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短-Bidelman Lab @ iu
听觉经验的可塑性塑造了大脑对声音的编码和感知。然而，这种长期可塑性是否改变了语音处理过程中短期可塑性的轨迹。在这里，我们探讨了短期和长期神经可塑性之间的神经机械和相互作用，以快速听觉听到对年轻，正常听力的音乐家和非音乐家的同时言语的感知学习。参与者学会了在与高密度脑电图同时记录的约45分钟训练过程中鉴定双元音混合物。我们分析了分别研究频率遵循的反应（FFRS）和事件相关电位（ERP），分别研究了皮层和皮质水平的学习神经相关性。尽管两组都表现出快速的感知学习，但音乐家表现出的行为决策速度比非音乐学家总体上更快。学习与学习相关的变化在脑干FFR中并不明显。然而，可塑性在皮质中很明显，在那里ERP揭示了群体之间独特的半球不对称性，暗示了不同的神经策略（音乐家：右半球偏见；非音乐学家：左半球）。来源重建和这些效果的早期（150-200毫秒）的时间过程局部学习引起的皮质可塑性到听觉感官大脑区域。我们的发现增强了音乐家的领域益处，但表明，成功的语音学习是由听觉可塑性的长期和短期机制之间的关键相互作用驱动的，这首先是在皮质层面上出现的。
![Calix [4] Arene- ...](/simg/5\5c1cc9c81f4e0fd28c3e56e456efc59d1f722285.webp)
Calix [4] Arene- ...
脂质双层对包括铜阳离子在内的离子不渗透。铜是生命的必不可少的痕量元素，存在于各种酶的活性位点中，而游离铜的内部细胞有害。铜的稳态受到了精心控制，涉及Cu（i）转运膜蛋白Ctr1和ATP7A/b的Cu。铜稳态的破坏已被报道为潜在的抗癌策略。有了这个目标，我们开发了一系列的亲脂化合物，具有两个铜协调（苯甲）咪唑基团，它们能够充当离子载体，并在跨膜上运输铜阳离子。这首先在脂质体中证明了cu（i）敏感的荧光探针。其次，这些化合物中的五种被证明可以恢复已删除CTR1的酵母细胞的生长，这表明这些离子载体能够将铜转运到酵母细胞中。第三，肝癌细胞中的细胞毒性研究强调了Cu离子载体在细胞中的活性的关键作用。进一步研究了最活跃的化合物之一的影响，称为Cuphoralix，没有显示细胞内Cu水平的肝细胞水平增加，但明确的金属胁迫指示。同步X射线荧光研究来研究Cuphoralix对亚细胞铜分布的影响，揭示了铜从囊泡从囊泡重新分布到细胞质。这解释了这种新型铜离子载体的有效细胞毒性，需要进一步研究其抗癌作用。
人工智能 (AI) 在阿育吠陀中的应用和相关性
摘要 将人工智能 (AI) 融入阿育吠陀医学是一种增强传统医疗实践的变革性方法。AI 的数据分析和机器学习能力可以优化阿育吠陀医学的诊断、治疗个性化和预测性医疗保健。通过利用 AI 算法，阿育吠陀医学可以分析大量患者数据以识别模式、推荐治疗方法和预测健康结果，从而提高准确性和有效性。此外，AI 有助于数字化古代文献，使阿育吠陀知识更容易获得。AI 在阿育吠陀医学中的相关性在于它有潜力使这门古老科学现代化并扩大其影响力，同时保持其对健康和保健的整体方法。本文探讨了 AI 在阿育吠陀医学中的当前应用，评估了其对未来整体医疗保健的影响和潜力。关键词：阿育吠陀、人工智能、Kritim Buddhi、人类数据、机器学习简介 आयुर्वेदस्य मार्गेण , बुद्धियंत्रसमद्धितम्। 、 、 、 、 、 ( स्वरचित ) 当阿育吠陀的智慧与计算机智能相结合时，人机协作的新时代就出现了。这首诗象征着传统知识与现代技术的和平融合，为讨论将人工智能融入阿育吠陀奠定了基础。提升自己对于在任何领域保持竞争力至关重要。在当今快速发展的技术环境中，人工智能 (AI) 系统的整合已经彻底改变了包括医疗保健在内的各个行业。对于阿育吠陀来说尤其如此，这是一种古老的印度医疗体系，专注于整体治疗和个性化治疗计划。通过分析大量患者数据集和治疗结果，人工智能 (AI) 在提高阿育吠陀程序的功效和效率方面具有重要前景。
人工智能在工业4.0中的应用 - WSEAS
