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联合行动中的代理意识：对We的批判性审查 -
代理意识是指控制自愿行动及其影响的经验。对We-Agention的概念越来越感兴趣，在这种概念中，个人的代理意识被集体代理经验所取代。这种独特的代理状态的存在将对人类责任产生深远的影响，因此需要进一步审查。在本文中，我们回顾了我们的机构的概念，并检查证据是否支持。我们认为，这个概念需要乘以与联合行动相关的假设代理状态，从而最终以一种纠缠的现象学，而在与现有证据进行权衡时似乎有些投机。鉴于这种情况，我们建议应放弃威机构的概念，以支持联合行动中的代理意识更简约的框架。
功能运动障碍中的代理意识
功能运动障碍（FMD）是运动异常，随着时间的流逝，不一致，与运动障碍的典型特征不一致。代理意识（SOA）是控制自己的运动动作以及通过外部事件的过程。受损的自机被认为是FMD病理生理学的关键因素。虽然已经提出了几种理论模型来解释SOA，但主动推理模型提供了一个全面的框架，可以同时整合感觉运动和认知过程。来自FMD的神经成像研究的证据表明，与SOA相关的大脑区域的功能异常，尤其是右颞叶交界处（TPJ）和补充运动区域（SMA）。实验范式（如故意结合和感觉衰减）显示了FMD的代理损失。本评论探讨了有关FMD中SOA损害的理论模型和当前证据。
意识的神话：脑信号的真实性
摘要 物理科学，一般理解为研究物理对象和状态的特征和行为的学科。意识的当前状况显而易见：1) 它没有确定的物理状态；2) 没有普遍接受的词汇来描述其功能或参与实体；3) 没有科学家群体认可的“正常科学”操作结构（参考 T. Kuhn）。原因在于意识是一个前科学概念，之所以持续存在是因为没有合适的物理主义理论来取代它，而且生物学的运作方式对于假定的心理过程和词汇来说“看不见”。我们需要的是一个建立在生物物理基础上的合理理论。一种理论正在发展：它被称为脑符号理论。脑符号取代意识，成为一种进化的神经操作，在这种操作中，大脑在生物体的集体行动中相互交流，从而解决了作为孤立个体的局限性。它依赖于神经意义（作为脑符号），在这种情况下，是生物体对世界的直接因果取向。因此，多个有机体被连接成一个生物物理操作。符号在生物学上无处不在，并且本质上是物理的。有机体不是具有超然（准神圣）力量的主观主体，它们在可感知的世界中行动，而是进化的有机物体，它们能够作为一个总体生物过程进行合作。预计这种理论操作和词汇将解释大脑功能，而思维无法做到这一点。它从神经起源和公共性质两个方面解释了科学。关键词：脑符号、集体行动、意识、大脑功能、神经间通信、科学本身
意识、认知和神经元细胞骨架
将大脑视为由简单神经元组成的复杂计算机无法解释意识或认知的基本特征。没有突触的单细胞生物利用其细胞骨架微管执行有目的的智能功能。需要一个新的范式来将大脑视为一个尺度不变的层次结构，既从神经元水平向上延伸到越来越大的神经元网络，也向下、向内延伸到神经元内细胞骨架微管中更深、更快的量子和经典过程。证据表明，微管中存在在太赫兹、千兆赫兹、兆赫兹、千赫兹和赫兹频率范围内重复的自相似传导共振模式。这些传导共振显然起源于太赫兹量子偶极振荡和每个微管蛋白（微管的组成亚基和大脑中最丰富的蛋白质）中色氨酸、苯丙氨酸和酪氨酸的芳香族氨基酸环的π电子共振云之间的光学相互作用。现在，来自培养的神经元网络的证据还表明，树突状体细胞微管中的千兆赫和兆赫振荡调节远端轴突分支的特定放电，从而因果地调节膜和突触活动。大脑应该被视为一个尺度不变的层次结构，其中量子和经典过程对意识和认知至关重要，这些过程源自神经元内的微管。
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
迈向多模式BCI：外围控制对运动皮层活动和代理意识的影响
摘要 - 近年来，使用运动图像的大脑计算机界面（BCI）显示出一些局限性在控制质量方面。为了改善这项有前途的技术，一些研究旨在与其他技术（例如眼睛跟踪）开发混合BCI，这些技术显示出更可靠的可靠性。但是，在机器人控制中使用眼动仪可能会自身影响机构感（SOA）（SOA）和用于运动图像（MI）区域的大脑活动。在这里，我们探讨了代理意识与运动皮层活动之间的联系。为此，我们使用了投影在表面上的虚拟臂，该虚拟手臂由运动捕获控制或使用眼迹器凝视控制。我们发现，在凝视控制任务期间，电动机皮层有一项活动，并且对预计的机器人臂的控制会带来显着差异，这与观察机器人移动的情况有很大的差异。
