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社交媒体在激进化美国的作用
2017年5月1日（我宣誓就任总统后的第二天）是一位蒙面的肇事者悬挂着黑色的香蕉从校园周围的轻柱和公共汽车站中的黑色绳索套件。香蕉被标记为“又名”和“又名免费”，指的是Alpha Kappa Alpha Sorority，Incorporated（又名）我是我的成员的主要黑色悲伤，并参考了2016年Cincinnati Zoo杀害的Gorilla的“ Harambe Bait”。随着这种邪恶行为引起了民族关注，并被司法部作为仇恨犯罪进行了调查，我的故事一定是安德鲁·安格林（Andrew Anglin）的注意力。在2017年5月4日之前，安格林（Anglin）亲自煽动了一项协调的网络骚扰运动，以鼓励他的追随者通过挑战我来“给我一些支持话语”。换句话说，Anglin和他的许多追随者中的许多人在网上发布了我的个人信息，目的是将信息用于骚扰，跟踪和威胁我，并将其用于非法目的。他和其他人向关注者提供了直接链接到我的Facebook页面和Twitter页面，并提供了通话。由于他在白人至上主义社区中的臭名昭著，安格林的追随者注意了他的行动呼吁，并开始淹没我的社交媒体帐户，聊天室和黑暗网络，并带有种族主义和性别歧视的威胁和评论。这场“巨魔风暴”是毫不留情的，持续了几个月。这发生在各种社交媒体平台，网站和聊天室。本质上，我的名字或故事都是（或者是），白人至上主义者，新纳粹分子，他们的同情者都会发表评论，表达他们的不满，仇恨和薄薄的威胁。我在5月1日仇恨犯罪之后所经历的不仅仅是“一些卑鄙的人的卑鄙单词”，而是世界知名的新纳粹领导人在网上威胁，威胁和骚扰我的更大协调努力的一部分。我为自己的身体安全感到害怕，因为香蕉已经被校园的绞线挂在绞刑中，并担心白人至上主义者和新纳粹分子会采取他们的陈述。我不知道暴力行为每天的暴风雨用户有能力做什么，但是我知道这场巨魔风暴并不是它的用户第一次在网上拥护自己的威胁。有报道称，迪伦·屋顶（Dylann Roof）在《每日斯托姆（Daily Stormer）》网站上发布了伊曼纽尔·阿米尔（Emanuel AME）教堂枪击事件，这是南卡罗来纳州查尔斯顿的伊曼纽尔·阿米尔教堂枪击事件。我很害怕知道同一网站是针对我的。
背柱核神经信号特征允许对自然触觉和本体感觉主导的刺激进行强大的机器学习
神经假体通过将脑信号转换成运动控制信号，使用户能够通过各种执行器实现运动。然而，要通过这些设备实现更自然的肢体运动，需要恢复体感反馈。我们使用特征学习能力（一种机器学习方法）来评估信号特征，以了解它们能否增强自然触觉和本体感觉刺激引起的神经信号的解码性能，这些刺激是从乌拉坦麻醉大鼠的背柱核 (DCN) 表面记录的。表现最好的单个特征尖峰幅度以 70% 的准确率对体感 DCN 信号进行分类。使用从 DCN 信号的高频和低频 (LF) 波段中提取的 13 个特征，最高准确率达到 87%。总体而言，高频 (HF) 特征包含有关外周体感事件的最多信息，但当从短时间窗口获取特征时，通过向特征集添加 LF 特征可以显著提高分类准确率。我们发现本体感觉主导的刺激在动物中的推广效果优于触觉主导的刺激，并且我们展示了信号特征有助于神经解码的信息如何随着动态体感事件的时间过程而变化。这些发现可能为可以激活 DCN 以替代体感反馈的人工刺激的仿生设计提供参考。虽然我们研究了体感结构，但我们研究的特征集也可能对解码其他（例如运动）神经信号有用。
超现实神经解码：通过 GAN 潜在空间对 fMRI 测量结果中的面部刺激进行线性重建
我们引入了一个新框架，用于从脑记录中超现实地重建感知到的自然刺激。为此，我们在神经解码流程的最早阶段采用了生成对抗网络 (GAN)，通过获取功能性磁共振成像数据作为受试者感知的由 GAN 的生成器网络创建的面部图像。随后，我们使用线性解码方法从脑数据中预测 GAN 的潜在状态。因此，获得了刺激 (重新) 生成所需的潜在表示，从而实现了突破性的图像重建。总之，我们开发了一种非常有前途的方法来解码现实世界数据的神经表征，这可能为系统地分析功能性大脑中的神经信息处理铺平道路。
在开放环境中管理激进创新
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