XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System潜在状态
Ledidi：设计诱导功能活动的基因组编辑
此后，人们提出了多种方法来快速设计表现出所需特征的生物序列。这些方法通常由两部分组成：产生序列的生成步骤和 oracle，即可以快速评估每个提议序列质量的模型。深度探索网络（Linder 等人）就是这样一种方法，它涉及一对以类似于生成对抗网络的方式生成和评估序列的网络。该方法通过惩罚相似序列对的生成来实现多样性。另一种方法通过使用基于参数条件密度估计的自适应采样方法（Brookes 等人，2019 年），放宽了 oracle 可区分的要求。第三种方法是编码器-解码器-分析器模型（Gupta 和 Kundaje，2019 年），它涉及训练三个神经网络来编码序列、解码序列并扰乱内部潜在状态，以使生成的序列表现出所需的特性。
经济行为的信息受限的协调
我们与信息受限的玩家分析了一个协调游戏。玩家的动作是基于在特定情况下对游戏回报的嘈杂压缩表示，在这种情况下，压缩表示是由变异自动编码器（VAE）学到的潜在状态。我们的广义VAE经过优化，以权衡通过可能的游戏分配获得的平均收益，以衡量代理商内部模型与其环境统计数据之间的一致性。我们将模型应用于Frydman和Nunnari（2023）的实验中的协调游戏，并表明它为实验证据的两个显着特征提供了解释：玩家的行动概率相对连续的变化，并且游戏付费的变化以及玩家选择范围的范围差异范围的依赖于游戏范围的范围范围的选择性范围。我们的方法还提供了有关游戏应逐渐适应遇到的游戏回报的变化的方式的说明，为Arifovic等人记录的历史依赖游戏提供了解释。（2013）。
CEP可再生能源南大洋 - 新泽西州 回收和其他管理调查报告 带状疱疹（带状疱疹）-NJ.Gov 您是否受到脊髓灰质炎的保护？ -NJ.GOV 成人艾滋病毒机密案件报告表| nj.gov 9B订单ZEC 2023价格确定-NJ.GOV 模型政策和针对预防和治疗运动相关的头部受伤和脑震荡的地区的指导 与运动相关的脑震荡和头部伤害概况表以及父母/监护人确认表格 NJ Direct 15 -NJ.Gov
vzv在人类神经组织中保持潜在状态，并在一生中大约30％的感染者重新激活，从而导致带状疱疹。带状疱疹是一种痛苦的皮疹，在脸部或身体的一侧发育。皮疹通常以水泡的形式出现，通常在7至10天内结束并在2至4周内解决。带状疱疹的其他症状可能包括发烧，头痛，发冷和胃部不适。可能持续数周到几个月的脊髓神经痛，被定义为疼痛，在木瓦疹的分辨率后持续存在。眼神经和其他器官与带状疱疹的参与通常会出现严重的后遗症。带状疱疹的发病率随着年龄的增长而增加，尤其是在60岁之后。在免疫功能低下的人和有宫内水仙或水痘史的儿童中，它在生命的第一年内出现；后者在更早的时候就会增加开发带状疱疹的风险。带状疱疹目前是新泽西州的不可报告的疾病/状况。
地理藏宝任务中具有主动推理的合成空间觅食
人类非常善于学习他们所处的环境。它们形成了灵活的周围环境空间表征，可以在空间觅食和导航过程中轻松利用这些表征。为了捕捉这些能力，我们提出了一个目标导向行为的深度主动推理模型，以及随之而来的信念更新。主动推理依赖于优化贝叶斯信念以最大化模型证据或边际可能性。贝叶斯信念是可观察结果原因的概率分布。这些原因包括代理的行为，这使得人们能够将规划视为推理。我们使用地理藏宝任务的模拟来阐明信念更新（支持空间觅食）以及相关的行为和神经生理反应。在地理藏宝任务中，目标是使用空间坐标在环境中找到隐藏的物体。在这里，合成代理通过推理和学习（例如，了解给定潜在状态的结果可能性）了解环境以到达目标位置，然后在本地觅食以发现为下一个位置提供线索的隐藏物体。
信息约束下的经济行为协调
我们分析了一个信息受限的玩家的协调博弈。在特定情况下，玩家的行动基于游戏收益的噪声压缩表示，其中压缩表示是变分自动编码器 (VAE) 学习到的潜在状态。我们的广义 VAE 经过优化，可以在可能的游戏分布中获得的平均收益与代理的内部模型与其环境统计数据之间的一致性度量之间进行权衡。我们将我们的模型应用于 Frydman 和 Nunnari (2023) 实验中的协调博弈，并表明它解释了实验证据的两个显着特征：玩家的行动概率随着游戏收益的变化而相对连续地变化，以及玩家选择的随机性程度取决于不同试验中遇到的游戏收益范围。我们的方法还说明了游戏应如何逐渐适应所遇到的游戏收益分布的变化，从而为 Arifovic 等人（2013 年）记录的历史依赖性游戏提供了解释。
维状态空间反映认知和注意...
