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反转问题：为什么算法应推断精神状态，而不仅仅是预测2023年10月6日的行为，乔恩·克莱恩伯格（Jon Kleinberg），詹斯·路德维格（Jens Ludwig），sendhil mull
摘要越来越多地将机器学习应用于人类行为。这些算法越来越遭受一个隐藏但严重的问题。之所以出现，是因为他们经常预测一件事，而希望另一件事。采用推荐系统：它可以预测点击，但希望识别偏好。或一种使放射科医生自动化的算法：它可以预测在静置的诊断，同时希望确定其反思性判断。心理学向我们展示了此类预测任务的目标与我们希望实现的目标之间的差距：人们可以无意识地点击；专家可能会疲倦并犯系统错误。我们认为这种情况无处不在，称它们为“反演问题”：真正的目标需要理解在行为数据中直接测量的精神状态，而必须与行为倒转。识别和解决这些问题需要借鉴行为和计算科学的新工具。
重要通知 - Argos支持
1。插入电池，静置10秒钟，在隧道中一无所有，以便传感器可以安装下来。2。遵循允许外部猫的第一只猫的标准学习过程，请参见第5.1节。3。将皮瓣留下直到锁再次关闭。4。测试襟翼的正常操作，请参见第8节。说服您的猫从隧道一侧抬起头。尝试确保这类似于您的猫在实践中的使用方式，如下所示。捕获应打开。现在再次执行此操作，但要从电池室的侧面进行检查，并检查捕获量是否打开。5。重复您的每只猫都可以出去的猫。6。对于将要保留在室内的猫来说，使用安全学习模式（第5.2节）学习到猫瓣中，然后仅从隧道侧测试正常操作。
绝对音调脑电图静息态脑网络的异质性
绝对音高 (AP) 是指无需外界参考即可轻松识别乐音的能力，其神经基础尚不清楚。关键问题之一是这一现象背后是感知过程还是认知过程，因为感觉和高级大脑区域都与 AP 有关。为了整合对 AP 的感知和认知观点，我们在此研究了感觉和高级大脑区域对 AP 静息态网络的共同贡献。我们对大量 AP 音乐家 (n = 54) 和非 AP 音乐家 (n = 51) 的源级 EEG 进行了全面的功能网络分析，采用两种分析方法：首先，我们应用基于 ROI 的分析来检查听觉皮层和背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 之间的连接，使用几种已建立的功能连接测量方法。这项分析重复了之前的一项研究，该研究报告了 AP 音乐家这两个区域之间的连接增强。其次，我们对相同的功能连接测量进行了基于全脑网络的分析，以更全面地了解可能涉及支持 AP 能力的大规模网络的大脑区域。在我们的样本中，基于 ROI 的分析没有提供听觉皮层和 DLPFC 之间 AP 特定连接增加的证据。全脑分析显示，AP 音乐家的三个网络连接增加，包括额叶、颞叶、皮层下和枕叶区域的节点。在感觉和大脑周边区域的高级区域都发现了网络的共同点。需要进一步研究来证实这些探索性结果。
在日本陆上自卫队元原驻地设立并管理展示销售店
2024年9月24日 - 提交国防部行政财产使用许可申请后，可办理增加或减少店铺营业天数及使用面积的手续。不会继续办理，请有计划地申请。 此外，如果商店营业天数和使用面积减少，国防部行政...
松山驻屯地における売店の设置及び経営に关する业者の招募集...