切尔诺夫策，基辅 Kocyubynskogo 街 2 号，乌克兰 OLENA SHTEPA 基辅大学鲍里斯·格林琴科管理系，基辅，Bulvarno-Kudriavska 街 18/2，乌克兰 摘要：科学研究的目的是展示企业使用人工智能进行业务流程数字化的特点，以此为基础逐步形成工业 4.0，并在数字生态系统和数字创业发展条件下寻找社会经济增长的后盾。展示人工智能对数字基础设施运行的影响的许多积极和消极后果，并根据人工智能建设的实质性特点指出在人工智能实际应用中的可能方法。介绍了人工智能现代发展四波浪潮的结果和预测，包括：增加互联网公司的利润、创意互联网应用的货币化；减少贷款不偿还的案件数量、建立客观诊断、法院判决等；手机和数字钱包的保护；面部扫描支付。确定人工智能第四波现代发展的预期高质量产品将是理解和改变世界的计算机智能，这首先是高度结构化环境的直接经济效益，然后是人类活动的其他领域。揭示了人工智能在工业4.0数字化企业形成过程中的应用特点。分析了人工智能技术发展所基于的技术能力应用的可能性和优势。指出了人工智能实际应用的方法，包括：将人类形象与独立思维平台相结合；预测分析；控制、计划和调度方法；知识的存储、处理和呈现。在对人工智能加速业务流程深度数字化的部分进行深入分析后，作者确定了数字化过程和数字平台的运行对转型的影响
如何共同设计临床实践工具的原型
练习中使用的抽象临床工具（例如医学对帐图表，诊断支持工具和轨道触发图表）在医疗保健中是特有的，但是对如何优化其设计的关注相对较少。以用户为中心的设计方法和共同设计原则为提高临床工具的可用性和可接受性提供了潜力，但目前可用有限的实践指导。我们提出了一个基于以用户为中心的方法和共同设计原则提供实用指导的框架（用于临床实践工具或“壁画”的框架，以五个步骤组织：（1）建立一个多学科咨询小组； （2）开发原型的初始草稿； （3）进行思考的可用性评估； （4）临床模拟中的测试； （5）生成由研讨会告知的最终原型。我们在案例研究中应用了该框架，以支持原型轨道和触发图表的共同设计，以检测和响应分娩过程中可能的胎儿恶化。这首先是建立一个由22名具有多样专业知识的成员组成的咨询小组。开发了两个初始原型草案，一个基于国家机构生产的版本，另一个具有相似内容但使用人为因素原理设计的。对这些原型的Think-Aloud可用性评估是由15位专业人员进行的，这些发现用于为改进的原型草案提供了共同设计。通过临床模拟与来自五个产妇单位的52名产妇专业人员进行了测试。对这些模拟和六个研讨会的分析用于将最终原型设计为大规模测试的准备点。通过将现有的方法和原理编码为单个框架，壁画支持动员各种利益相关者的专业知识和创造力，以在紧迫的服务需求领域共同设计原型轨道和触发图表。需要进一步评估，该框架具有应用于应用临床实践领域的潜力。
应用 GSD 方法的好处、经验和挑战
军事场景，也称为作战场景，通常使用不同的方式和领域特定术语来定义，这些术语主要不表达作战背景。可执行场景是机器可读的文件，用于设置模拟环境的组件。它们是定制的（地形、战斗序列、任务组织等），以允许技术架构中涉及的不同组件执行场景。概念场景弥合了作战场景和可执行场景之间的差距，并提供了场景描述，可以提高重用性，便于 SME 和建模与仿真（M&S 专家）理解，解决歧义并更好地掌握互操作性。本文重点介绍了法国陆军总司令部 (DGA) 自 2015 年以来为推进从系统工程到模拟的过渡而进行的几项经验。在 MSG-086“模拟互操作性”框架下发起的场景开发指南 (GSD) 方法为阐明如何使用北约架构框架 (NAF) 表达概念场景奠定了基础。这首先在国际作战演习“Bold Quest”的准备过程中进行了评估。由于场景描述明确，能够满足作战需求，因此致力于检查其与空中、地面和海上场景的相关性。为此，定义了一个名为“TRITON”的场景，适当的 NAF Views 证明采用这种方法对任何类型的场景都是有效的。概念场景描述是操作场景和可执行场景之间的桥梁，MSG-145“标准化 C2 模拟互操作性的操作化”决定试验这种方法，以掌握系统互操作性，目标是提供合适的 C2SIM 扩展。这导致了一项涉及战术数据链 (TDL) 参与者（真实和模拟）的实验，他们在场景执行期间需要交换作战信息。这些好处促使 DGA 开发了一套指南，用于在基于模拟的环境中掌握互操作性，无论标准是什么。它建议应用 GSD 方法并使用 NAF 视图来描述概念场景。如今，当前的工作是基于标准化场景描述来自动设置和执行模拟。这是真正利用整体方法的关键挑战。
