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受人类情感感知机制启发的情感导向预训练探索
深度卷积神经网络（DCNN）的预训练在视觉情绪分析（VSA）领域起着至关重要的作用。大多数提出的方法都采用在大型物体分类数据集（即 ImageNet）上预训练的现成的主干网络。虽然与随机初始化模型状态相比，它在很大程度上提高了性能，但我们认为，仅在 ImageNet 上进行预训练的 DCNN 可能过于注重识别物体，而未能提供情绪方面的高级概念。为了解决这个长期被忽视的问题，我们提出了一种基于人类视觉情绪感知（VSP）机制的面向情绪的预训练方法。具体而言，我们将 VSP 的过程分为三个步骤，即刺激接受、整体组织和高级感知。通过模仿每个 VSP 步骤，我们通过设计的情绪感知任务分别对三个模型进行预训练，以挖掘情绪区分的表示。此外，结合我们精心设计的多模型融合策略，从每个感知步骤中学习到的先验知识可以有效地转移到单个目标模型中，从而获得显着的性能提升。最后，我们通过大量实验验证了我们提出的方法的优越性，涵盖了从单标签学习（SLL）、多标签学习（MLL）到标签分布学习（LDL）的主流 VSA 任务。实验结果表明，我们提出的方法在这些下游任务中取得了一致的改进。我们的代码发布在 https://github.com/tinglyfeng/sentiment_pretraining 。
引用Lindberg FA，Kagios C，TjernströmN和Roman E（2025）在老鼠赌博任务中训练时间的个体差异与Subs
决策在日常生活中起着至关重要的作用，需要评估与不同选择相关的概率和风险的短期和长期结果。损害的决策可以被定义为做出不明智或冒险选择的趋势，并且在几种精神病疾病中是一个核心问题，包括药物使用和赌博障碍（1-3），注意力定义多活障碍（4）和情感障碍（5，6）（5，6）。对决策过程及其参与精神病疾病的研究有所增加，并且已经开发了对决策不同方面的几项测试。爱荷华州赌博任务（IGT）最初是为了评估腹侧前额叶皮层损害的患者的决策受损（7）。此后，它已成为一种广泛使用的工具，用于评估临床和非临床样本中不确定性和风险下的人类决策（8）。向参与者提供了四个牌牌，这些卡具有不同的胜利或亏损可能性。参与者未知，卡片在其货币收益/损失意外事件上有所不同，两个甲板是有利的，并且在长期的货币利润方面不利（7）。几项操作任务可用于对不同认知过程和潜在神经生物学的临床前研究，包括延迟折现，五个选择的串行反应时间任务（5-CSRTT）和不同版本的啮齿动物赌博任务。重要的是，从翻译价值中，这些任务具有人类类似物（9-11）。此外，培训可能会偏向实验结果。任务的共同点，有时是作为警告，是教动物在进行任何实验操作之前进行任务所需的深入培训。这使他们既耗时又耗资货币昂贵（12）。老鼠赌博任务（RGT）基于IGT，其中包括与赢得蔗糖颗粒或接受惩罚超时的不同概率相关的四个选择（13）。要建立最有利的策略，老鼠需要更喜欢与立即奖励和短暂超时相关的低风险选项，并避免与较大的即时奖励和更长的惩罚超时相关的选项。已经表明，大鼠在RGT中制定了与IGT中人类相似的策略（14、15），并且大多数大鼠在最有利的选择方面学习并保持稳定的选择（13、15-20）。然而，基于此类策略存在很大的个体差异，动物已分为三个不同的策略组：（i）战略群体更喜欢最有利的选择，（ii）更喜欢安全选择的安全群体，该群体更安全的选择，该选择最安全的选择，可以使一个不可或缺的时间和（iii）具有更高的选择组，以及（iii），以及（iii）偏爱的选择，即20岁，而不利地选择了两种选择。大鼠需要进行自由选择的RGT需要多长时间的训练，但是尚不清楚以不同的决策策略的大鼠组之间的任务获取和训练日数是否有所不同。此发现暗示以前已经证明，在RGT中具有不同策略的大鼠在与奖励和决策过程有关的区域中显示出大脑连通性的差异（20）。
糖：机器人技术的预训练3D视觉表示
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而，预循环方法着眼于预训练2D表示，是应对闭塞的优势，并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时，3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性，我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架，该框架通过3D点云捕获对象的语义，几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性，并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务，即用于语义学习的跨模式知识蒸馏，以掩盖点建模，以取消几何结构，掌握姿势合成以进行对象负担，3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表，即零射击3D对象识别，引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明，糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。