摘要 认知和注意力源于神经系统对外部和内部需求的自适应协调。然而，大规模神经动力学背后的低维潜在子空间以及这些动力学与认知和注意力状态的关系尚不清楚。我们在人类参与者执行注意力任务、观看喜剧情景喜剧剧集和教育纪录片以及休息时进行了功能性磁共振成像。全脑动力学遍历了一组共同的潜在状态，这些状态跨越了功能性大脑组织的典型梯度，功能网络之间的全局不同步调节了状态转换。在观看电影的过程中，神经状态动态在人们之间同步并与叙事事件结构保持一致。神经状态动态反映了注意力的波动，不同的状态表示在任务和自然情境中的专注注意力，而一个共同的状态表示在两种情境中的注意力都下降。总之，这些结果表明，沿着人类大脑组织的大规模梯度的遍历反映了认知和注意力的动态。
Cosyne 2024 -Helmholtz海马
摘要生成模型最近彻底改变了机器学习，并长期以来一直认为是生物智能的基础。在动物中，数据表明海马形成学习并使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们引入了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于连续的输入流中的Helmholtz机器。快速theta波段振荡（5-10 Hz）门通过网络流动的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以从感觉刺激中准确地推断潜在状态，并在离线上产生逼真的感觉预测。在导航任务上接受了训练，它通过开发环圈吸引子来学习可以集成的导航任务，并可以在与以前的理论但生物学上难以置信的建议之间灵活地传输这种结构。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个简单和局部的学习规则下捕获了各种海马认知功能。
训练的海马形成的生成模型...
生成模型的进步最近彻底改变了机器学习。与此同时，在神经科学中，长期以来一直认为生成模型是动物智能的基础。了解支持这些过程的生物学机制有望阐明生物学和人工智能之间的关系。在动物中，海马形成被认为可以学习和使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们介绍了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于输入时间流的Helmholtz机器。我们模型的一个新成分是，快速的theta波段振荡（5-10 Hz）门是整个网络中信息流的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以准确地渗透高维感觉环境的潜在状态，并产生逼真的感觉预测。此外，它可以通过开发匹配以前的理论建议并在环境之间的环境传递此结构来学会通过开发环形连接结构来学习集成的路径。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个生物学上合理的局部学习规则下捕获了各种海马认知功能。
2型患者后代的糖尿病前期糖尿病...
背景：印度超过50％的糖尿病患者对其糖尿病状况不知道。前糖尿病是患糖尿病的潜在状态。方法：目前的基于医院的观察性研究旨在筛查印度西部马哈拉施特拉邦地区已知患有2型糖尿病（T2DM）的患者的健康后代。这项研究是在18-50岁年龄段之间的187个T2DM患者后代进行的。在所有这些空腹血糖水平中都进行了测试。结果：在T2DM患者的后代中，预先糖尿病的记录为20.9％（男性为14.4％，女性为6.4％）。在41-50岁的年龄组中，与其他年龄组相比，糖尿病前期有27.8％。与T2DM父亲的后代之间的糖尿病，具有T2DM的母亲和T2DM的父母分别为10.7％，分别为30.3％，分别为23.5％。结论：我们的观察结果表明，在马哈拉施特拉邦西部的T2DM的积极家族史与糖尿病前家族史之间存在关联。筛查T2DM患者的后代可能是早期检测T2DM的公共卫生工具。
![arXiv:2006.11309v1 [cs.AI] 2020 年 6 月 19 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\815b6ddcd9ad12c5b66dd7208c8914603d2dfa68.png)
arXiv:2006.11309v1 [cs.AI] 2020 年 6 月 19 日
数据驱动学习是人工智能 (AI) 许多领域的最新技术，但原始统计性能次于人类的信任、理解和安全。为了在现实世界中大规模部署自主代理，具有各种背景和职责的人必须具备强大的学习和推理心理模型。然而，现代学习算法涉及复杂的反馈回路，缺乏语义基础，从人类的角度来看，它们是黑匣子。可解释人工智能 (XAI) [5] 领域应运而生，以应对这一挑战。XAI 中的大多数工作都侧重于深入了解在静态数据集上训练的分类和回归系统。在这项工作中，我们考虑由代理与其环境交互组成的动态问题。我们介绍了可解释模仿学习 (I2L) 的方法，该方法旨在通过分析黑箱代理的输入输出统计数据来建模其策略。我们称该策略模型为可解释的，因为它采用二叉决策树的形式，易于分解和可视化，可用于事实和反事实解释 [3]。我们通过明确学习代理用作决策基础的潜在状态表示，超越了模仿学习文献中大多数当前工作。在形式化我们的方法后，我们报告了在交通模拟器中实施的初步结果。