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共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
内源性阿片受体和不良适应性喂养的盛宴或饥荒
在过去的几十年中，研究已经揭示了内源性阿片受体（EOR）在神经回路和喂养中的作用，包括在食物过度或不足食物的州中如何出现此类电路。食物过量或不足食物，虽然并非总是表明不良适应性喂养状态，但在极端时，可以分别导致饮食诱发的肥胖症或神经性厌食症（AN）。肥胖增强了基底神经节中的兴奋性传播，反映了暴露于滥用药物的影响，并被认为最终可以重塑食物的感知价值1-3。食物的价值也偏向4 - 8，基于活性的厌食症（ABA）的小鼠模型揭示了整个大脑的结构和功能适应性9 - 13。这意味着涉及喂养不良适应性喂养状态的脑电路的持续功能障碍，尽管这些电路是如何异常限制的，并且在肥胖和正在进行中正在进行的研究中，这种偏见的相反条件与近距离相反的条件之间的这种变化在多大程度上重叠。我们在这篇综述中的目标是概述围绕健康条件下喂养的EOR调节的经过充分研究的现象，并强调与肥胖症中的EOR功能障碍有关的正在进行的研究领域。我们将探索动物模型和人类研究，并形成关于eors在肥胖症和肥胖症中的作用的假设，强调需要在何处进行其他研究以及领域的潜在未来方向。在这篇叙述性评论中，我们假设eors在与肥胖症和AN有关的大脑区域中高度表达，人类神经影像学研究表明，在肥胖或14-19的个体中，Eors差异表达和/或证明了变化的转移。
使用加固学习设计自适应生产控制系统
抽象的现代生产系统由于客户需求的增加而面临巨大的挑战，导致了复杂的生产系统。通过管理所有操作以优化关键绩效指标的适当生产控制系统来确保竞争行业的运营效率。当前，控制系统主要基于静态和基于模型的启发式方法，需要显着的人类领域知识，因此，不符合ManufacturingCompanies.Data-DrivenReinReinForecrivecompan（RL）的动态环境，显示了CommperlistresultSinapplicationssultsinapplicationssuchassuchashassuchasboard and Commuter Games and Computer Games and Posertans Productions Productions应用程序。本文介绍了RL的设计，以通过在一个复杂的车间派遣订单派遣的现实世界示例来创建自适应生产控制系统。作为RL算法是“黑匣子”的方法，它们本质上禁止全面理解。此外，高级RL算法的经验仍然仅限于单个成功的应用程序，这限制了结果的可传递性。在本文中，我们研究了状态，行动和奖励功能RL设计的性能。分析结果时，我们确定了强大的RL设计。这使RL成为高度动态和复杂生产系统的有利控制系统，主要是在域知识受到限制时。
与潜在的动力学残差适应世界模型
模拟对真实性增强学习（RL）面临着核对模拟和现实世界中的差异的关键挑战，这可能会严重降级剂。一种有希望的方法涉及学习校正以代表残留误差函数的模拟器正向动力学，但是对于高维状态（例如图像），此操作是不切实际的。为了克服这一点，我们提出了Redraw，这是一种潜在的自回归世界模型，在模拟中鉴定在模拟中，并通过剩余的潜在动力学而不是明确观察到的状态对目标环境进行了验证。使用此改编的世界模型，Redraw使RL代理可以通过校正动力学下的想象的推出来优化RL代理，然后在现实世界中部署。在多个基于视觉的Mujoco域和一个物理机器人视线跟踪任务中，重新绘制有效地对动态变化，并避免在传统转移方法失败的低数据方案中过度拟合。
离散事件系统中的状态避免的自适应加强学习
