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许多（但并非所有）深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出层次区域对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四个不同任务上训练的内部模型的大脑模型对应性。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应性：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。训练任务影响了特定皮层调节特性的预测质量，最佳整体预测来自在多个任务上训练的模型。结果表明任务优化对于解释大脑表征的重要性，并普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景。
使用半合成训练实现快速深度神经对应，用于追踪和识别秀丽隐杆线虫中的神经元
摘要 我们提出了一种基于 Transformer 网络架构的自动化方法来追踪和识别秀丽隐杆线虫中的神经元，称为“快速深度神经对应”或 fDNC。该模型在经验得出的半合成数据上训练一次，然后预测保留的真实动物之间的神经对应关系。相同的预训练模型既可以跨时间追踪神经元，也可以识别不同个体之间的对应神经元。性能是针对手工注释的数据集进行评估的，包括 NeuroPAL（Yemini 等人，2021 年）。仅使用位置信息，该方法在追踪个体内神经元方面的准确率达到 79.1%，在识别个体间神经元方面的准确率达到 64.1%。当将该模型应用于另一个研究组发布的数据集时（Chaudhary 等人，2021 年），识别个体间神经元的准确率甚至更高（78.2%）。当使用 NeuroPAL 中的颜色信息时，我们的数据集上的准确率达到 74.7%。与之前的方法不同，fDNC 不需要将动物拉直或变换到标准坐标系中。该方法速度很快，可在 10 毫秒内预测对应关系，适合未来的实时应用。
DATA SHEET - -深圳市博巨兴微电子科技有限公司
不分页数据存储区： 0x5c ~ 0x7f ( 当 DPAGE=0 或 1 时 ) 分页 0 数据存储区： 0x80 ~ 0xff ( 当 DPAGE=0 时 ) 分页 1 数据存储区： 0x80 ~ 0xdb ( 当 DPAGE=1 时 ) 分页的选择由特殊功能寄存器 STATUS 的 DPAGE 位来指定。 DPAGE 为 0 时，选择的是分页 0 数据存储区。 DPAGE 为 1 时，选择的是分页 1 数据存储区。分页 1 数据存储区的寻址范围是 0x80 ~ 0xdb ， 一共只有 92 个 byte ，超出此范围为无效的地址。不分页数据存储区的访问不受 DPAGE 的限制，不管 DPAGE 为 0 或者 1 ，对不分页数据的地址段 0x5c~ 0x7f 的访问都是有效的，对应物理存储的同一段 存储空间。
LCD 驱动控制专用电路TM1723
Bit0 Bit1 Bit2 Bit3 Bit4 Bit5 Bit6 Bit7 位 图（ 3 ） ▲注意： 1 、 TM1723 最多可以读 2 个字节，不允许多读。 2 、读数据字节只能按顺序从 BYTE1-BYTE2 读取，不可跨字节读。例如：硬件上的 KEY2 与 KS3 对应按键按下时， 此时想要读到此按键数据，必须需要读到第 2 个字节的第 6BIT 位，才可读出数据；当 KEY1 与 KS3 ， KEY2 与 KS3 ， KEY3 与 KS3 三 个按键同时按下时，此时 BYTE2 所读数据的 B5 ， B6 ， B7 位均为 1 。 3 、组合键只能是同一个 KS ，不同的 KEY 引脚才能做组合键；同一个 KEY 与不同的 KS 引脚不可以做成组合键使用。 7.3.按键扫描
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。
脑肿瘤序列配准挑战：建立弥漫性胶质瘤患者术前和随访 MRI 扫描之间的对应关系
摘要 — 由于组织外观的变化，包含病理的纵向脑磁共振成像 (MRI) 扫描的配准具有挑战性，这仍然是一个未解决的问题。本文介绍了第一个脑肿瘤序列配准 (BraTS-Reg) 挑战，重点是估计同一患者被诊断为脑弥漫性胶质瘤的术前和随访扫描之间的对应关系。BraTS-Reg 挑战旨在为可变形配准算法建立一个公共基准环境。相关数据集包括去识别化的多机构多参数 MRI (mpMRI) 数据，根据通用解剖模板针对每次扫描的大小和分辨率进行整理。临床专家已经对扫描中的标志点生成了大量注释，描述了时间域内不同的解剖位置。训练数据以及这些基本事实注释将发布给参赛者，以设计和开发他们的注册算法，而验证和测试数据的注释将由组织者保留，并用于评估参赛者的容器化算法。每个提交的算法都将使用几个指标进行定量评估，例如中位数绝对误差 (MAE)、稳健性和雅可比行列式。
20220622_表格-153-EMAR FR_Ed-7.1.pdf
1 飞机类型必须与制造商在型号合格证中给予飞机的名称相对应 2 飞机序列号必须与飞机上粘贴的识别牌相对应 3 划掉各个表格中未使用的列
CS 4391计算机视觉作业简介4
在epipolar.py中实现compute_fundamental_matrix（）函数。此脚本首先在图像1上示例一组像素，然后使用深度和相机姿势在图像2上找到这些像素的对应关系。您需要使用您的背景功能以及在此脚本中查找问题1和问题2中查找对应关系的方法。
法国南部的克里米亚-刚果出血热蜱媒 Hyalomma marginatum：模拟其分布并确定影响其在新入侵地区定居的因素
图 2 气候数据的主成分分析，包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高，蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应月份（1 表示一月，12 表示十二月）
法国南部的克里米亚-刚果出血热蜱媒 Hyalomma marginatum：模拟其分布并确定影响其在新入侵地区定居的因素
图 2 气候数据的主成分分析，包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高，蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应月份（1 表示一月，12 表示十二月）