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使用多模态数据预测学习者在自适应评估中的努力行为
除了所需的知识之外，还有许多因素影响学习者在某项活动上的表现。学习者在任务上的努力被认为与他们的教育成果密切相关，反映了他们参与该活动的积极性。然而，努力不是直接可观察到的。多模态数据可以提供对学习过程的额外见解，并可能允许努力估计。本文提出了一种在自适应评估环境中对努力进行分类的方法。具体来说，在自适应自我评估活动期间，使用日志和生理数据（即眼动追踪、脑电图、腕带和面部表情）捕捉了 32 名学生的行为。我们对多模态数据应用 k 均值来聚类学生的行为模式。接下来，我们根据发现的行为模式，使用隐马尔可夫模型 (HMM) 和维特比算法的组合，预测学生完成即将到来的任务的努力。我们还将结果与其他最先进的分类算法（SVM、随机森林）进行了比较。我们的研究结果表明，HMM 可以比其他方法更有效地编码努力与行为之间的关系（由多模态数据捕获）。最重要的是，该方法的实际意义在于，通过建立行为之间的关系，派生出的 HMM 还可以精确定位向学习者实时提供预防/规范反馈的时刻
生物医学数据科学年度回顾：整合多模态数据以解读脑部疾病
人类大脑在正常和疾病状态下积累的大量多模态数据为理解大脑疾病发生的原因和方式提供了前所未有的机会。与传统的单一数据集分析相比，涵盖不同类型数据（即基因组学、转录组学、成像等）的多模态数据集的整合为从微观和宏观层面揭示大脑疾病的潜在机制提供了更详细的信息。在本综述中，我们首先简要介绍流行的大型大脑数据集。然后，我们详细讨论了如何整合多模态人脑数据集来揭示大脑疾病的遗传倾向和异常的分子通路。最后，我们展望了未来的数据整合工作将如何促进大脑疾病的诊断和治疗。
伦敦东北大学全额资助网络科学博士奖学金，整合多模态数据以了解轨迹和生物标志物
总部位于英国的机构。东北大学成立于 1898 年，以其高影响力的研究而闻名，旨在解决全球问题。跨学科、体验式学习和与学术界以外的合作伙伴的联系是东北大学精神的核心。东北大学在 2022 年获得了 2.307 亿美元的外部研究资金，是公认的体验驱动终身学习的领导者。它在美国和加拿大设有校区（波士顿、北卡罗来纳州夏洛特、缅因州波特兰、加利福尼亚州奥克兰、旧金山、西雅图、硅谷、弗吉尼亚州阿灵顿、马萨诸塞州伯灵顿和纳汉特社区、多伦多和温哥华）。虽然博士学位将是英国的资格，但学生将有机会在伦敦博士研究期间参与和访问海外的东北大学网络，为他们的研究培训提供真正独特且备受追捧的维度。项目我们正在寻找一位有计算神经科学、数据科学、认知心理学或相关领域背景的积极进取的候选人，加入一个创新的博士项目，该项目涉及网络科学、机器学习和心理健康研究的交叉领域。该项目旨在开发尖端方法来整合和分析多模态数据——从认知评估和患者自我报告到神经影像和电子健康记录 (EHR)——以发现新的生物标志物并改善心理健康轨迹的分析。成功的申请者将采用自然语言处理 (NLP)、图论和先进的机器学习等技术来探索认知-情感模式和大脑连接动态，为理解心理健康建立一个统一的框架。这项跨学科研究有望推动个性化诊断和干预策略的进步。理想的候选人应该具备很强的分析和编程能力，对心理健康研究充满热情，并具有跨学科合作的能力。成功的候选人将：
人工智能及其在生物制药领域不断扩大的作用
生物制药公司可以通过多模态数据分析提高研发效率。此类方法有助于对疾病机制产生新的见解，从而更快地预测全新的药物靶点以及可能与已知医学靶点相互作用的化合物。相比之下，传统的基于靶点的药物发现方法要耗费更多时间，需要对大量化合物库进行高通量筛选 (HTS)，然后必须通过药物化学进行优化并评估其安全性和有效性。换句话说，使用 AI 可以显著缩短小分子临床前活动从提名到第一受试者通常需要 2-3 年 6 的时间（图 2）。
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
疲劳强度评估指南（包括弹簧）
