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191 年 4 月？我 11160 833 电源 - 被遗忘的书籍
收缩始终是一个问题，并且具有决定性的重要性？为了给车轮提供适当的盘，首先要考虑轮毂的状况，这必须由轮胎提供的收缩量的绝对确定性决定。2 x 3 4 轮胎加热到
高输出量心力衰竭，一种致命且被遗忘的心力衰竭原因
简介心力衰竭患者的心输出量 (CO) 通常较低或正常。然而，一些患者的 CO 较高，被视为高输出量心力衰竭 (HOHF)。HOHF 的特征尚不清楚，在临床上仍未得到充分认识。在底特律 VA，我们开展了一项质量改进项目，以确定这一独特患者群体的特征，确定预测因素并提高对这一实体的认识。方法将 HOHF 患者与射血分数保留 (HFpEF) 且 CO 正常的心力衰竭患者进行比较。HOHF 定义为 2008 年至 2021 年期间进行右心导管插入术时 CO >8 L/分钟。收集并使用描述性和单变量分析比较了有关血流动力学、合并症和死亡率的回顾性数据。结果除吸烟和 CKD 在 HOHF 组中较高外，各组之间的年龄或种族或分析的合并症发生率没有显着差异。HOHF 组中的大多数患者的 EF 保留 (91%)。患者的平均楔压相似，但 HOHF 组的肺血管阻力和全身血管阻力明显较低。HOHF 患者的死亡率为 48.6%，而对照组的死亡率为 18.9%（p<0.05）。只有 13% 的患者被诊断为 HOHF。
Fisher指导的选择性遗忘（FGSF），用于深钢筋学习
摘要。我们提出了一种适合深入加强学习（DRL）问题的新颖算法，该算法利用信息几何形状实施战略性和选择性遗忘。我们的方法旨在解决DRL的首要偏见，并在顺序决策框架内提高适应性和鲁棒性。我们从经验上表明，通过包括利用Fisher Information Matrix来实现的选择性遗忘机制，与仅专注于学习的传统DRL方法相比，人们可以获得更快，更健壮的学习。我们的实验是在流行的DeepMind Control Suite基准上执行的，可以加强该想法 - 已经存在于文献中 - 忘记是学习的基本组成部分，尤其是在具有非平稳目标的情况下。
发育轨迹和大脑相关的指向遗忘22Q11.2缺失综合征
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
具有自适应机器学习和遗忘功能的生物启发式低功耗二维机器视觉
图 1. 生物启发式 2D 视觉系统。生物视觉神经网络的基本组成部分，a) 眼睛可实现生物视觉，b) 大脑中的视觉皮层可实现生物学习。c) 眼睛中的光感受器可实现光传导和适应。视杆细胞可实现暗视，而视锥细胞可实现明视。d) 突触增强或减弱以进行学习或遗忘，例如，当突触前神经元释放谷氨酸神经递质时，通过控制突触后神经元中的 AMPA 受体数量来实现学习或遗忘。e) 示意图和 f) 人工视觉系统的假彩色显微镜图像，该系统由集成有可编程背栅堆栈的 9×1 2D 光电晶体管阵列组成。该平台可实现光传导、视觉适应、突触可塑性、直接学习、无监督再学习以及利用遗忘在动态噪声下学习等功能。 g) 传输特性，即在黑暗环境中不同漏极偏压（𝑉𝑉 𝐷𝐷𝐷𝐷 ）下源极至漏极电流（𝐼𝐼 𝐷𝐷𝐷 ）随背栅极电压（𝑉𝑉 𝐵𝐵𝐵 ）变化的特性，h) 在蓝色发光二极管（LED）不同照明水平下的光转导，i) 光增强引起的学习或设备电导（𝐺𝐺 ）的增加，以及 j) 在代表性 2D 光电晶体管中，在 𝑉𝑉 𝐵𝐵𝐵𝐵 = 0 V 时测得的电抑制引起的遗忘或 𝐺𝐺 的减少。
使用机器学习技术预测遗忘型轻度认知障碍患者的淀粉样蛋白-β 水平
为了解决其中的一些限制，新的 NIA-AA 研究框架已提议使用 A β 沉积、病理性 tau 和神经变性 [AT(N)] 的生物标志物来诊断 AD 并降低研究样本的异质性。同样，最近的临床试验已经使用了在脑脊液 (CSF) 或脑中使用正电子发射断层扫描 (PET) 测量的淀粉样蛋白状态的生物标志物 [7]。虽然淀粉样蛋白 PET 被认为是非侵入性的，并且可能比 CSF 生物标志物更可靠 [8]，但其在研究和临床实践中的实用性有限。阻碍 PET 成像在研究和实践中广泛使用的因素包括可用性、经济因素（高成本、不在保险范围内）以及患者或护理人员的担忧（安全性、负担、耐受性和辐射暴露）[9]。
皮埃尔·阿尔基尔（Pierre Alquier）| ESSEC教师
Doan，T.，Abbana Bennani，M.，Mazoure，B.，Rabusseau，G。和Alquier，P。（2021）。 通过NTK重叠矩阵遗忘的灾难性遗忘的理论分析。 ：第24届国际人工智能与统计会议（AISTAT'21）。 机器学习研究会议记录。Doan，T.，Abbana Bennani，M.，Mazoure，B.，Rabusseau，G。和Alquier，P。（2021）。通过NTK重叠矩阵遗忘的灾难性遗忘的理论分析。：第24届国际人工智能与统计会议（AISTAT'21）。机器学习研究会议记录。