唱片公司仍在努力争取 360 度交易 - Billboard
山姆·亨特的第二张录音室专辑《Southside》（MCA 纳什维尔/环球音乐集团纳什维尔分公司发行）是他五年多来的第一张录音室专辑，4 月 18 日发行后便登顶 Billboard 乡村音乐专辑榜。据尼尔森音乐/MRC 数据显示，在发行的第一周（截至 4 月 9 日），它就售出 46,000 张专辑，其中 16,000 张为专辑销量。《Southside》是亨特的第二张冠军专辑和第四张进入前 10 名的专辑。此前，他发行的第一张长曲《Montevallo》于 2014 年 11 月登顶并连续九周占据榜首。迄今为止，《Montevallo》售出 390 万张，专辑销量为 140 万张。《Montevallo》已在榜单上停留 267 周，与卢克·布莱恩的《Crash My Party》并列，成为该榜单 56 年历史上连续停留时间第六长的专辑。在涵盖所有类型的 Billboard 200 排行榜上，《Southside》排名第五，这是亨特继排名第三的《Montevallo》之后第二次进入前十。亨特首先发布了 EP《X2C》，该专辑于 2014 年 8 月首次发行，并在最佳乡村音乐专辑排行榜上排名第五。继《Montevallo》之后，《Between the Pines: Acoustic Mixtape》于 2015 年 11 月排名第七。Montevallo 创作了五首单曲，其中四首登上了乡村音乐电台的巅峰：“Leave the Night On”、“Take Your Time”、“House Party”和“Make You Miss Me”。 “Break Up in a Small Town” 最高排名第 2 位。亨特参与创作了《Southside》的全部 12 首歌曲，包括 2017 年发行的“Body Like a Back Road”。这首红极一时的歌曲连续三周占据乡村电台排行榜首位，广播、流媒体和销售量均创下历史新高。
当心脏真正活着时”：乔治·麦克唐纳（George MacDonald）和预言的想象力乔治·麦克唐纳（George MacDonald）-1824-1905，约翰·希思·斯图布斯（John Heath-Stubbs）
当一颗心真的活着时”：乔治·麦克唐纳（George MacDonald）和预言的想象力乔治·麦克唐纳（George MacDonald）-1824-1905撰写的约翰·希思（John Heath）刺痛时，当盆地中的水泛滥成灾，成为一条穿过木材的溪流，当地毯上的花朵变成了真正的繁华，有些人会在一个人身上散发出来的人，有些人会在一个人的身上，有些人会逐渐养成鸟类，并且在一个危险的过程中，您会在一个友好的氛围中，当您的境地变得越来越危险。直到午夜，他们戴着面具的舞者，现在被谴责为毫无疑问，当图书馆中的一本书在我们的世界中；炮塔在北风的后面；这首诗是约翰·希思·斯图布斯（John Heath-Stubbs）给乔治·麦克唐纳学会（George MacDonald Society）的礼物，诗人在1991年的年度股东大会上读了。切斯特顿（Chesterton）在麦克唐纳（Macdonald）上（从他的GMD传记介绍），但在某种相当特殊的意义上，我可以真正证明一本对我整个生存有所不同的书，这帮助我从一开始就以某种方式以某种方式看待事物；事物的愿景甚至是真正的革命，因为宗教效忠的改变只是被加冕和确认。当我说这就像生活时，我的意思是。我读过的所有故事，包括同一小说家的所有小说，它仍然是最真实，最现实，最现实的意义上最喜欢的生活。它被称为公主和妖精，由本书的主题乔治·麦克唐纳（George MacDonald）作者。它描述了一个住在山区城堡中的公主，这是由地下魔鬼永久破坏的，有时是通过地下室升起的。她爬上城堡楼梯到托儿所或其他房间。但是，楼梯一次又一次地导致了通常的着陆点，而是到她从未见过的新房间，通常找不到。在这里，一个好的曾祖母，是一种童话教母，一直在旋转和说话
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。