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qEEG 和神经反馈训练的知情同意书
定量脑电图和脑电波定量脑电图，有时也称为脑映射，是通过数字技术测量头皮表面的电模式，主要反映皮质电活动或“脑电波”。脑电波以各种频率出现。有些很快，有些很慢。这些脑电图波段的经典名称是 delta、theta、alpha 和 beta。神经反馈是一种生物反馈训练，它使用脑电图 (EEG) 作为控制视觉、听觉或触觉反馈的主要工具。这种反馈用于在大脑中产生学习。这种学习可以提高大脑的适应性和自我调节能力。然而，重要的是，您要了解并同意这种训练过程。一些研究证明，该疗法可有效治疗多种疾病，如注意力缺陷多动障碍 (ADD/ADHD)、焦虑症、抑郁症、自闭症、轻度脑外伤、强迫症等，但其中许多领域仍在进行进一步研究。如果您需要，我可以提供迄今为止的研究书目，或者您可以查阅 www.isnr.org （国际神经反馈与研究学会的网站）以获取全面的神经反馈书目。神经反馈训练是通过使用一种称为脑电图 (EEG) 的灵敏电子仪器来完成的，该仪器可测量个人脑电活动的频率和强度，并立即将此信息发送到高速计算机。这些脑电波信号几乎立即被计算机处理，并以视觉和听觉反馈的形式呈现给个人。然后，临床医生使用复杂的计算机程序帮助患者学习如何使用这种“神经反馈”来识别和更好地调节他们的脑电波模式。对于儿童，计算机程序有时会以游戏的形式出现。通过持续的反馈、指导和练习，患者学会产生所需的脑电波模式。起初，脑电波活动的变化是短暂而短暂的，然而，在相对较短的时间内，新的模式会在与更好的表现和整体健康相关的频率范围内变得更加牢固。一旦患者练习得足够熟练，能够集中注意力并重新调整他们的脑电波模式，训练就结束了。您对神经反馈训练的个人反应或结果无法预测。根据我们的经验，每个人的旅程和结果各不相同，您对该计划的承诺是最重要的方面。我们对您的承诺是提供最好的培训，并公开、诚实地解决您的问题和疑虑。重要的是，我们会定期监测进度并根据需要重新评估，以确定是否应该继续培训。为此，我们将要求您完成频繁的评估，以衡量我们将要跟踪的目标症状。您能否尽可能始终如一地进行这些评估至关重要，因为它提供了有关培训如何影响您的信息，这对您至关重要
使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
受过训练的免疫作为Duchenne肌肉营养不良症治疗性免疫调节的潜在靶标
涉及先天免疫细胞的炎症失调，特别是单核细胞/巨噬细胞谱系，是导致Duchenne肌肉营养不良症（DMD）发病机理的关键因素。受过训练的免疫力是一种抗感染的进化古老的保护机制，其中表观遗传和代谢改变赋予了先天免疫细胞对各种刺激的非特殊性过度反应性。在DMD动物模型（MDX小鼠）中的最新工作表明，巨噬细胞表现出训练有素的免疫力的基本特征，包括存在先天免疫系统“记忆”。通过骨髓移植对训练的表型对健康的非疾病小鼠的表观遗传变化和耐用的可传播反映了后者。机械上，建议通过受损的肌肉受损的因素在骨髓水平上诱导了4个调节的，带有样本的先天免疫的记忆样能力，从而夸大了促进性和抗流量的基因的上调。在这里，我们提出了一个概念框架，以参与训练有素的免疫力参与DMD发病机理及其作为新的治疗靶点的潜力。
髓样细胞中受过训练的免疫力的原因和后果
