大学教科书在实验环境中提出了尖端的概念。由教师为学生撰写的唯一特定课程的教科书，它传达了科学发现的刺激，同时为初学者提供了出色的支持。**Section 1: Immune System and Innate Immunity** * Introduction to the Immune System * Cells, Tissues, and Organs of the Immune System * Mechanisms of Innate Immunity * Complement * Mononuclear Phagocytes in Immune Defence **Section 2: Adaptive Immune Responses** * T-Cell Receptors and Major Histocompatibility Complex Molecules * Antigen Presentation * Cell-Mediated Cytotoxicity * B细胞发育和抗体反应 *抗体 *免疫耐受性 *对组织中免疫反应的调节**第3节：针对感染剂的防御** *对病毒的免疫力 *对细菌的免疫力 *对细菌的免疫力和对原生动物和蠕虫的免疫力 *原生动物 *疫苗 *的免疫 * 4：免疫** 4：免疫效率 *免疫缺陷和不抑制**第5节：针对组织的免疫反应** *自身免疫性和自身免疫性疾病 *移植和排斥 *对癌症的免疫**第6节：高敏性**
使用正则图的基于EEG的情绪识别...
摘要 - 电脑摄影（EEG）通过电极测量不同大脑区域的神经元活性。许多关于基于脑电图的情绪识别的现有研究并不能完全利用脑电图通道的拓扑。在本文中，我们提出了一个正规化的图形网络（RGNN），以用于基于EEG的情绪识别。rgnn认为不同大脑区域之间的生物拓扑结构是在不同的脑电图通道之间捕获局部和全球关系。特别是，我们通过图神经网络中的邻接矩阵对脑电图中的通道间关系进行建模，在图神经网络中，邻接矩阵的连接和稀疏性受到人脑组织的神经科学理论的启发。此外，我们提出了两个正规化器，即节点的对抗训练（NODEDAT）和情绪感知的分布学习（EmotionDL），以更好地处理跨主题的EEG EEG变化和嘈杂的标签。在两个公共数据集（种子和种子IV）上进行了广泛的实验，在大多数实验环境中表明，与最先进的模型相比，我们的模型的性能优越。此外，消融研究表明，所提出的邻接矩阵和两个正则化器为我们的RGNN模型的性能贡献了一致且显着的增益。最后，对神经元活动的调查揭示了基于脑电图的情绪识别的重要大脑区域和通道间关系。
CESifo / ifo 能源与气候经济学青少年研讨会
慕尼黑，2024 年 3 月 14 日 计划介绍：10-12 分钟 问答：3-5 分钟（所有时间均为慕尼黑时间） 2024 年 3 月 14 日，星期四 9:00 – 10:00 欢迎、介绍、交战规则和破冰活动 第 1 场 10:00 – 10:15 气候政策的分配后果 LENNARD SCHLATTMANN（波恩大学）、Moritz Kuhn 10:15 – 10:30 战略无知和感知控制 TILLMANN EYMESS（海德堡大学）、Anca Balietti、Angelika Budjan、Alice Soldà 10:30 – 10:45 超越实验环境：通过财务奖励实现住宅天然气节约的大规模证据 SILVANA TIEDEMANN（赫蒂政治学院）、Maximilian Amberg、Nicolas Koch、 Matthias Kalkuhl、Axel Ockenfels 10:45 – 11:00 极端天气事件、停电和家庭适应 JACQUELINE ADELOWO (ifo 研究所) 11:00 - 11:30 茶歇 第二场 11:30 – 11:45 三十年的气候缓解政策：取得了哪些成果？ JANNA HOPPE (苏黎世联邦理工学院/ Agora Energiewende)、Ben Hinder、Ryan Rafaty、Anthony Patt、Michael Grubb 11:45 – 12:00 依赖间歇性：宏观气候模型中的清洁能源、存储和创新 CLAUDIA GENTILE (苏黎世大学)
