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通过脑机协同自适应学习来控制疼痛......
图 1。实验范式。（a）fMRI 组实验环境示意图，其中岛叶 MVPA 疼痛模式用于计算自适应刺激控制算法的反馈，以了解两种电刺激器中哪一种对受试者的疼痛较小。（b）EEG 组设置说明，其中实验组有 EEG 记录和与 fMRI 组相同的指令（第 2 天自适应控制），而对照组在没有 EEG 记录或指令的情况下接受疼痛（他们只是听与疼痛无关的有声读物）。（c）两天 fMRI 组的试验结构。第 1 天记录的 fMRI 图像用于训练第 2 天使用的疼痛水平解码器，第 2 天的实时解码信息被刺激 RL 控制系统用于决定下一次试验要传递的疼痛水平。（d）两个 EEG 组使用类似的试验结构，EEG 收集和指令有所不同。（e）fMRI 组的评级试验和时间线说明。
梵天作为 JSON：融合吠檀多、量子力学和信息论的意识模型
本文提出了一种理解意识的新模型，将梵天（吠檀多哲学中的终极、普遍意识）设想为一个无限分层的 JSON（JavaScript 对象表示法）结构。在这个模型中，现实的每个方面，从个体思想到时间线和整个宇宙，都表示为这个通用 JSON 对象中的一个属性。通过将吠檀多哲学中的阿特曼（个体自我）和梵天（普遍意识）概念与量子力学和信息论的思想相结合，这个模型表明，所有可能的体验、思想和现实都存在于梵天之中，个体意识可以随时访问它们。这个框架提供了一种思考现实、创造力和自由意志的新方式，提出每一种可能的想法或行动都已经作为“节点”存在于梵天的 JSON 中，我们只需“选择”要体验哪一部分即可。
基于眼动追踪的三维软件可用性测试方法论挑战——通过四个 3D 应用程序可用性测试的经验提出
1 简介 眼动追踪方法是研究人员的标准工具。眼动追踪设备有多种类型：集成在显示器中的眼动追踪器、便携式眼动追踪器或移动眼动追踪眼镜。不同的眼动追踪器可用于不同的科学领域。最常见的领域之一是人机交互 (HCI)。在此领域，眼动追踪可用于软件开发或 Web 应用程序测试（Kim et al., 2018）。在后处理眼动追踪数据时，可以使用许多不同的可视化技术，例如热图（Tula et al., 2016）或凝视图（Räihä et al., 2005）。但是，对于聚合可视化，参与者的屏幕必须看起来相同。在网站或传统软件应用程序的可用性测试中，分离的任务允许研究人员选择每个参与者时间线的特定部分，
基于眼动追踪的三维软件可用性测试方法论挑战——通过四个3D应用程序可用性测试的经验呈现
1 简介 眼动追踪方法是研究人员的标准工具。眼动追踪设备有多种类型：集成到显示器的眼动追踪器、便携式眼动追踪器或移动眼动追踪眼镜。不同的眼动追踪器可用于不同的科学领域。最常见的领域之一是人机交互 (HCI)。在此领域，眼动追踪可用于软件开发或 Web 应用程序测试（Kim 等人，2018 年）。在后处理眼动追踪数据期间，可以使用许多不同的可视化技术，例如热图（Tula 等人，2016 年）或凝视图（Räihä 等人，2005 年）。但是，对于聚合可视化，参与者的屏幕必须看起来相同。在网站或传统软件应用程序的可用性测试中，分离的任务允许研究人员选择每个参与者时间线的特定部分，
金融科技风险格局的系统文献综述
摘要：本研究主要关注金融技术或金融科技的发展，这些发展显著改变了传统金融系统，重点关注金融技术部门数字生态系统中出现的几种风险类别。本文回顾了与金融科技风险格局相关的现有文献，特别是其出版趋势、期刊生产力、影响、附属组织和相关主题。对通过 Scopus 结构化数据库收集的 84 篇文章进行了文献计量和内容分析，以进行全面审查。结果表明，金融技术的发展减少了实体犯罪，同时增加了网络犯罪。另一个挑战是金融市场和相关监管机构之间的技术不对称。这些当前问题要求制定《金融科技法案》以建立全面的立法框架。本研究的结果有助于学术界和业界补充有关金融科技及其相关风险的现有知识，特别是其时间线、地理分布和连贯主题的发展。
文学文本的机器翻译：体裁、时代和体系