通常，人类的免疫力已被归类为先天和适应性，只有后一种针对特定的抗原或病原体具有免疫记忆/召回反应。最近，一个新的受过训练免疫的概念（又称天生的内存响应）已出现。根据这个概念，在用抗原/病原体刺激后，先天免疫细胞可以表现出对随后挑战的反应性。因此，受过训练的免疫使先天免疫细胞通过暴露或重新暴露于抗原/感染或疫苗的暴露或重新暴露，从而对无关病原体或降低感染严重程度产生增强的抵抗力。例如，接受BCG接种以预防结核病的个体也受到疟疾和SARS-COV-2感染的保护。表观遗传修饰，例如组蛋白乙酰化和代谢重编程（例如向糖酵解的转移）及其相互联系的法规是训练有素细胞免疫激活的关键因素。综合的代谢和表观遗传重新布线会产生舒适的代谢中间体，这对于满足训练有素的细胞产生促进性和抗菌反应所需的能量需求至关重要。这些因素还决定了受过训练的免疫力的效率和耐用性。重要的是，可以利用受过训练的免疫力的信号传导途径和调节分子作为开发新型干预策略的潜在靶标，例如针对感染性（例如，败血症）和非感染性（例如癌症）疾病的疫苗和免疫疗法。然而，由于受过训练的免疫力的不适当发作引起的异常炎症会导致严重的自身免疫性病理后果（例如，全身性硬化症和肉芽肿病）。在这篇综述中，我们概述了传统的先天和适应性免疫，并总结了与训练有素的免疫的发作和调节相关的各种机械因素，重点是髓样细胞的免疫，代谢和表观遗传变化。本综述强调了训练有素的免疫学中免疫学的变革潜力，为为各种传染病和非感染性疾病开发新的治疗策略铺平了道路，这些疾病利用了先天的免疫记忆。
受过训练的免疫力在败血症中的作用
败血症被定义为威胁生命的器官功能障碍综合征，原因是宿主对感染的失调反应引起的，其特征是系统性炎症对感染的反应。使用抗生素，流体复苏和器官支持疗法对败血症患者的预后有限，其发病率并没有降低，这引起了医学上更多的关注。败血症仍然是最衰弱和昂贵的疾病之一。现在认为，败血症死亡率的主要原因之一是破坏免疫稳态。免疫疗法正在彻底改变对疾病的治疗，其中失调的免疫反应起着重要作用。这种“受过训练的免疫力”是针对感染的有力防御，无论细菌，真菌或病毒的类型如何，都归因于以下发现，即先天免疫细胞通过代谢和表观遗传重编程具有免疫记忆。在这里，我们审查了败血症中先天免疫细胞的免疫疗法，受过训练的免疫力以及受过训练的免疫和败血症之间的关系。
对预训练的机器学习模型四castnet-v2
机器学习技术越来越多地被认为是可行的天气和气候预测工具，因为它们相对于传统的数值天气预测模型，其效率和竞争性能。这项研究评估了使用视觉变压器（VIT）结构和球形谐波神经操作员的机器学习模型的有效性，该模型旨在建模球形表面上的非线性混沌和动力学系统。四castnet-v2中使用的球形傅立叶神经操作员（SFNO）不仅保留了傅立叶神经操作员（FNOS）在模拟时空数据中的长距离依赖性方面的优势，而且还解决了球形坐标中学习操作员的限制。
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
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。
诱导节肢动物和软体动物中受过训练的免疫力的机制和因素
在协同进化的选择下进化的免疫系统是动物对病原体攻击的抗药性（1）。生物体的免疫力分为适应性免疫和先天免疫。自适应免疫力在脊椎动物（2）中独立演变，并且是唯一具有记忆力的人。然而，越来越多的研究表明，先天免疫可以增强对继发感染的免疫反应，这意味着先天免疫具有记忆力（3）。但是，与自适应免疫记忆不同，先天免疫的记忆涉及表观遗传修饰（4）。在脊椎动物中，还描述了自适应免疫记忆，先天免疫记忆或训练有素的免疫力（5，6）。在1986年（7）中首先描述了脊椎动物先天免疫在巨噬细胞中建立免疫记忆的能力，这似乎是由环境应力条件引起的（8-10），因此与T或B淋巴细胞触发的经典免疫学记忆不同（11，12）（图1）。许多关于疫苗和病原体的研究提供了先天免疫记忆的证据，例如在没有T/B淋巴细胞的SCID小鼠中，已经表明Bacille Calmette-
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。