摘要 - 强化学习（RL）已成为复杂环境中自动决策的有效范式。但是，在RL中，事件驱动的决策过程的集成仍然是一个挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将离散事件监督（DES）模型与标准RL框架相结合，以创建混合决策系统。我们的模型利用了DES的能力来管理基于事件的动态，而RL代理对连续状态和行动的适应性，从而促进了以连续和离散事件为特征的系统中更强大，更灵活的控制策略。DES模型与RL代理一起运行，通过基于事件的见解来增强策略的性能，而环境的状态过渡则由机械模型约束。我们通过模拟证明了方法的功效，这些模拟显示出比传统RL实现的性能指标的改进。我们的结果表明，这种综合方法对从工业自动化到智能交通系统的应用有望在离散事件处理至关重要的情况下。索引术语 - 预言学习，离散事件超级访问控制，混合系统，自主决策，事件驱动的动态
精神分裂症中奖励的自适应编码，其随着时间的变化和与冷漠的关系
奖励的自适应编码是神经元对可用补偿背景的反应的过程。较高的奖励会导致更强的大脑反应，但是响应的增加取决于可用奖励的范围。在狭窄范围内观察到更陡峭的增加，并且在更广泛的范围内逐渐逐渐增加。在精神分裂症中，自适应编码似乎在不同领域，尤其是在奖励领域中受到影响。在这里，我们测试了大量精神分裂症患者（n = 86）和对照组（n = 66）的奖励的自适应编码。我们评估了：（i）自适应编码缺陷和症状之间的关联； （ii）缺陷的纵向稳定性（相同的任务相同3个月）； （iii）两个实验部位之间结果的稳定性。我们使用功能性MRI和货币激励延迟任务来评估参与者对两个不同的奖励范围的适应：狭窄范围和广泛范围。我们使用利率分析来评估纹状体和视觉区域内的适应性。患者和对照受试者接受了全面的人口统计和临床评估。我们发现患者的自适应编码降低，在狭窄的奖励范围内，相对于对照参与者，纹状体但没有视觉区域的奖励范围降低。在两个研究地点都观察到了这种模式。进行重新测试后，患者增加了狭窄的斜率，显示了改善的自适应编码，而对照受试者则略微降低了它们。在重新测试时，狭窄范围内斜坡过高的患者也显示出更高水平的负症状。我们的数据证实了精神分裂症奖励适应的缺陷，并揭示了患者实践的影响，从而改善了改善，重新测试时坡度较高。但是，在某些患者中，由于大脑反应的早期饱和，坡度过高可能导致更大的奖励可区分性。一起，在新的（第一次接触，适应不足）和更熟悉的（重新测试，过度适应）情况下丧失奖励表示的损失可能会导致精神分裂症的多种动机症状。
定量性状适应不断变化的环境
图1：我们方法的示意图描述。要描述平衡f，我们需要以下步骤：（1）确定缩放参数ε并重新分发分布f满足的方程； （2）将分布F转换为U.转化的分布u是密度F的对数，在无性繁殖情况下按比率ε归一化，在无穷小的性繁殖案例中由ε2归一化； （3）将U的极限方程式确定为ε→0（橙色框），并推断出宏观特性（绿色框），例如平均适应度λ0，种群中的平均相对表型z ∗ 0，进化滞后| z ∗ 0 |或平衡VAR（F）处的表型方差。
自适应进化：细菌和癌细胞如何生存...
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浅水贻贝在10天内快速适应深海寿命
值得注意的是，深海贻贝中的甲烷营养细菌 - 钥匙共生体 - 在暴露的浅水贻贝中占主导地位。这种转移与与免疫反应和内吞作用有关的基因表达的变化相关，突出了贻贝及其共生体之间的协同关系。
引用出版版本（APA）：Jacobsen，R。B.，Dyremose，S。C. S.，Ounanian，K。，＆Raakjær，J。（2023）。十年的气候变化适应
摘要：本文回顾并研究了最重要的与气候变化有关的影响和适应，从格陵兰渔业中利益相关者的角度进行了改编。这项研究是在格陵兰鱼（South-North/Offshore-Inshore）周围进行的全面，多站点的自下而上的案例研究，在此，与格陵兰式渔民和利益相关者的访谈和讲习班已经传达了他们对过去十年中海洋环境变化相关的渔业变化的观察结果。关键观察包括：海冰覆盖的变化；北格陵兰岛已知物种的丰度增加；鱼类物种搬迁和沿海系统中的周期性缺失；虾渔业的北向运动；新的和前所未有的旁观问题；和新渔业。利益相关者知识承认离岸和沿海渔业的能力适应不断变化的季节性和分布。工厂的能力和决策以及旁观立法已被确定为（重新）多元化渔业的最关键瓶颈，并增加了当地可用资源的价值。关键词：北极渔业·适应能力·生计适应