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World File Search System脑化
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
军事武器人工智慧(AI)化对战争伦理影响之研究
2019年，https://brokingdefense.com/2019/10/ethical-ai-for-war-defense-innovation-board-says-it-can-be-done/，
基于多毛毛和脑膜腹化模式的MRI，胎儿自动定量正常脑的变化
结果：在对照胎儿中，所有参数随着胎龄的显着变化（p，.05）。与对照组相比，胎儿的胎儿在所有旋转参数中都显着减少（p＃.02）。同样，在多个参数中检测到多粒孕妇的胎儿（p＃.001）检测到显着降低。3个怀疑的胎儿表现出正常的回旋拟合瓣膜，支持MR成像诊断。XGBoost线性算法在脑脑和对照胎儿（n¼32）之间获得了分类的最佳结果（n¼32），曲线下的面积为0.90，召回0.83。同样，随机的森林分类显示了胎儿分类的多毛和对照胎儿（n¼33）的最佳性能，曲线下的面积为0.84，回忆为0.62。
基于深度第二代小波自动编码器的曲波池化脑病理分类
神经系统疾病代表与人类神经系统相关的异常。它们还包含中枢神经系统、脊髓或大脑的生化、解剖或电改变。这些疾病会引发不同的症状。及早诊断此类变化对于治疗是必要的，目的是限制疾病进展。本文介绍了一种精确的 CAD 系统来对脑 MRI 进行分类，该系统克服了模式分类中的关键问题，例如在训练阶段提取某些特征。我们的贡献是融合第二代小波 (SGW) 网络和深度学习架构，从而提出了用于模式分类的新型监督特征提取方法。我们的新型架构允许通过重建深度堆叠的第二代小波自动编码器来对数据集类别进行分类。将曲波池化 (CP) 与 Adam 梯度计算方法相结合可以提高自动编码器的准确性。在本研究中，我们利用 Haar 曲线波 (CurvPool-AH) 和 Shannon 曲线波 (CurvPool-AS) 构建了 Adam CP。该网络可以通过多个 SGW 自动编码器实现，最终在最后一层使用一个 Softmax 分类器。我们还发现 CurvPool 表现相当不错
ITS Connect 助力基于人工智能的路边基础设施
住友电气工业株式会社 电装株式会社 丰田汽车株式会社 丰田通商株式会社 松下电器产业株式会社 日立制作所 三菱电机株式会社 瑞萨电子株式会社 地址：东京都港区港南 2-3-13 新川 Front 大厦 网站：https://www.itsconnect-pc.org/ 成立日期：2014 年 10 月 28 日
苯丙烷代谢的进化
图1。Mizutani等人编辑的肉桂酸/单胞醇途径和衍生型苯丙烷的示例，“学习植物化学的基础知识”。酶缩写：4Cl，4-Coumaroyl CoA连接酶； c3'h，p -coumaroyl shikimate/quinate 3-羟化酶； C4H，肉桂4-羟化酶； CAD，肉桂醇脱氢酶； ccOaomt，咖啡因coA o-甲基转移酶； CCR，肉桂二氧化碳减少； comt，caffeate o -methyltransferase; CSE，咖啡酰shikimate酯酶； F5H，试染5-羟化酶； HCT，羟基nnamoyl COA：光泽羟基霉素转移酶； PAL，苯丙氨酸氨裂解酶；塔尔，酪氨酸氨裂解。
直接脑 - 脑 - b2b-communication-t-t-t-by-interface- ...
文学回顾过去的思维（2015年前）Crick [5]断言，科学家在所谓的计算机时代的早期以不同的方式使用了机器和大脑。一种意见是使计算机尽可能聪明。该地区后来被称为人工智能（AI，John Carthy，计算机科学家，1956年）。看来，那些专注于探索大脑互连规则的人做出了最重要的贡献。一种“神经元代数” [6-8]。尽管产生了感官处理的层次视图的电子版本，但在1950年代末，当Boden确定计算机程序实际上可以建模相当复杂的感觉过程，并且该程序的功能可能会随着时间的推移而改变。当前对物体的澄清是该开发工作的直接结果。一个重大突破。看来，后来的模型可以更好地解释了人脑的工作原理，包括真实机制的启示。尽管在人工场景分析等领域的计算机面部识别和发展方面取得了巨大进展，但被称为机器视觉的领域仍需要更多地赶上人们头脑中发生的情况。
基于脑对脑的有趣体验......
脑对脑接口 (BBI) 是一种通过神经成像和神经调节技术的组合促进两个大脑之间直接信息传输的系统。这些系统可以根据另一个用户的神经信号刺激一个用户的大脑。虽然脑机接口经常在人机交互 (HCI) 游戏和游戏社区中讨论，但 BBI 尚未得到充分探索。在本文中，我们通过提出三种类型的“心灵感应游戏体验”来研究 BBI 系统的社交游戏潜力，这些体验基于我们在之前的研究中设计、设计和评估的可穿戴 BBI 系统“PsiNet”。该系统通过脑电图 (EEG) 作为系统输入来测量玩家的神经活动，并使用经颅电刺激 (tES) 作为系统输出来刺激其他用户的相关大脑活动。我们希望这项工作能够激励游戏设计研究人员使用 BBI 系统等神经技术创造新颖的游戏体验。