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（2024）DeanThropomorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？ Plos One，19（12）。 E0307521 ISSN 1932-6203
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音，即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型（LLM）可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张，也是关于LLM驱动的聊天机器人（例如Chatgpt）的当前浪潮的。如果确认，由于广泛使用类似模型，该主张将在自然语言处理（NLP）社区中产生严重的影响。但是，在这里，我们认为这样的大语言模型无法意识到，尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何，我们认为这是一个合适的时机，可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助，我们还提出了语言建模的必要背景。
研究人员意识到有效产生高级...
早在2016年，USTC的研究人员实验表明，非局部性可以通过单粒子的情境性通过两粒子相关性产生，这些相关性不会违反任何贝尔的不平等，并产生了三维纠缠。在2020年，分别实现了通过11 km纤维的高维纠缠的32维量子纠缠和有效的分布，以奠定可伸缩量子网络的坚实基础。
避免情感接近的元脑意识
1日本京都2临床心理学，大阪大学，日本苏亚大学3号临床心理学，日本，日本健康与医学研究小组，智力坦克研究小组，日本智能研究小组，KDDI Research，Inc.，Kddi Research，Inc.，Kddi Research，Inc。
远距离意识的非IID联合学习用于医学成像分段中的概括和个性化
医疗保健中的联邦学习（FL）患有非相同分布的（非IID）数据，从而影响模型收敛和性能。虽然现有的非IID问题解决方案通常不会量化联邦客户之间的非IID性质程度，但评估它可以改善培训经验和成果，尤其是在不熟悉数据集的现实世界中。本文提出了一种实用的非IID评估方法，用于医疗分割问题，强调了其在佛罗里达州的重要性。我们提出了一种简单而有效的解决方案，该解决方案利用了医疗图像的嵌入空间和对其元数据计算的统计测量结果。我们的方法是为医学成像而设计的，并集成到联邦平均值中，通过降低最遥远的客户的贡献，将其视为离群值，从而改善了模型的概括。此外，它通过引入客户的基于距离的聚类来增强模型个性化。据我们所知，这种方法是第一个使用基于距离的技术来为医学成像域内非IID问题提供实际解决方案的方法。此外，我们验证了三个公共FL成像放射学数据集的方法（Fets（Pati等人，2021），前列腺（Liu等人，2020b），（Liu等人，2020a）和Fed-Kits2019（Terrail等人，2022）））在各种放射学成像方案中证明其有效性。关键字：联合学习，非IID数据，个性化，概括，医学细分，医学成像。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
Perbrain：一种多式模式的方法，用于对脑受伤的患者的发展最新意识的个性化跟踪：国际，多中心，观察性研究的方案
抽象背景：意识障碍（DOC）是严重的神经系统疾病，其中意识受到各种程度的损害。它们是由调节唤醒和意识的神经系统的伤害或故障引起的。在过去的几十年中，已经为受DOC影响的患者改善和个性化诊断和预后准确性方面的重大努力已被制定，主要集中于引入多模式评估以补充行为检查。目前由欧盟资助的多中心研究项目“ Perbrain”旨在开发由DOC患者的行为和多模式神经诊断的指导的个性化诊断等级途径。方法：在这个项目中，每个入学的患者都会根据患者量的多层工作流程进行重复的行为，临床和神经诊断评估。在患者临床进化的不同阶段，使用最先进的技术进行了多模式诊断习得。应用的技术包括良好的行为量表，创新的神经生理技术（例如定量的电透明层和经颅磁刺激与脑电图相结合），结构性和休息状态功能磁共振成像（以及生理学活性的测量）鼻气流呼吸）。此外，还研究了患者非正式护理人员（主要是家庭成员）的福祉和治疗决策态度。患者和护理人员评估是在急性疾病阶段开始后一年内在多个时间点进行的。讨论：DOC的准确分类和结果预测对受影响的患者及其护理人员至关重要，因为个人的康复策略和治疗决策在很大程度上取决于后者。Perbrain项目旨在优化单个DOC诊断和结果预测的准确性
在沙特阿拉伯的父母中，婴儿和幼儿的知识和意识
呼吸咒语（BHS）被称为阵发性非癫痫发作，通常会因触发事件（例如愤怒或挫败感）引起[1]。BHS有两种主要类型：氰和苍白。在氰基BHS中，一个孩子通常会在短时间内哭泣，然后突然停止哭泣并屏住呼吸，直到他们变成蓝ant病并失去意识。他们也可能会变得出汗，体验身体混蛋或失去膀胱控制。幸运的是，这些情节是短暂的，孩子通常在没有任何干预的情况下恢复意识。但是，孩子似乎很困[2]。氰基BHS是最常见的BHS类型。另一方面，苍白的BHS是为了响应痛苦或令人恐惧的经历而发生。在情节中，孩子的心率减慢，孩子停止呼吸，失去意识并变白[3]。也有一种混合类型，表现出氰和苍白的BHS的特征[4]。BHS影响5％的健康婴儿和六个月至六岁的幼儿，
入侵物种意识周
•执行生态系统功能，例如缓解洪水，土壤养分循环和碳固存； •增加生物多样性并支持食物网； •具有适应当地条件的适应性，通过更少的水，农药和肥料来节省维护成本； •通过支撑正常的燃油加载来减少野火的威胁； •代表一个地区自然和文化遗产的要素；而且，国家入侵物种信息中心估计，自2010年以来，入侵物种每年耗资超过260亿美元；而且，鉴于该镇于1999年采用了针对入侵物种的第一项法令，自那时以来，禁止使用入侵物种作为一种遵守土地使用条例规定的阴影和筛查的方法，并且不允许在任何计划中纳入任何在支持土地使用许可证申请的计划中纳入入侵物种；而且，在2017年1月24日，镇议会接受了社区气候行动计划，该计划部分鼓励生态系统的保护和增强；而且，该镇举行志愿活动，以从市政公园中删除入侵物种，并更新了城镇法规，以允许本地种植型自然景观；而且，该镇通过教育电影放映，外展活动以及传粉媒介植物和牛奶种子赠品鼓励使用本地物种，并通过美国蜜蜂和市长的君主承诺计划。因此，我现在是北卡罗来纳州卡尔伯勒镇市长芭芭拉·福斯希（Barbara M.2025年2月18日。我鼓励居民加入即将举行的运动，以识别和去除整个Carrboro的入侵物种。