XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System注意
Davidson，Matthew J.，Mithen，Will，Hogendoorn，Hinze，Hinze，van Boxtel，Jeroen J.A.和Tsuchiya，Naotsugu（2020）SSVEP引起了注意，而不是意识
摘要。在本文中，我们提出了一个从部分体积（PV）图中合成3D脑T1加权（T1-W）MRI图像的框架，目的是生成具有更多积分率组织边界的合成MRI体积。合成的MRI需要扩大和丰富用于培训脑部分割和相关模型的非常有限的数据集。与当前的最新方法相比，我们的框架利用PV-MAP属性，以指导生成的对抗网络（GAN）来生成更准确和更现实的合成MRI体积。我们证明了在PV-MAP上而不是二进制映射的条件，导致合成MRIS中的精确组织边界更加准确。此外，我们的结果表明，在合成MRI体积中，深灰质区域的表示有所改善。最后，我们表明，在合成图像中反映了引入PV映射的细胞变化，同时保留了准确的组织边界，从而在新的合成MRI体积的数据合成过程中可以更好地控制。
隐蔽注意力可以持续控制大脑......
脑机接口 (BCI) 不仅可用于控制外部设备，还有望为研究大脑的工作提供新工具。在本研究中，我们研究了通过改变隐蔽注意力来调节大脑活动是否可以用作 BCI 的连续控制信号。隐蔽注意力是指在不改变注视方向的情况下将精神集中在外围感官刺激上的行为。当受试者在保持注视的同时隐蔽地注意移动的线索时，使用脑磁图记录了受试者的持续大脑活动。仅基于后阿尔法功率，就可以使用循环回归恢复受试者的注意方向。结果表明，在我们最好的受试者中，注意力角度可以用平均绝对偏差 510 来预测。对受试者进行平均，平均偏差约为 70°。在信息传输速率方面，用于恢复注意力方向的最佳数据长度被发现为 1700 毫秒；这导致最佳受试者的平均绝对偏差为 60°。结果是在没有任何受试者特定特征选择的情况下获得的，并且不需要事先进行受试者训练。我们的研究结果表明，由于内隐注意力的方向而引起的后阿尔法活动调节具有作为 BCI 环境中持续控制的控制信号的潜力。我们的方法将有多种应用，包括脑控计算机鼠标和改进的神经反馈方法，这些方法可以直接训练受试者调节后阿尔法活动的能力。
视觉与深层神经网络中的内部注意机制用于图像分类和对象检测
深神经网络（DNN）中所谓的“注意机制”表示DNN的自动适应，以捕获具有特定分类任务和相关数据的代表性特征。这种注意机制通过加强特征通道和本地强调每个特征图中的特征来在全球范围内发挥作用。渠道和特征重要性是在全球端到端DNS培训过程中学习的。在本文中，我们提出了一项研究，并提出了一种具有不同方法的方法，并在训练图像旁边添加了补充视觉数据。我们使用人类的视觉注意图在任务驱动或自由观看条件下独立于心理视觉实验获得的人类视觉注意图，或者在自由观看条件下或预测视觉注意图的强大模型。我们在图像旁边添加了视觉注意图作为新数据，从而将人类的视觉注意力引入DNNS培训中，并将其与全球和局部自动注意机制进行比较。实验结果表明，DNN中的已知注意力机制几乎与人类的视觉关注在一起，但提出的方法仍然可以更快地收敛和在图像分类任务中更好地表现。
利用类似睡眠的慢波预测注意力不集中
注意力缺失很常见，与走神有关，走神是指注意力转移到与正在进行的任务和环境需求无关的想法上，或者与大脑空白有关，大脑空白是指意识流本身停止。为了了解注意力缺失背后的神经机制，我们研究了健康参与者在执行任务时的行为、主观体验和神经活动。随机干扰促使参与者将他们的精神状态表示为专注于任务、走神或大脑空白。使用高密度脑电图，我们在此报告空间和时间局部慢波，这是一种神经活动模式，是睡眠过渡的特征，它伴随着行为标记的缺失，并先于走神和大脑空白的报告。慢波的位置可以区分迟钝和冲动行为，以及走神和大脑空白。我们的结果表明，注意力缺失有一个共同的生理起源：清醒大脑中出现局部睡眠样活动。
