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在神经形态硬件上实施的新皮层的生物学现实计算原始素改善视觉变压器性能
恶意化）。此外，此SWTA图案的稀疏耦合也能够模拟TN芯片上的两态神经状态机，从而复制了对认知任务必不可少的工作记忆动力学。此外，将SWTA计算作为视觉变压器（VIT）中的预处理层的整合，增强了其在MNIST数字分类任务上的性能，证明了改进的概括性对以前看不见的数据进行了改进，并提出了类似于零量学习的机制。我们的方法提供了一个将大脑启发的计算转换为神经形态硬件的框架，并在英特尔的Loihi2和IBM的Northpole等平台上使用了潜在的应用。通过将生物物理精确的模型与神经形态硬件和高级机器学习技术集成，我们是将神经计算嵌入神经ai系统中的全面路线图。
长期随访和优化单介素-1抑制剂在单基自身炎症性疾病管理中：来自JIR队列的现实生活数据
我们讨论了与先前开发的基于Mark-0代理的模型所描述的类似-19的冲击对简单模型经济的影响。我们考虑了混合的供求冲击，并表明，取决于冲击参数（振幅和图案），我们的模型经济可以显示V形，U形或W形的回收率，甚至具有永久输出损失的L形输出曲线。这是由于经济陷入自我维持的“不良”状态所致。然后，我们讨论了两项试图减轻冲击影响的政策：给公司轻松信贷，以及所谓的直升机资金，即将新资金注入家庭储蓄。我们发现，如果足够强大，这两种政策都是有效的。我们强调了终止这些政策的潜在危险，尽管通过洛杉矶国际信贷的通货膨胀大大增加了通货膨胀。最后，我们确定了第二次锁定的影响。尽管我们仅讨论有限数量的场景，但我们的模型具有灵活性和多功能性，足以适应各种情况，因此是一种有用的探索性工具，可用于基于定性的，基于场景的对后恢复的理解。相应的代码可在线可用。
一项针对更具沉浸感的虚拟现实大脑的试点研究......
由于脑电图记录的噪声性质以及与肌肉活动相比 MI 相关的脑信号幅度较低，因此需要使用通常复杂的信号处理方法来提高信噪比 (SNR) 并突出显示相应的大脑特征。其次，任务的内在性质使得用户难以实际使用基于 MI 的 BCI。由于很难想象在限制自己实际执行动作的同时移动肢体，因此使用基于 MI 的 BCI 被标记为需要训练的技能 (Lotte 等人，2013 年)。事实证明，这种训练的一个重要方面与执行想象任务时向用户提供的反馈性质有关，这可以显著提高用户执行 MI 的能力 (Jeunet 等人，2016 年)。基于这些发现，许多研究人员研究了不同的反馈模式，以增加 MI-BCI 的训练过程 (Rimbert 等人，2017 年)、(Roc 等人，2021 年)。
恶性胸膜间皮瘤的免疫检查抑制剂：法国，多中心，回顾性现实世界研究
1 GRC Oncothoparisest，Service de Pneumologie，Center医院Intercommunai，UPEC，94000CréTeil，法国； Valentine.bonnefoy@chicreteil.fr（V.B.）; Christos.chouaid@chicreteil.fr（C.C.）; isabelle.monnet@chicreteil.fr（I.M.）2实验室实验室的功能基因组学，中心De Recherche des Cordeliers-Inserm-Sorbonne Universitiontionterte-UniversitéparisitéparisCité，75006 Paris，Paris，法国3法国3肺和胸部肿瘤学系，Lille，59000 Lille，France，France，France，University Hospital Center，University Hospital Center of Lille florian.crepin@etu.univ-lille2.fr（F.C.）; Alexis.cortot@chru-lille.fr（A.C。）; clement.gauvain@chru-lille.fr（C.G.）; Arnaud.scherpereel@chru-lille.fr (A.S.) 4 Acute pneumology service Spécis é e e e rologie chest, Center hospitalier Lyon-Sud, Hospices Civils de Lyon, 69495 Pierre-B É Nite, France; emmanuel.grolleau@chu-lyon.fr 5 Pneumology and Thoracic肿瘤学系，Tenon医院，APHP，GRC Theranoscan和Curamus Sorbonne University，法国75020巴黎； Anthony.canellas@aphp.fr 6癌症研究所，中心医院R e Gional Universitaire Morvan de Brest，29200年，布雷斯特，法国； margaux.geier@chu-brest.fr 7 Pneumology Service，Center Hosidentier Contentin，50100法国Cherbourg； aude.grebertmanuardi@ch-cotentin.fr 8肺炎服务，AIX医院中心，法国AIX-en-Provence 13100； nakkache@ch-ix.fr 9 Pau医院中心，法国64000 PAU； aldo.renault@ch-pau.fr 10肺炎服务，法国卢维尔76503 Intercommunai医院中心； Pierre-aalexandre.hauss@chi-elbeuf-louviers.fr 11肺活量服务，中心医院，général，c的te-basque，64100，法国巴斯克； msabatini@ch-cotebasque.fr 12团队信息补充与癌症，Cordeliers-insolerm-Sorbonne University france 75006 Paris的Cordeliers-Insolerm-Sorbonne University of Cordeliers-insolerm-Sorbonne University of Cordeliers-insolerm-Sorbonne University; Marie.wislez@aphp.fr 13胸腔肿瘤科，肺科学系，APHP，HTAR，PITAL COCHIN，75014法国巴黎 *通信：jeanbaptiste.assie.assie@aphp.fr