感觉和运动责任纠缠的影响
四肢瘫痪患者表示，恢复手臂和手部功能是恢复独立性最重要的因素之一。我们研究的总体目标是开发辅助技术，使四肢瘫痪患者能够控制功能性伸手动作。这项研究是朝着我们的总体目标迈出的第一步，它评估了在实验环境中使用眼球运动来控制效应器运动的可行性。我们旨在了解对眼睛施加的额外运动要求如何影响功能性伸手过程中的眼手协调。我们特别感兴趣的是，当眼睛的感觉和运动功能因额外的运动责任而纠缠在一起时，眼球注视误差会受到怎样的影响。我们记录了参与者在伸手去拿显示器上的目标时的眼球和手部运动。我们在参与者的注视点位置处显示一个光标，这可以被认为类似于对辅助机器人手臂的控制。为了测量眼球注视误差，我们使用离线过滤器从原始眼球运动数据中提取眼球注视。我们将注视点与显示器上显示的目标位置进行了比较。结果表明，人类不仅能够利用眼球运动将光标引导至所需位置（1.04 ± 0.15 厘米），而且误差与手的误差相似（0.84 ± 0.05 厘米）。换句话说，尽管在直接控制效应器的眼球运动时，眼睛承担了额外的运动责任，但协调功能性伸展运动的能力并未受到影响。这项研究的结果支持使用眼睛作为控制运动的直接命令输入的有效性。
生态含义：关于个体差异和背景影响的共识论文
体现的认知理论考虑了语言和其他认知领域的许多方面，这是感觉和运动过程的结果。在这种观点中，评估和概念的使用基于基于先前感觉运动体验的模拟机制。即使这些理论继续受到关注和支持，越来越多的证据表明需要考虑模拟过程的灵活性，并因此完善了体现的帐户。在本共识论文中，我们讨论了关于语言实施例的实验研究中的两个潜在可变性来源：个体差异和背景。具体来说，我们展示了导致个体差异的因素如何解释体现语言现象中不一致的发现。这些因素包括感觉运动或文化经验，图像，与上下文相关的因素和认知策略。我们还分析了不同的上下文调制，从单词到句子和叙述以及自上而下和自下而上的影响。同样，我们回顾了最近的努力，包括文化和语言多样性，衰老，神经退行性疾病和脑部疾病，以及双语证据到体现框架中。我们解决了在临床研究中考虑个体差异和环境以更有效地推动转化研究的重要性，并指出了有关如何在未来研究中正确解决这些问题的建议。系统地研究个体差异和上下文可能有助于理解语言过程中模拟的动态性质，完善体现的认知理论，并最终填补了人工实验环境中的认知和野外认知的认知之间的差距（即日常生活中）。
黎曼方法与卷积神经网络
摘要 目的。迄今为止，在基于 EEG 的脑机接口中，黎曼解码方法与深度卷积神经网络的全面比较仍未在已发表的研究中出现。我们使用 MOABB（所有 BCI 基准之母）来解决这一研究空白，将新型卷积神经网络与最先进的黎曼方法进行比较，这些方法涉及广泛的 EEG 数据集，包括运动想象、P300 和稳态视觉诱发电位范式。方法。我们使用 MOABB 处理管道系统地评估了卷积神经网络（特别是 EEGNet、浅层 ConvNet 和深度 ConvNet）与成熟的黎曼解码方法的性能。该评估包括会话内、跨会话和跨受试者方法，以提供模型有效性的实用分析，并找到在不同实验设置中表现良好的整体解决方案。主要结果。我们发现在会话内、跨会话和跨受试者分析中，卷积神经网络和黎曼方法之间的解码性能没有显着差异。意义。结果表明，在使用传统的脑机接口范式时，在许多实验环境中，CNN 和黎曼方法之间的选择可能不会对解码性能产生重大影响。这些发现为研究人员提供了灵活性，可以根据诸如易于实施、计算效率或个人偏好等因素选择解码方法。