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World File Search System建模语言
用大语言模型在语言刺激下解码语义表示
大脑解码技术为解释神经活动的解释以重现思想，情感和运动的方式铺平了道路。Tang等。 （2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。 在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。 此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。 通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。 相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。Tang等。（2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。
❖语言实验室在发展语言技能中的作用
10.1002/cjce.25140 https://www.scopus.com/inward/resor d.uri？ 40＆partnerId = 40＆md5 = 97fbea1eb010 874d1b36d644425da8f 19 Gosipata S.B. div>; Reddy P。; Khaalko R.K。; Bisht n。; Kuril S.R. div>; Madhuri K。； Kasaudhan r。 Yadav s。; Chand G。； Kaur T。; Thakur M。； Sobti R.C. div>
Chimaera建模 - 当建模者必须调和...
抽象的社会生态系统建模项目变得越来越复杂，多个参与者和方面是常态。，当这涉及不同的要素，目标，哲学等时，这些项目可能会给建模者带来问题，这都涉及不同的方向 - 我们称此“ Chimaera建模”。尽管当您与建模者交谈时，这种情况很普遍，但文献中似乎并未明确讨论它们。在本文中，我们试图将这种感知到的“内部”现象变成“外部”现象，并开始辩论以提高建模社区之间的透明度。我们讨论了可能与此问题相关的不同方面，以开始这场辩论，包括：基本理念，建模目标，模型的选择范围，建模的不同阶段以及所涉及的参与者。我们进一步绘制了Chimaera建模连接的一些维度。我们简要讨论这些，并向整个社区提出，以致力于其方法论发展，可行性，风险和适用性，因为其解决方案远远超出了本文的范围。我们以简要描述了这种情况的广泛方法。我们的主要信息是呼吁识别Chimaera建模，作为多利益相关者，多功能项目的可能副作用，并在项目团队级别上主动考虑这一点，并对潜在的这种建模的紧张局势和矛盾透明。关键字参与；主体间性；多演员；复杂的项目；项目管理
采用脑机接口技术的医疗器械术语及定义
脑机接口医疗器械brain-computer interface medical equipment，BCI-ME 结构上：与大脑、中枢神经或者外周神经直接连接。 机制上：实现大脑信息与外部辅助、增强设备实时双向交互或单向刺激是其显着特征。 效果上：实现脑部疾病治疗、视觉听觉语言等功能恢复或代替、肢体康复等临床治疗效果。
模块化建模
综合模型中的行为是研究人员之间的争论点[6]。这场辩论强调了计算模型中的多种方法，通常以“自下而上”和“自上而下”的方式来表征。自下而上的建模强调了大脑中发生的详细生物学过程的模拟[4，5]。模型参数主要由现有的生物学数据告知，其目的是为功能能力提供明显的约束，这些功能能力被假定自发出现[4，6]。自上而下的建模从功能能力明确开始。传统上是从识别大脑结构的功能，然后开发出实现这些功能的神经计算算法。近年来，这种假设驱动的方法已补充了目标驱动的深度学习[7]。这种启用的动力智能方法旨在生成通过参数优化实现大脑功能的神经计算算法，以便模型可以解决生态有效的任务[8]。自上而下的模型旨在通过模拟大脑的总体原理来实现脑样功能，而无需模拟其生物学细节。为了对这些方法进行深入评论，我们将有兴趣的读者推荐给[5-9]。