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从改善粮食安全的创新中删除政治
摘要尽管与健康和教育相关，但现实生活中的自我控制的神经认知机制在很大程度上是未知的。最近的研究揭示了腹侧前额叶皮层在计算综合价值信号中的重要作用，但其他大脑区域对现实生活自我控制的贡献和相关性仍然不清楚。要根据长期后果研究决定的神经相关性，并评估大脑解码方法对现实生活自我控制的个体预测的潜在，我们将功能磁共振成像组合在一起，在偏好决策过程中的功能磁共振成像与大型社区样本中每日自我控制的生态瞬时评估（n = 266）（n = 266）。与长期结论一致的决定与双侧角回和precuneus的活性增加有关，涉及不同形式的视角采取的区域，例如想象一个人自己的未来以及他人的观点。将多元模式分析应用于同一群集表明，各个活动模式预测了现实生活中自我控制的概率。大脑的激活是关于介导现实生活自我控制的潜在机制的情景思维和心理性的。
CS223生物信息学，第二节，秋季2024
成功完成本课程后，学生将：1。SLO-1开发生物信息学计算能力：知道如何分析和预测生物信息学算法的性能，例如，分析用于相关性分析，PCA，模式分析等的各种算法的递归和迭代实现，以及如何用于回答BioInformatics问题的问题。2。SLO-2证据推理和生物信息学：证据推理的简介（ER）微积分是传统概率和统计推断的概括。将以比传统方法更大的忠诚度来帮助回答与生物信息学相关的问题的示例。3。SLO-3高级HMM：讨论传统HMM的一些局限性。介绍高级HMM，例如配置文件HMM，跳跃HMM，PAIR-HMMS，Sub-HMM和Phylo-HMM。4。SLO-4表观遗传学：对表观遗传学有足够的介绍性理解，以使学生获得研究由表观遗传学机制引起的疾病所需的知识，并能够开发一条简单的分析管道，该管道将在整个剩余学期中使用，并与其余的课程进行集成。上面的每个SLO对应于下面课程日历中描述的学习模块。也就是说，有四（4）个学习模块与上述每个SLO相对应。
ML云GPU短缺培训：跨区域是答案吗？ 水管工
摘要ML的广泛采用导致对GPU硬件的需求很高，因此，公共云中GPU的严重短缺。通常很难在单个云区域分配足够数量的GPU来训练或微调当今的大型ML模型。如果用户愿意使用不同地理区域的设备进行ML培训工作，则可以访问更多的GPU。但是，GPU节点与较低的网络带宽连接，并且云提供商为跨地理区域的数据传输提供了额外的费用。在这项工作中，我们探讨了何时以及如何有意义地利用跨区域和地区进行分布式ML培训的GPU。我们根据不同模型并行性策略的计算和通信模式分析了跨区域培训的吞吐量和成本影响，开发了一种基于配置文件的分析模型，用于估计培训吞吐量和成本，并为有效分配地理分配资源提供指南。我们发现，尽管在节点跨越地理区域时，ML训练吞吐量和成本会显着降低，但使用管道等级的跨区域训练是实用的。
表征相似性分析对计算神经科学模型选择和评估的评价
神经科学的一个重要目标是确定不同大脑区域代表哪些类型的信息。在研究大脑表征的一种策略中，研究人员首先记录大脑对不同刺激的反应。然后使用统计方法来评估刺激和大脑反应之间关系的强度。然后使用这些统计评估结果推断感兴趣区域中编码的表征空间。认知神经科学家可以使用许多统计技术。它们包括统计参数映射方法 [12]、多元模式分析 (MVPA) 技术 [4] 和编码模型 [16]。一种常见的 MVPA 分析类型是表征相似性分析 (RSA；[10])。RSA 之所以被广泛采用，部分原因是它计算简单。然而，迄今为止很少有研究探索 RSA 的有效性。 10 在本文中，我们使用模拟数据和真实数据来评估 RSA 作为模型评估和模型选择方法的有效性，更广泛地说，作为计算神经科学的工具。模型评估是指在刺激和反应之间存在显著关系时，检测刺激和反应之间显著关系的能力。
脑部计算机界面中的注意机制
随着深度学习的快速发展，注意机制在脑电图（EEG）信号分析中变得必不可少，从而显着增强了大脑计算机界面（BCI）应用。本文对传统和变压器的注意机制，其嵌入策略及其在基于EEG的BCI中的应用进行了全面综述，并特别强调了多模式数据融合。通过捕获跨时间，频率和空间通道的脑电图变化，注意机制可改善特征提取，表示学习和模型鲁棒性。这些方法可以广泛地分为传统的注意机制，该机制通常与卷积和经常性网络集成，以及基于变压器的多头自我注意力，在捕获长期依赖性方面表现出色。除了单模式分析之外，注意机制还增强了多模式的脑电图应用，从而促进了脑电图与其他生理或感觉数据之间的有效融合。最后，我们讨论了基于注意力的脑电图建模中的现有挑战和新兴趋势，并强调了推进BCI技术的未来方向。本综述旨在为寻求利用注意力机制的研究人员提供宝贵的见解，以改善脑电图的解释和应用。
语音敏感听觉皮层中情绪韵律的神经解码可预测儿童的社交沟通能力