对考古的扩展现实应用程序中用户研究的文献综述
在本研究中，我们对过去10年的扩展现实进行了对考古学用户研究的系统审查。筛选和选择过程后，选择了52篇文章进行深入分析。他们的分类遵循不同的轴：设备，位置依赖性，用户类型，交互和协作。我们还根据任务，评估测量，参与数量以及如何进行研究（预测试和/或测试后，形成性和总结性评估，定量和定性数据）来组织现有的用户研究。我们发现了考古学和文化遗产之间的相互交织的关系，这反映在古老的博物馆展览和考古遗址上的申请中。还研究了针对考古学家和公众开发的系统之间的相似性。我们的目的是在不同的用户研究之间找到一个共同的基础，可以帮助下一个系统的设计师具有可以构建系统的基础。我们还强调了这是需要解决的用户类型时，这将是首选和最合适的评估技术。结果表明可测量变量和可能的选择的异质性，但可以得出一些准则。
通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
新加坡是在整个大英帝国发展的广泛交易路线网络中成立的。该定居点的价值在于在欧洲/印度，中国和马来群岛之间的高度战略地位，这是在这些地理子系统中运营的商品和商人最方便的十字路口，而在亚洲荷兰人与英国之间的地理政治相互作用的背景下。的确，它的位置是新加坡增长的唯一资源（Huff 1997，7）。在19世纪初期的特定贸易和地理政治模式中，地理位置的早期优势非常重要，并以自由港口地位的补充，促进了新加坡作为大英帝国和亚洲贸易的主要群体的增长。
通过卫生专业教育中的同行辅助学习和虚拟现实赋予数字能力
本研究研究了健康专业教育中的同伴辅助学习（PAL）与虚拟现实（VR）游戏的整合，重点是挪威的职业治疗计划。虽然PAL可以增强临床技能和知识，但其在培养数字能力方面的作用却较少。这项研究通过调查同伴助手在将VR融入健康教育的同时如何看待其角色和发展来解决差距。自2021年以来实施，教育方法将同伴助理作为VR游戏活动的主管，独立于教师参与。在严格的招聘和培训过程之后，在社会文化学习理论的指导下，“火车培训”模型促进了自主，领导和协作。有10个同伴助手的三个焦点小组揭示了教师的身份，技术思维方式和专业成长。助手利用其非常规游戏和技术背景将数字工具与医疗保健实践联系起来，强调了反思在领导力发展和职业愿望中的作用。这些发现突出了PAL和VR对提高学生数字能力的双重影响，同时通过专业转型增强同伴助手的能力。挑战，例如技术犹豫和性别动态，以包容性的策略来解决。这项研究有助于理解数字技术在卫生专业教育中的整合，提供可复制的模型，以促进数字能力并为医疗保健专业人员准备数字化景观。未来的研究应调查跨学科和机构的可伸缩性。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
HERKE VAN HOOF加固学习现实世界...
摘要：大多数当前的强化学习研究都是在游戏和其他模拟域的背景下完成的。但是，利用这些领域的令人印象深刻的结果来产生现实世界的影响需要应对其他挑战。这些挑战包括处理结构化的状态和行动空间，即使是适度数据集，也可以提供安全，健壮和可扩展的解决方案，并明确考虑RL代理如何与人类合作者进行交互。AI4RealNet项目重点介绍了在现实世界中关键基础架构（例如电网，火车调度和空中交通管理）的顺序决策中的此类挑战。在本演讲中，我将讨论AI4RealNet项目如何处理这些问题，以及我们团队在这些领域的技术进步。
评估虚拟现实认知干预对初级网球运动员网球表现的影响：试点研究
背景：有证据表明，认知训练干预措施会对执行功能产生积极影响，并且一些研究表明，运动员通常在某些认知任务上表现出更高的准确性和更快的响应时间。虽然建议执行职能的参与是高级体育活动的一部分，但尚不清楚这种训练方法是否可以直接受益于运动表现。目的：这项研究的目的是评估合并虚拟现实（VR）和基于平板电脑的认知训练干预对青少年网球运动员的影响的影响。在这里，我们检查了通过认知训练干预措施补充定期网球训练的球员的通用网球评分（UTR）的差异，以及仅继续定期网球训练的小组。该自定义认知培训计划针对特定的认知控制能力，包括注意力，工作记忆和目标管理。方法：在由专门研究团队领导的随机对照试验设计中，从一群网球运动员中收集了数据。参与者（n = 23，年龄：平均14.8，SD 2.4岁）来自捷克草坪Tenis Klub（布拉格，捷克共和国）参加这项研究。这些个体被随机分为干预 +训练组（n = 13）或训练组（对照组; n = 10），而UTR分数的变化是感兴趣的主要指标。结果：基线两组之间的UTR没有差异（干预：平均8.32，SD 2.7；控制：平均7.60，SD 2.3）。在治疗期之后，干预组的个体显示出其UTR的显着改善（0.5; t 12 = 4.88，p <.001）与对照组不同（增加0.02； t 9 = 1.77，p = .12）。在比较每个组达到的UTR（训练后UTR减去UTR）的变化时，我们发现干预组的UTR比对照组高38％。对协方差的分析表明，干预组的UTR的改善要大于对照组（F 1,20 = 8.82，p = .008）。