当大脑被遗忘时：边缘性人格和社会排斥被刻在喙内侧额叶皮层中
“我们当中谁”不介意被拒绝？感受到社会排斥或排斥是痛苦和令人难过的，特别是当这种排斥来自我们所依赖的人时。在最新一期的《生物精神病学：认知神经科学和神经影像学》中，Fertuck 等人 (1) 认为社会排斥的心理意义可以在马斯洛需求层次理论 (2) 的更广泛背景中得到定位。这一持久的心理模型提出了激发人类一系列行为的四种基本社会需求：归属感、自尊、控制力和有意义的存在。社会排斥被视为对这些需求的直接威胁，常常导致被拒绝痛苦的主观体验。适度的情况下，这种痛苦可以被认为是适应性的，因为它向那些重要的人发出信号，表明社会纽带需要确认或修复。事实上，在大多数高度社会化的哺乳动物中，很容易观察到社会纽带破裂后公然表达痛苦和采取行为后果[狗爱好者见（3）]。然而，如下文所述，当人类以不稳定的方式经历这种反应时，可能会引发相当多的危险行为，这些行为可能难以预测，甚至更难以缓解，这是我们作为临床医生最关心的问题之一。在现代认知神经科学中，我们已经了解到，对社会排斥的反应与大脑敏感地检测到事情不对劲，我们从环境中获得的东西与我们的目标不符有关。因此，当我们犯错、期望被违背或感到躯体疼痛时，内侧额叶皮质中与社会排斥相关的区域会亮起来（功能性磁共振成像显示）（4、5）。幸运的是，大多数时候（当然不是总是），刹车会自动踩下；大脑的稳态倾向开始发挥作用，让我们默念“我能处理这个”，我们（或我们的观察者）将其体验为情绪调节。不幸的是，对一些人来说，被拒绝的经历会产生不稳定、混乱的效果，这会给我们自己和周围的人带来麻烦。如果与拒绝相关的麻烦是一个人心理功能的常见特征，那么这个人可能会被精神病学诊断为边缘性人格障碍 (BPD)。正如 Fertuck 等人 (1) 指出的那样，对于 BPD 患者，这通常会导致高风险的冲动和行为，包括自残、自杀未遂和自杀成功 (7)。这些对拒绝的反应是 BPD 的标志，就像任何其他临床特征一样，但我们对大脑中如何发生这种情况却只有一个模糊的概念。
扩展摘要：$f_{CASP}$ - 一种基于目标导向约束 ASP 模型的 XAI 遗忘技术
通过人工智能 (AI) 系统实现的各种流程的自动化已经取得了重大进展。最近，无论是通过自我监管和指南等软法，还是通过法律监管（例如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）或《人工智能条例》），显然这一发展需要伴随措施，以保障受人工智能系统影响的人的基本权利和安全。从这个意义上说，可解释人工智能 (XAI) [ 2 ] 对于设计可信系统至关重要。基于答案集编程的 s(LAW) [ 3 ] 等提案已展示出它们能够利用基于规则的模型来建模价值观并解释其决策原因。但这些解释可能会导致敏感信息的泄露，例如有关性别暴力受害者的详细信息。这可能会侵犯隐私权和保密权，甚至引起法律问题等。虽然可以调整解释以防止泄漏，例如使用 s(CASP) 框架来控制显示和/或隐藏哪些元素 [4]，但调整模型需要应用遗忘（变量消除）等技术，以避免在审计期间泄露敏感信息。然而，当前的遗忘技术大多仅应用于命题 ASP 程序，并且它们在处理偶数循环时存在局限性。在这项工作中，我们提出了 𝑓 𝐶𝐴𝑆𝑃，一种支持约束答案集程序中非分层否定存在的新遗忘技术。𝑓 𝐶𝐴𝑆𝑃 基于目标导向的 CASP 推理器 s(CASP) 的对偶规则，因此，我们相信它可以应用于通用 CASP 程序而无需基础。我们通过解决文献中的旗舰案例验证了我们的提议，我们计划在学校名额分配的背景下使用这项技术，同时保护性别暴力受害者的隐私。
一种受大脑启发的算法，可以以较低的计算成本缓解人工和脉冲神经网络的灾难性遗忘
大脑中的神经调节剂以多种形式的突触可塑性发挥作用，这些可塑性被表示为元可塑性，现有的脉冲神经网络 (SNN) 和非脉冲人工神经网络 (ANN) 很少考虑到这一点。在这里，我们报告了一种有效的受大脑启发的 SNN 和 ANN 计算算法，本文称为神经调节辅助信用分配 (NACA)，它使用期望信号将定义水平的神经调节剂诱导到选择性突触，从而根据神经调节剂水平以非线性方式修改长期突触增强和抑制。NACA 算法在学习空间和时间分类任务时实现了高识别准确率，同时大幅降低了计算成本。值得注意的是，NACA 还被证实可有效学习五种不同复杂程度的类别连续学习任务，并以低计算成本显著缓解灾难性遗忘。映射突触权重变化表明，这些好处可以通过基于期望的整体神经调节所导致的稀疏和有针对性的突触修改来解释。