近年来，由于深度学习方法的出现，机器翻译 (MT) 得到了迅猛发展，而神经机器翻译 (NMT) 则显著提高了自动翻译的质量。虽然大多数工作涵盖了技术、法律和医学文本的自动翻译，但机器翻译在文学文本中的应用以及人类在这一过程中的作用尚未得到充分探索。为了弥补这一研究不足领域的空白，本文介绍了一项研究的结果，该研究旨在评估三种机器翻译系统对两种不同文学体裁、两部小说（乔治·奥威尔的《1984》和简·奥斯汀的《傲慢与偏见》）和两首诗（艾米莉·狄金森的《我感受到了大脑中的葬礼》和玛格丽特·阿特伍德的《海妖之歌》）的性能，这代表了不同的文学时期和时间线。评估通过自动评估指标 BLEU 进行，以客观评估机器翻译系统在每种体裁中的表现。本研究还概述了其局限性。
博物馆设计的科技与创新
博物馆的最终目的是保存和展示具有历史、文化、创意或社会意义的文物。本研究论文重点关注博物馆设计的技术和创新。室内设计师的职责是设计一个实施最新技术、数据、技术和其他技术的区域，以跟上发展。博物馆应该激活人类的多种感官，而不仅仅是眼睛。除了文物的物理展示外，还结合优质设计和创新技术创造新时代的展览展示。借助技术，在室内设计中实施可持续因素有助于提高人类健康和生产力，并保护环境。展览馆是博物馆内部最重要的部分之一。展览馆中收藏品和数据的有效展示是博物馆设计风格的重要组成部分。应该有事件的时间顺序和顺序，以了解事件的时间线，显示随时间发生的所有变化。设计理念侧重于吸引更多观众参观博物馆。通过实施交互式室内设计来增强用户体验。
从神经元到整个大脑的计算机模拟
In Silico 电影相当准确地追溯了详细大脑模型构建的时间线，以亨利·马克拉姆领导的蓝脑计划为代表。电影从项目开始一直延续到 2020 年，即项目启动 10 年后。电影还谈到了人脑计划 (HBP) 几年来的“历程”。这部电影当然是围绕亨利·马克拉姆展开的，他是这项研究的发起人。电影很好地展示了他是如何发起和构思蓝脑计划的。几乎自然而然，从一开始，HBP 也被描述为亨利的纯粹创作。作为 HBP 的创始成员之一，我想对电影中的一些误导性陈述进行一些更正和澄清，特别是关于他与 HBP 的互动，以及这两个项目截然不同的目标。正如 Idan Segev 所说，亨利是一位有远见的科学家，他是 HBP 的发起人，因为最初的想法、最初的愿景都来自他。然而，这部电影呈现的是“EPFL 观点”
从神经元到整个大脑的计算机模拟
In Silico 电影相当准确地追溯了详细大脑模型构建的时间线，以亨利·马克拉姆领导的蓝脑计划为代表。电影从项目开始一直延续到 2020 年，即项目启动 10 年后。电影还谈到了人脑计划 (HBP) 几年来的“历程”。这部电影当然是围绕亨利·马克拉姆展开的，他是这项研究的发起人。电影很好地展示了他是如何发起和构思蓝脑计划的。几乎自然而然，从一开始，HBP 也被描述为亨利的纯粹创作。作为 HBP 的创始成员之一，我想对电影中的一些误导性陈述进行一些更正和澄清，特别是关于他与 HBP 的互动，以及这两个项目截然不同的目标。正如 Idan Segev 所说，亨利是一位有远见的科学家，他是 HBP 的发起人，因为最初的想法、最初的愿景都来自他。然而，这部电影呈现的是“EPFL 观点”
人工智能的光谱
人工智能 (AI) 是计算机执行通常与人类智能相关的任务的能力，包括推理、发现模式和意义、概括、在应用领域应用知识以及从经验中学习。近年来，基于人工智能的系统的发展引起了广泛关注，尤其是在机器学习领域。作为人工智能的一个子集，机器学习 (ML) 系统从其输出的成功或准确性中“学习”，并且可以随着时间的推移改变其处理方式，而无需太多人工干预。但是，存在非 ML 类型的人工智能，它们单独或组合使用，是现实世界中常用应用的幕后推手。通用人工智能（人类级别的计算系统）尚不存在。但是，在许多领域和应用中，计算机系统大大提高了人类的输出或在定义的任务上胜过人类，因此存在狭义人工智能。该图表解释了人工智能的主要类型及其相互关系，并提供了它们目前如何出现在我们日常生活中的具体示例。它还展示了人工智能如何存在于人类知识和发展的时间线中。