XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测编码
果蝇中转录起始位点的注释
引入尽管居住在具有高重复密度的域中，但果蝇Melanogaster muller f元素基因还是在与正念基因相同的定量范围内表达（Riddle等人。2012）。比较Muller F和D元素基因的转录起始位点（TSS）附近的基序的类型和分布可以帮助阐明使Muller F元素基因在异性域中起作用的因素。主题分析的第一步是产生TSS的高质量注释，以定义搜索保守基序的区域。TSS的比较注释比编码区域的注释更具挑战性，因为5'和3'未翻译区域（UTR）的发展比编码区域更快，并且提供了支持注释的外部证据较少。例如，大多数基因查找器仅预测编码区域，而RNA-seq读取覆盖率数据通常没有提供足够的证据来推断TSS的精确位置。因此，与编码区域的注释相比，TSS的注释具有更高的不确定性程度。在某些情况下，我们可能只能定义一个可以找到TSS的基因组区域。本演练将说明使用D. biarmipes muller f element Project contig35 [8月。 2013（GEP/DOT）组件]。
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
大脑与处理局部依赖关系相关...
统计学习是指从环境中提取规律的隐性机制。许多研究已经调查了统计学习的神经基础。然而，大脑如何根据先前（隐性）学习对听觉规律的违反做出反应需要进一步研究。在这里，我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来研究基于学习到的局部依赖性处理不规则事件的神经相关性。呈现了一连串连续的声音三连音。受试者不知道，三连音要么是 (a) 标准三连音，即以高概率声音结尾的三连音，要么是 (b) 统计偏差三连音，即以低概率声音结尾的三连音。参与者 (n = 33) 在扫描仪外经历了学习阶段，然后进行了 fMRI 会话。统计偏差的处理激活了一组区域，包括双侧颞上回、右侧深额岛叶（包括外侧眶额皮质）和右侧运动前皮质。我们的结果表明，统计学习范式中局部依赖性的违反不仅会涉及感官过程，而且让人联想到音乐和语言中局部句法结构处理过程中的激活模式，反映了统计学习背景下预测编码所需的在线适应。
双边手术植入物患者的双耳处理审查
抽象的双边人工耳蜗植入物（BICIS）带来了几种好处，包括改善噪声和声源定位中语音理解。但是，受益者之间的有益双侧植入物在不同的个人之间有很大差异。在这里，我们考虑了这种变异性的原因之一：两只耳朵之间的听力功能差异，即室内不对称。到目前为止，在各个研究领域中对室内不对称性的研究已经高度专业。本综述的目的是将这些研究纳入一个地方，激发未来在室内不对称领域的研究。我们首先考虑自下而上的处理，其中双耳提示是使用左耳和右耳信号的激发抑制信号来表示的，随着声音在太空中的位置而变化，并由听觉脑干中的横向上橄榄表示。然后，我们考虑通过预测编码进行自上而下的处理，该编码假设感知源于基于上下文和先前的感官体验的期望，以级联的皮质回路表示。根据传入的感觉输入，维护和更新了内部感知模型。一起，我们希望这种对生理，行为和建模研究的融合将有助于弥合双耳听力领域的差距，并更清楚地理解对室内不对称的对未来对最佳患者干预措施的研究的影响。
线性预测方法分离帕金森病动物模型中的场电位
帕金森病 (PD) 会导致运动和认知障碍。PD 可能导致皮层和皮层下大脑活动的深刻变化，这可以通过脑电图或颅内局部场电位 (LFP) 记录来测量。此类信号可以自适应地指导深部脑刺激 (DBS) 作为 PD 治疗的一部分。但是，自适应 DBS 需要根据实时监测和分析来识别神经元活动的触发因素。当前的方法并不总能识别与 PD 相关的信号，并且可能会造成延迟。我们测试了一种基于线性预测编码 (LPC) 的替代方法，该方法将自回归 (AR) 模型拟合到时间序列数据。这些 AR 模型的参数可以通过快速算法实时计算。我们比较了多巴胺耗竭的 PD 动物模型中纹状体的 LFP，这些模型中有无多巴胺前体左旋多巴存在，左旋多巴用于治疗 PD 的运动症状。我们表明，在多巴胺耗竭的小鼠中，仅通过 1 kHz 的 LFP 采样 1 分钟获得的以单个 LPC 参数为特征的一阶 AR 模型可以区分左旋多巴治疗小鼠和盐水治疗小鼠，并且优于当前方法。这表明 LPC 可能有助于实时在线分析神经信号以指导 DBS，并可能有助于基于 DBS 的 PD 治疗。
使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
零拍的幻觉拓扑记忆