松山驻屯地における売店の设置及び経営に关する业者の招募集について爱媛県松山市南梅本町乙107に所在する上自卫队山松驻屯地で行われる凉纳祭における模拟売店を次のとおり募集します。 １ 応招募资格 (1) 防卫省竞争参加资格（全省庁统一资格）又は同等の资格を有すること。 (2) 「暴力団排除に关する誓约书」を提出すること。 ２ 招募集売店数 (1) 招募集売店数 6 个売店（基准） (2) 使用面积可能 １空间につき１8㎡（６ｍ×３ｍ） ３ 営业时间等 (1) 日 时
外部评估报告《低特征船舶技术研究》
・控制螺旋桨转速和测量容器内的流速，设定螺旋桨推力。保持螺旋桨推力恒定，从未发生空化的状态开始，逐渐降低测量室内部的静压，测量发生尖端涡流空化时的静压。 - 根据测量的静压和螺旋桨运行情况估算实际船速，并评估空化开始速度。
根据 EEG 和 FNIRS 信号进行静息状态脑连接分析
摘要。当代神经科学高度关注机器学习和网络分析的协同使用。事实上，网络神经科学分析大量利用了聚类指标和统计工具。在这种情况下，功能性近红外光谱 (fNIRS) 和脑电图 (EEG) 的综合分析提供了有关大脑电和血流动力学活动的互补信息。证据支持神经血管耦合介导大脑处理的机制。然而，人们对这些技术如何表示特定的神经活动模式还不太了解。在这里，我们使用源空间分析和图论方法，研究了同步 EEG 和 fNIRS 连接组之间、跨频带的静息状态大脑功能网络的拓扑特性。我们观察到，在全局级别分析中，两种模态的小世界拓扑网络特征。边缘分析指出，与 EEG 相比，氧合血红蛋白的半球间连接性增强，且各个频带没有差异。我们的结果表明，从 fNIRS 中提取的图形特征可以反映神经活动的短程和长程组织，并且能够表征静息状态下的大规模网络。需要进一步开发两种模态的综合分析，以充分利用每种模态的附加值。然而，本研究强调，可以采用多模态源空间分析方法来研究健康静息状态下的大脑功能，从而为未来在任务和病理学中的工作奠定基础，并有可能获得神经系统疾病的新型综合生物标志物。
多模态静息状态连接可预测情感神经反馈表现
神经反馈被认为是不同精神疾病的潜在补充疗法。这种方法的兴趣在于预测个人表现和结果。在本研究中，我们应用基于功能连接的建模，使用脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 模式来 (i) 研究静息状态连接是否可以预测情感神经反馈任务期间的表现，以及 (ii) 评估预测连接概况在 EEG 和 fNIRS 技术之间的相关程度。在健康受试者的额叶皮质上记录的 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度以及受 alpha 频带调制的 EEG beta 和 gamma 波段（分别为 beta-m-alpha 和 gamma-m-alpha）用于估计来自每种神经成像模式的功能连接。对于每个连接矩阵，采用留一法选择相关边，将其汇总为“连接汇总分数”（CSS），并作为输入提交给支持向量回归器（SVR）。然后，使用训练后的 SVR 模型预测被排除在外的受试者的表现。使用 Pearson 相关性评估两种模态的 CSS 之间的线性关系。预测模型显示平均绝对误差小于 20%，fNIRS 氧合血红蛋白 CSS 与 EEG gamma-m-alpha CSS 显著相关（r = -0.456，p = 0.030）。这些结果支持了任务前电生理和血流动力学静息态连接是神经反馈表现的潜在预测因子，并且是耦合的。这项研究促使使用联合 EEG-fNIRS 连接作为结果预测因子，以及作为功能连接耦合研究的工具。
静息态脑网络与胃基础电节律的锁相
胃体中的 Cajal 肌间质细胞网络充当着胃的“起搏器”，持续产生约 0.05 Hz 的电慢波，主要通过迷走神经传入神经传递到大脑。最近的一项研究将静息态功能磁共振成像 (rsfMRI) 与同步表面胃电图 (EGG) 相结合，将皮肤电极放置在上腹部，发现 12 个大脑区域的活动与胃基础电节律明显相位锁定。因此，我们探究使用空间独立成分分析 (ICA) 方法估计的大脑静息态网络 (RSN) 的波动是否可能与胃同步。在本研究中，为了确定任何 RSN 是否与胃节律相位锁定，对一名参与者进行了 22 次扫描；在每个会话中，获取两次 15 分钟的 EGG 和 rsfMRI 数据。三个会话的 EGG 数据具有微弱的胃信号而被排除；其余 19 个会话总共产生了 9.5 小时的数据。使用组 ICA 分析 rsfMRI 数据；估计 RSN 时间进程；对于每次运行，计算每个 RSN 和胃信号之间的锁相值 (PLV)。为了评估统计意义，所有“不匹配”数据对（在不同日期获取的 EGG 和 rsfMRI 数据）的 PLV 被用作替代数据来生成每个 RSN 的零分布。在总共 18 个 RSN 中，发现三个与基础胃节律显著锁相，即小脑网络、背部体感运动网络和默认模式网络。肠脑轴负责维持中枢神经系统与内脏之间的内感受反馈，其紊乱被认为与多种疾病有关；脑部 rsfMRI 数据中胃部亚慢节律的表现可能对临床人群研究有用。
通过测量生理指标来检测智力任务期间的静息状态
摘要：已有多项旨在评估智力生产力和专门设计的任务的研究。然而，结果可能无法反映实际的智力生产力，因为设计的任务与办公室工作不同。同时，办公室工作人员有两种心理状态（工作和暂时休息状态），它们在脑力工作过程中交替变化。如果能检测到员工的心理状态，就能更准确地衡量生产力。在本研究中，作者旨在通过测量脑力工作时的生理指标（如脑电图、心电图和眼外肌和眼轮匝肌的肌电图）来开发一种检测暂时休息状态的方法。从这些测量指标中，作者提取了 6 个特征，即脑电波和脑电波、心率的低频和高频波以及眨眼和扫视眼球运动的间隔。它们被用来通过马哈拉诺比斯判别分析来检测暂时休息状态。实验结果显示，检测准确率为80.2%。该结果显示，生理指标作为心理状态检测方法之一具有可行性。