在社交互动过程中，说话者通过声音传达有关其情绪状态的信息，这被称为情绪韵律。人们对儿童情绪韵律解码背后的确切大脑系统以及这些声音线索的准确神经解码是否与社交技能有关知之甚少。在这里，我们通过研究韵律的神经表征及其与儿童行为的联系来解决发展文献中的关键空白。多元模式分析显示，语音敏感听觉皮层的双侧中颞上沟 (STS) 分区中的表征解码儿童的情绪韵律信息。至关重要的是，中颞上沟的情绪韵律解码与标准化的社交沟通能力测量相关；对颞上沟韵律刺激的更准确解码预示着儿童的社交沟通能力更强。此外，社交沟通能力与解码悲伤特别相关，强调了调整负面情绪声音线索对于增强社交反应能力和功能的重要性。研究结果表明，语音敏感皮层检测言语中情绪线索的能力可以预测儿童的社交能力，包括与他人交往和互动的能力，从而弥补了一个重要的理论空白。
多对象检测的远程智能感知系统
方法：视觉技术的进步对多个对象检测和场景理解的领域有重大影响。这些任务是各种技术的组成部分，包括将场景集成到增强现实中，促进机器人导航，启用自主驾驶系统以及改善旅游信息中的应用程序。尽管在视觉解释方面取得了长足的进步，但许多挑战仍然存在，包括语义理解，遮挡，定向，标记数据的可用性不足，照明不均匀，包括阴影和照明，方向变化，对象大小以及背景变化。为了克服这些挑战，我们提出了一个创新的场景识别框架，事实证明这是非常有效的，并产生了非凡的结果。首先，我们在场景数据上使用内核卷积执行预处理。第二，我们使用UNET分割执行语义分割。然后，我们使用离散小波变换（DWT），SOBEL和LAPLACIAN以及文本（本地二进制模式分析）从这些分段数据中提取特征。要识别对象，我们使用了深度信念网络，然后找到对象对象关系。最后，Alexnet用于基于图像中识别的对象将相关标签分配给场景。
无处不在的凝视感应与交互 - DROPS
本报告记录了为期三天的达格斯图尔研讨会 18252“无处不在的凝视感应和交互”的计划和成果。光学设备的小型化和计算机视觉的进步以及更低的成本点导致凝视感应功能在计算系统中的集成度增加。眼动追踪不再局限于控制良好的实验室环境，而是进入日常环境。因此，本次达格斯图尔研讨会汇集了计算机图形学、信号处理、可视化、人机交互、数据分析、模式分析和分类方面的专家，以及在不同学科中使用眼动追踪的研究人员：地理信息系统、医学、航空、心理学和神经科学，以探索未来的应用并确定可靠凝视感应技术的要求。这促进了对话，并允许：（1）计算科学家了解记录和解释凝视数据所面临的问题；（2）凝视研究人员考虑现代计算技术如何潜在地促进他们的研究。会议还讨论了有关凝视感应和交互的普遍部署的其他问题，例如在日常环境中部署凝视监测设备时的道德和隐私问题。
已发布版本的引用/已发布版本的引用 (APA)：Peelen, MV 和 Downing, P. (2023)。用 multiva 测试认知理论
过去几十年来，人类神经成像技术的发展引发了对人类各种认知能力的研究激增，包括感知、注意力、记忆力、导航、情感、社会认知、运动控制等等。与此同时，研究人员致力于从功能的角度理解心智——支持人类行为的认知表征和过程是什么？——他们经常问，神经成像是否能为这一理解层面的理论争论提供有用的答案 1–6 。在过去二十年里，研究人员越来越多地采用多元模式分析 (MVPA) 方法来设计和分析人类神经成像研究。MVPA 利用在 fMRI 实验中跨体素或 MEG 或 EEG 实验中跨通道分布的大脑活动模式中发现的潜在信息（图 1 ）。研究人员声称，这些方法将提供检验认知机械论的新方法 7–10 。本评论的目的是通过回顾最近的大量研究样本来评估这一说法，这些研究通过提出关于参与者在执行来自不同领域的任务时出现的大脑活动模式的假设来测试认知理论。
通过图像到脑电图编码模型探测人类视觉
理解视觉刺激和大脑活动之间的复杂相互作用一直是认知神经科学的焦点。人工智能 (AI) 的出现为实验和计算神经科学研究提供了新的见解。在这项研究中，我们开发了一个开创性的编码框架，称为“Img2EEG”，作为研究视觉机制的创新工具。在个体受试者层面的大规模自然图像 EEG 数据集上训练后，Img2EEG 可以有效地学习个性化的大脑优化特征，并在给定任何图像输入的情况下生成高度逼真的 EEG 信号。使用 Img2EEG，我们可以跟踪视觉过程背后的时间动态，并揭示视觉感知个体差异的可能机制。此外，向 Img2EEG 输入与其原始训练数据集截然不同的新图像集，人工生成的 EEG 信号重现了经典的面部特定“N170”ERP 和对象特征多元模式分析结果。此外，我们的 Img2EEG 编码模型还可以执行 EEG 到图像的零样本检索任务，其表现优于当前最先进的 EEG 解码模型。总体而言，从视觉输入到高时间分辨率脑信号的 Img2EEG 映射为探索人类视觉表征提供了新颖而强大的方法。