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World File Search System训练的
与CHAT生成预训练的变压器
聊天生成的预训练的变压器（CHATGPT）是一种人工智能技术，它与人类进行对话，能够以微叙事的形式生成配方，这些形式可以在虚拟空间中成为一种学习工具。这项研究旨在了解如何将ChatGpt用于教师培训中，以作为教师培训，以通过微叙事来促进虚拟空间中的学习。，我们使用动作研究方法对巴西州立大学的研究生课程的巴西学生进行了定性研究。该研究由五个阶段组成：诊断，其中涉及一份混合问卷，以评估有关使用Chatgpt生成微叙事的先验知识；行动计划，涉及制定培训计划；该动作的实施，其中包括练习使用Chatgpt来生成微叙事并在虚拟空间中的教学角度与它们合作；评估，其中涉及共享微叙事并就它们进行循环讨论；和学习，其中涉及记录微叙事的教育可能性和局限性。使用Iramuteq处理的结果表明，有关Chatgpt的先验知识有限，微型叙事对于教育工作的重要性以及通过有意识利用来在虚拟空间中学习的富有成果的教学用途。
训练的海马形成的生成模型...
生成模型的进步最近彻底改变了机器学习。与此同时，在神经科学中，长期以来一直认为生成模型是动物智能的基础。了解支持这些过程的生物学机制有望阐明生物学和人工智能之间的关系。在动物中，海马形成被认为可以学习和使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们介绍了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于输入时间流的Helmholtz机器。我们模型的一个新成分是，快速的theta波段振荡（5-10 Hz）门是整个网络中信息流的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以准确地渗透高维感觉环境的潜在状态，并产生逼真的感觉预测。此外，它可以通过开发匹配以前的理论建议并在环境之间的环境传递此结构来学会通过开发环形连接结构来学习集成的路径。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个生物学上合理的局部学习规则下捕获了各种海马认知功能。
对高级语音意识训练的批评
有关本文的通信请发送至 Nathan Clemens，地址：SZB 4.714N 1 University Station D5300, Austin, TX 78712。电子邮件：nathan.clemens@austin.utexas.edu。更新于 2021 年 12 月 21 日。本文目前正在接受同行评审，并将在整个过程中进行修订。本文并非最终版本，可能与权威出版文件不完全一致。DOI：10.31234/osf.io/ajxbv
内毒素耐受性和受过训练的免疫力
数十年来，先天免疫细胞被认为是第一反应者，缺乏其T和B细胞对应物的适应性记忆。但是，越来越多的证据表明了先天免疫的令人惊讶的复杂性。除了快速部署专门的细胞并引发炎症，两种迷人的现象 - 内毒素耐受性（ET）和受过训练的免疫力（TI） - 已经出现。et，其特征是反复暴露后的炎症反应减少，可防止过度炎症。相反，TI在初始启动后导致增强的响应，从而使先天系统能够在随后的挑战中实施更强大的防御能力。尽管看似与众不同，但这些现象可能具有潜在的机制和功能含义，从而模糊了它们之间的界限。本审查将深入ET和TI，剖析其相似性，差异以及其余的问题，这些问题需要进一步调查。
飞行员训练的虚拟现实：心脏活动研究
摘要：飞行训练通过真实飞机的真实飞行和使用模拟器的虚拟飞行进行。如今，出现了第三种替代方法，即使用沉浸式虚拟现实 (VR) 驾驶舱。但是，这项技术作为飞行员训练工具的有效性尚未得到充分评估。因此，我们进行了一项实验，涉及四名飞行员，他们必须在 VR 模拟器和真实飞行条件下执行相同的交通模式场景（起飞、顺风和着陆）。我们收集了主观（感知任务难度）和客观数据（轨迹、心脏活动）。在这项初步研究中，第一个描述性结果显示飞行员在两种条件下都有相似的飞行轨迹。正如人们所预料的那样，与 VR 相比，飞行员在真实飞行条件下报告的任务难度更高，心率更高，心率变异性更低。然而，在两种条件下，在场景的不同部分（着陆 > 起飞 > 顺风）中发现了类似的主观评价和心脏激活模式。后者的发现表明 VR 为训练目的提供了光明的前景，但必须按照提出的方法进行更多的实验。
利用预先训练的生化语言模型
动机：开发针对目标蛋白质的新型化合物是制药行业最重要的任务之一。深度生成模型已应用于靶向分子设计并显示出有希望的结果。最近，靶向特定分子的生成被视为蛋白质语言和化学语言之间的翻译。然而，这种模型受到相互作用的蛋白质-配体对的可用性的限制。另一方面，大量未标记的蛋白质序列和化学化合物可用，并已用于训练学习有用表示的语言模型。在本研究中，我们建议利用预训练的生化语言模型来初始化（即热启动）靶向分子生成模型。我们研究了两种热启动策略：（i）单阶段策略，其中初始化模型在靶向分子生成上进行训练（ii）两阶段策略，包含对分子生成的预微调，然后进行靶向特定训练。我们还比较了两种生成化合物的解码策略：波束搜索和采样。结果：结果表明，热启动模型的性能优于从头开始训练的基线模型。就基准中广泛使用的指标而言，两种提出的热启动策略取得了相似的结果。但是，对许多新型蛋白质的生成化合物进行对接评估表明，单阶段策略比两阶段策略具有更好的泛化能力。此外，我们观察到，在评估化合物质量的对接评估和基准指标方面，波束搜索都优于抽样。可用性和实施：源代码可在 https://github.com/boun-tabi/biochemical-lms-for-drug-design 获得，材料（即数据、模型和输出）存档在 Zenodo 中，网址为 https://doi.org/10.5281/zenodo.6832145 。
流感疫苗接种对受过训练的免疫的影响
由于某些流行病学模型的动力学经历了一个临界点，人口健康和疫苗接种率的突然变化发生。文献表明，这有时是由预警信号（EWS）预示的。我们研究网络的不同结构测量，是传染病暴发的候选EWS和流行疫苗情绪的变化。我们构建了一个多重疾病模型耦合传染病扩散和社会接触动态。我们发现，Echo Chambers的数量和平均大小和基于意见的社区也可以预测感染动态的过渡。图形模块性也给出了早期警告，尽管群集系数没有明显的预爆发变化。应用于EWS的更改点测试显示，随着社会规范的加强，效果降低。因此，社交网络连通性的许多衡量标准可以预测疫苗摄取和综合健康的关键变化，从而为改善公共卫生提供了宝贵的工具。
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