综合注意力卷积网络用于运动图像EEG分类
在过去的十年中，生成人工智能（GAI）的应用在医学，科学和日常生活中迅速增加。大语言模型（LLMS）为教育开辟了新的途径。llms已用于为学生创建互动的教育内容，刺激他们的好奇心，产生代码解释并提出评估问题（Küchemann等，2023）。但是，将GAI纳入教育时也存在一些挑战。该研究主题旨在解决使用GAI工具来推进学生认知或更广泛的能力的问题，以及如何使教师和学生都可以认真地反映使用GAI工具而不是过分依赖他们。研究主题的重点是研究基于大型语言模型的GAI工具，例如Chatgpt进行学习和认知，以促进有关如何使用GAI工具来支持教师进行形成性评估，诊断学生的努力，实现新颖的认知活动和实现个人意见和个人注意的学生的批判性转移。本社论综合了该研究主题中14项研究的见解，这些研究研究了AI在高等教育中的各种影响，强调了接受，评估，绩效比较，技能发展，互动策略和认知建模的关键主题。
缓解注意力隧道效应的认知对策
摘要 注意力隧道效应，即无法察觉环境中的意外变化，已被证明会对空中交通管制产生严重影响。本研究的目的是评估专门用于缓解这种注意力不集中的认知对策的设计。红色警报认知对策依赖于短暂的橙红色闪光（300 毫秒），以 15% 的不透明度遮蔽整个屏幕。22 名空中交通管制员面临两种苛刻的情景，有或没有认知对策。志愿者没有被告知红色警报，以便在没有事先了解的情况下评估设计的直观性。行为结果表明，与传统的操作设计相比，认知对策缩短了反应时间并提高了通知的检测率。进一步的分析表明，对于一半直观地理解了这种设计目的的参与者（91.7% 的检测率）来说，这种效果甚至更强。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
请注意地图！从传感器估算在线HDMAP时，请考虑现有地图。
抽象的在线食品传递（OFD）随着数字平台的快速扩散而发展。，但是这些创新以牺牲骑手的粮食命令为代价。骑手的风险增加，因为OFD生态系统中不负责任的行为。我们试图确定通过OFD创新（移动应用程序）的OFD生态系统中不负责任的来源。我们认为，这些来源分布在参与者之间，并跨越创新阶段。我们在每个采用阶段构建了一个网格，以确定这些来源，并在骑手的风险飙升时使用法国在法国收集的数据应用。我们的第一个结果使我们能够通过分析一个OFD生态系统中的不负责任来源来填补文献中的重要空白。我们的第二个结果在法语
教育资金系统注意事项
Vasbo愿意探索替代资金模型，以确保所有佛蒙特州学生的公平和足够的资源。尽管我们了解州长提议的基金会公式是他计划的关键组成部分，但我们需要更多细节来充分评估其潜在影响。我们特别担心实施新的资金机制而不解决基本的成本可能会无意中损害学生。大约80％的运营地区资金用于薪水和福利。随着健康保险成本在25财年增加了16.4％，在26财年又增加了11.9％，如果我们想减少佛蒙特州的教育支出，我们必须解决这个关键问题。此外，我们知道佛蒙特州需要昂贵的设施基础设施更换。政府必须解决该州内部的设施需求，以便任何教育资金改革成功。
缩回注意：利用人工智能提高Chiari畸形中的手术精度
主编已撤回了本文。出版商的一项提示发现，包括这本期刊上发表的研究的许多文章在短时间内提交了对书记中发表的研究的评论，并表明了强烈的迹象，表明该文本是由大型语言模型（LLM）产生的，没有作者的适当披露。因此，这些文章违反了杂志的编辑政策并正在撤回。