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    自学成才的人工智能显示出与大脑工作方式的相似之处

    来源: ScienceAI本文约3800字,建议阅读5分钟本文介绍了自学成才的人工智能显示出与大脑工作的相似之处。 十年来,许多最令人印象深刻的人工智能系统都是使用大量标记数据进行教学的。例如,可以将图像标记为「虎斑猫」或「虎猫」,以「训练」人工神经网络以正确区分虎斑和虎。该战略既取得了惊人的成功,又严重不足。 这种「监督」训练需要人工费力地标记数据,而神经网络通常会走捷径,学习将标签与最少、有时甚至是肤浅的信息联系起来。例如,神经网络可能会使用草的存在来识别牛的照片,因为牛通常是在田野中拍摄的。 「我们

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    NeuXus开源工具:用于实时去除EEG-fMRI中的伪迹

    摘要:同时获取脑电图和功能磁共振成像(EEG-fMRI)允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响,主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的,但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里,我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具,用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除,它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试,评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之,我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案,用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。

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    日常复杂动作的语言和运动表征:一项fNIRS研究

    来自意大利的研究人员在Brain Structure and Function杂志上发表文,探讨了日常动作的运动和语言表征的功能相关性,特别是如何使用相关动作语句引起的潜在感觉运动激活效应。以往研究发现,观察简单的动作(例如,精确抓握)和听取特定动作的声音(例如,行走)会激活感觉运动表征,但是更复杂的行为和更抽象的语言表征(例如,口头描述)的感觉运动表征的激活机制则尚不清晰。语言表征在动作执行或行为观察是否会激活特定感觉运动表征也尚未可知。本研究在日常活动中,要求20名被试完成了分别完成:执行(EXE),观察(OBS)、聆听简短的口头动作描述(LIS),在聆听的同时观察它们(OBS–LIS)以及聆听的同时执行动作(EXE–LIS)这5项任务,探讨在执行不同任务时感知觉运动网络内的血流动力学激活模式(通过功能性近红外光谱法,fNIRS)。研究发现,左半球中,在完成简单观察、观察与聆听相结合任务时,血流动力学响应最低,在简单执行、聆听并执行动作时血液动力学反应最大。研究结果表明,加工对动作的口头描述可能会使感觉运动网络比仅仅观察动作更活跃。

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    邮件营销需要追踪的5类关键数据

    据全美零售商联合会和Forrester研究机构新的市场营销研究发现,不少将经济低迷作为扩张机会的企业认为,电子邮件是与客户联系最重要的方式之一,而且大多数企业都计划利用电子邮件,将新推出的产品、促销活动等信息发送给客户,并得到客户的反馈。邮件营销是你向全球范围内的客户推销产品的有效工具。不过,如果你只是认为邮件发送出去,任务就结束了,那邮件的效果可能达不到你预期的结果,需要你对Email反馈数据进行追踪,并及时改进,才能让营销效果最大化。本文讲解了弹回率、未弹回率、打开率、点击率、转化率等需要追踪的数据,需要的朋友可以参考下:

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