在视觉计划（VP）中，代理商学会了从观察到的动态系统中的目标指导行为，例如，从自我监督的机器人交互中获得的图像。大多数先前关于VP的作品通过在学习的潜在空间中进行计划，低质量的视觉计划和难以训练的培训算法来接近概率。在这里，我们提出了一种直接在图像空间中计划并显示竞争性能的简单VP方法。我们建立在半参数拓扑内存（SPTM）方法上：图像样本被视为图中的节点，从图像序列数据中学到了图形连接，并且可以使用常规的图形搜索方法来执行计划。我们在SPTM上提出了两次修改。首先，我们使用接受稳定训练的对比预测编码训练基于能量的图形连接函数。第二，为了允许在新域中进行零射击计划，我们学习了一个有条件的VAE模型，该模型在给定描述域的上下文中生成图像，并使用这些幻觉样本来构建连接图和计划。我们表明，这种简单的方法在使用计划指导轨迹以下控制器的计划时，就计划的可解释性和成功率而言，这种简单的方法既优于SOTA VP方法。有趣的是，我们的方法可以拾取诸如其几何形状之类的非平凡的视觉属性，并在计划中说明它。
用于医学成像的 3D 自监督方法
自监督学习方法在多个应用领域取得成功后，最近引起了人们的极大兴趣。在这项工作中，我们利用这些技术，并以代理任务的形式为五种不同的自监督方法提出了 3D 版本。我们的方法有助于从未标记的 3D 图像中进行神经网络特征学习，旨在降低专家注释所需的成本。开发的算法包括 3D 对比预测编码、3D 旋转预测、3D 拼图、相对 3D 补丁定位和 3D 样例网络。我们的实验表明，与从头开始训练模型和在 2D 切片上进行预训练相比，使用我们的 3D 任务对模型进行预训练可以产生更强大的语义表示，并能够更准确、更有效地解决下游任务。我们在医学成像领域的三个下游任务中证明了我们方法的有效性：i）从 3D MRI 进行脑肿瘤分割，ii）从 3D CT 进行胰腺肿瘤分割，以及 iii）从 2D 眼底图像进行糖尿病视网膜病变检测。在每个任务中，我们评估数据效率、性能和收敛速度的增益。有趣的是，我们还发现在通过我们的方法将学习到的表示从大型未标记的 3D 语料库转移到小型下游特定数据集时有收益。我们以极低的计算成本实现了可与最先进解决方案相媲美的结果。我们将开发的算法（3D 和 2D 版本）的实现 1 作为开源库发布，以便其他研究人员能够在他们的数据集上应用和扩展我们的方法。
用于图像修复的无监督深度神经网络类似于遮挡场景的早期视觉皮层 fMRI 活动模式
人工智能在理解生物视觉方面的前景依赖于将计算模型与大脑数据进行比较，从而捕捉视觉信息处理的功能原理。深度神经网络 (DNN) 已成功匹配大脑前馈视觉通路延伸至腹侧颞叶皮层过程中发生的分层处理转换。然而，我们仍有待了解 DNN 是否能够成功描述早期视觉皮层中的反馈过程。在这里，我们研究了人类早期视觉皮层与具有编码器/解码器架构的 DNN 之间的相似性，以无监督方式训练以填充遮挡并重建未见过的图像。使用表征相似性分析 (RSA)，我们比较了人类参与者在观看部分遮挡图像时未受刺激的早期视觉皮层斑块的 3T fMRI 数据与来自相同图像的不同 DNN 层激活。结果表明，我们的网络在与 fMRI 数据的相似性方面优于经典监督网络 (VGG16)，这意味着改进的视觉神经网络模型需要结合捕捉皮层反馈处理的架构。我们还发现，与编码器激活相比，DNN 解码器通路激活与大脑处理更相似，这表明早期视觉皮层中存在中级和低级/中级特征的整合。挑战 AI 模型和人脑解决同一项任务提供了一种将 DNN 与大脑数据进行比较的宝贵方法，并有助于限制我们对信息处理的理解，例如神经元预测编码。
负面情绪的常见和特定刺激类型的大脑表征
情感是大脑功能的一个基本属性。感官刺激的享乐品质和动机相关性决定了大脑对感官线索的反应强度并推动学习 1、2。人们投入了大量注意力来理解情感如何影响行为以及如何在精神病理学和神经系统疾病中受到干扰，但人们对情感过程本身的神经结构知之甚少——它们如何在大脑中呈现，以及它们是否收敛于价值的广义（共同）表征。情感体验通常根据“核心”维度效价和唤醒 3、4 或趋近-回避倾向 5 来定义，隐含地假设刺激类型之间存在一定程度的可互换性。神经经济学理论假设价值存在一种“共同货币” 6、7，即来自不同强化物的信号被整合成一个共同的表征，从而影响决策和行为。这些想法影响了临床研究。例如，情绪面部表情通常用作临床条件下负面影响的探针 8、9。同样，疼痛神经影像学集中在几种类型的刺激上，最常见的是热量，作为一般疼痛敏感性的探针 10。如果不同类型的情感刺激可以互换使用，任何厌恶刺激都可能适合探测“负面影响”系统（例如，由国立卫生研究院 (NIH) 研究领域标准 11 定义的）。如果不能，可能会错过重要的基础和临床效果，例如，如果使用的刺激类型与所研究的效果或人群无关。情感理论和学习、预测编码和主动推理的计算描述可能需要扩展到解释强化物特定和刺激类型特定的大脑过程 12。共享神经表征的证据是混合的。一方面，动物研究已经确定了情感的跨模态编码