为什么会有自由存在以及为什么机器人不是有意识的
我们有这样的程序吗？首先，很明显，对于随机移动的“大量”对象，我们的方程式无法求解。实际上，我们只有一种方法可以获取有关系统进一步发展的知识：由于我们知道引力领域，因此我们可以计算每个物体在该领域的一定时间间隔之后会移动的每个对象 - 在这里，在这里需要进行虚拟语气，因为它当然不仅在此领域中移动：实际上，我们不仅要看的对象都在移动所有其他对象，而且还在不断变化，并且本身都在不断变化。，但是为了能够完全计算任何内容，在很小的时间间隔内，我们必须将字段视为静态。然后，我们对所有身体进行相同类型的计算。然后，我们重复此过程的下一个时间间隔等。
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co，马尼拉大都会，菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要，在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要，这对于生物技术的进步至关重要，特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性，保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF（可变长度片段的翻译器互动预种植者），这是一个简单有效的编码框架，旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明，TIPS-VF启用了可变的长度序列表示，该表示可以保留生物学环境，同时确保编码与密码子边界的对齐，从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析，序列同源性检测，域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同，TIPS-VF动态适应序列长度变化，保留基本特征，例如域相似性和序列基序。此外，TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一，改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说，TIPS-VF提供了一个强大的，生物学上有意义的编码框架，通过结合序列，长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突：作者宣布没有利益冲突资金资金信息：无
如何引用本文Zope S A，Dongare S S，Suragimath G等。 （2025年2月15日）对知识，意识和实践的比较评估
医疗保健，牙科领先于临床和教育目的采用AI [3]。今天，AI技术（例如机器学习，计算机视觉和自然语言处理）支持精确诊断，增强患者的沟通，并促进牙科学生的远程学习。CHAT生成的预训练的变压器（CHATGPT）是一种对话AI模型，有望加强牙科的沟通，教育和临床决策[4]。在牙科中的Chatgpt整合表明，AI和医疗保健的融合方面有一个重大的飞跃。其理解自然语言，提供准确的信息以及协助患者和从业者可以彻底改变牙科护理的能力，从而使其更容易获得，高效和以患者为中心[5]。在放射学中，卷积神经网络（CNN）有助于检测龋齿，根尖病变和上颌鼻窦炎，其精度非常准确[6]。专注于根尖的X光片，CNN在诊断牙周损害的前磨牙和磨牙方面达到了81.0％和76.7％的精度[7]。AI驱动的工具还通过自动化头形测量分析并提高治疗精度来增强正畸技术。在假肢中，AI简化了工作流程，例如设计假牙和优化材料选择[8]。此外，AI通过识别根部骨折并分析管道解剖结构来支持牙髓术[9]。在有希望的同时，这些应用需要进一步验证，以确保在临床环境中的可靠性和道德遵守。然而，尽管已广泛探索了AI在诊断，治疗计划和工作流程优化方面的应用，但在牙科专业人员中，人们对诸如CHATGPT之类的AI工具的意识和实际使用的研究有限。