(1) 模态叠加法通过叠加船体振动模态响应得到的应力分量来计算结构应力响应。(2) 根据船体振动分析选择水弹性模拟中要使用的特征模态。(3) 对于将要进行疲劳强度评估的单元，应获得相对于所选特征模态的应力变换矩阵。(4) 应力时间序列是通过结合水弹性模拟计算出的模态响应时间序列和从 (3) 获得的应力变换矩阵来计算的。(5) 通常，模态叠加中使用的特征模态数越多，结构响应的精度就越高。然而，由于包括局部变形在内的高阶模态会对结构响应产生影响，因此模态叠加法的特征模态需要经过验证后谨慎选择。
量子多模态对比学习框架
在本文中，我们提出了一种新颖的多模态对比学习框架，利用量子编码器整合脑电图 (EEG) 和图像数据。这一开创性的尝试探索了将量子编码器整合到传统的多模态学习框架中。通过利用量子计算的独特属性，我们的方法增强了表征学习能力，为同时分析时间序列和视觉信息提供了一个强大的框架。我们证明量子编码器可以有效捕捉脑电图信号和图像特征中的复杂模式，从而促进跨模态的对比学习。这项工作为将量子计算与多模态数据分析相结合开辟了新途径，特别是在需要同时解释时间和视觉数据的应用中。
人工智能及其在生物制药领域不断扩大的作用
生物制药公司可以通过多模态数据分析提高研发效率。此类方法有助于对疾病机制产生新见解，从而更快地预测全新的药物靶点和可能与已知医学靶点相互作用的化合物。相比之下，传统的基于靶点的药物发现方法要耗费更多时间，需要对大量化合物库进行高通量筛选 (HTS)，然后必须通过药物化学进行优化并评估安全性和有效性。换句话说，使用 AI 可以大大缩短小分子临床前活动从提名到第一受试者通常需要 2-3 年 6 的时间（图 2）。
用于多模态痴呆症诊断的高阶拉普拉斯正则化低秩表示
多模态异构数据，如结构磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和脑脊液 (CSF)，可通过提供有关退化脑部疾病（如阿尔茨海默病前驱期，即轻度认知障碍）的互补信息，有效提高痴呆症自动诊断的性能。有效地整合多模态数据仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是当这些异构数据由于数据质量差和患者退出而不完整时。此外，多模态数据通常包含由不同扫描仪或成像协议引起的噪声信息。现有方法通常无法很好地处理这些异构且嘈杂的多模态数据以进行脑痴呆症自动诊断。为此，我们提出了一种高阶拉普拉斯正则化低秩表示方法，使用逐块缺失的多模态数据进行痴呆症诊断。对来自真实阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 队列的 805 名受试者（具有不完整的 MRI、PET 和 CSF 数据）对所提出的方法进行了评估。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法在脑疾病分类的三个任务中是有效的。
基于人工智能的老年性黄斑变性风险因素分析的必要性：综述
摘要：在流行病学中，风险因素是与疾病风险增加相关的变量。了解风险因素的作用对于制定改善全球健康的战略具有重要意义。有强有力的证据表明，吸烟、饮酒、既往白内障手术、年龄、高密度脂蛋白 (HDL) 胆固醇、BMI、女性和局部色素沉着等风险因素与年龄相关性黄斑变性 (AMD) 有独立相关性。目前，在文献中，逻辑回归、多变量逻辑回归等统计技术正被用于通过使用数值/分类数据来识别 AMD 风险因素。然而，到目前为止，人工智能 (AI) 技术尚未在文献中用于识别 AMD 的风险因素。另一方面，基于人工智能 (AI) 的工具可以预测一个人何时有患上癌症、痴呆、哮喘等慢性疾病的风险，从而提供个性化护理。基于人工智能的技术可以使用数值/分类和/或图像数据，从而产生多模态数据分析，这需要使用基于人工智能的工具进行眼科风险因素分析。本综述总结了用于识别各种风险因素的统计技术以及人工智能技术为 AMD 相关疾病预测提供的更高益处。需要进行更多研究来审查用于识别其他眼科疾病（如青光眼、糖尿病性黄斑水肿、早产儿视网膜病变、白内障和糖尿病视网膜病变）风险因素的不同技术。