职业 - 探索和技能 - 训练 - 使用虚拟现实 -
对大脑的基于工作的学习●在一项研究中，“ VR增强了局部相互作用，激活了功能模块之间的更健壮和广泛的途径，并改善了全球整合，全球隔离和同时的局部隔离”*●“虚拟现实（VR）模拟了一个人工感觉世界，在该世界中，用户可以与各种虚拟项目和环境进行交互，并成为一种集成的刺激，尤其是在皮质系统中……。这种灵活，沉浸式和用户友好的交互技术可以改善认知和记忆功能……●通过激活神经可塑性来实现这种功能改进，这是Cortex编码体验并学习新行为并响应环境变化的新行为的过程“…
联合战备训练中心和约翰逊堡政策 15
2024 年 5 月 20 日 — 联合战备训练中心 (JRTC) 和约翰逊堡的部队 (RTU) 和所有支持推动者。3. 适用性。本政策适用于所有...
癌症免疫疗法中受过训练的免疫诱导剂
虽然大多数癌症免疫疗法策略都具有适应性免疫，尤其是与肿瘤相关的T细胞，反应患者的一小部分和癌症的类型，以及严重不良影响的可能性限制了其使用情况。迫切需要更有效和一般的干预措施。最近，事实上的先天免疫记忆被称为“受过训练的免疫力”，已成为一个新的研究焦点，并有望成为实现对癌症长期治疗的强大工具。受过训练的免疫诱导剂（如BCG和真菌葡萄糖）已被证明能够避免抑制性肿瘤微环境（TME），增强T细胞反应，并最终导致肿瘤退化。在这里，我们回顾了当前对受过训练的免疫诱导的低估，并突出了紧急颗粒，干扰素G和组织特异性诱导的关键作用。临床前和临床研究总结了对癌症免疫疗法的受过训练的免疫诱导剂的总结，并提出了重新利用的训练有素的免疫诱导剂来自其他领域的培训。 我们还概述了未来癌症免疫疗法中受过训练的免疫力的挑战和机会。 我们设想更有效的癌症疫苗将结合训练的免疫力与T细胞疗法相结合。临床前和临床研究总结了对癌症免疫疗法的受过训练的免疫诱导剂的总结，并提出了重新利用的训练有素的免疫诱导剂来自其他领域的培训。我们还概述了未来癌症免疫疗法中受过训练的免疫力的挑战和机会。我们设想更有效的癌症疫苗将结合训练的免疫力与T细胞疗法相结合。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前成员 XXX XX/USMCR 的海军记录 参考：(a) 10 USC §1552 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，要求更正他的现役解除或退伍证书 (DD 表格 214)，以显示他的正确的社会保障号码 (SSN)。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 23 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。 3. 委员会审查了与申诉人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该审查申请的是非曲直。c. 申诉人加入美国海军陆战队预备役，并于 1966 年 3 月 11 日起服现役。1966 年 8 月 15 日，申诉人以光荣服役身份退出现役，接受训练。d. 申诉人认为他的 SSN 的最后六位数字不正确，应该反映当前记录的不正确的号码。e.请求人提交了他的 SSN 卡和 DD 214 的副本以供审议。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前成员 XXX XX/USMCR 的海军记录 参考：(a) 10 USC §1552 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，要求更正他的现役解除或退伍证书 (DD 表格 214)，以显示他的正确的社会保障号码 (SSN)。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 23 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。 3. 委员会审查了与申诉人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该审查申请的是非曲直。c. 申诉人加入美国海军陆战队预备役，并于 1966 年 3 月 11 日起服现役。1966 年 8 月 15 日，申诉人以光荣服役身份退出现役，接受训练。d. 申诉人认为他的 SSN 的最后六位数字不正确，应该反映当前记录的不正确的号码。e.请求人提交了他的 SSN 卡和 DD 214 的副本以供审议。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。