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Tripartite motif-containing 2
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语言作为监督信号增强脑机接口
研究人员为脑机接口（BCI）引入了一种名为“语言作为监督信号”（LaS）的新颖方法，该方法使用自然语言类描述来提高神经解码的准确性。这种方法将神经特征与文本描述对齐，从而能够基于候选文本原型进行预测。LaS 在提高准确性方面表现出色，尤其是在语音解码方面，并具有跨受试者和跨会话的表示复用和适应等优点。该方法还允许对SSVEP响应中未见频率进行条件解码，表明文本可以作为神经解码中学习和解释的通用参考。
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新型轻量级基础模型NEXUS将对撞机物理AI适配至更广泛的科学应用
研究人员开发了NEXUS，一个专为对撞机物理设计的轻量级基础模型，它利用了从大型强子对撞机预训练的学习。该模型拥有约300万个参数，在运动学回归和事件分类等下游任务上表现出更高的准确性，即使在标记数据有限的情况下也是如此。NEXUS还显示出向引力波和洪水预报等领域进行多领域自适应的潜力，为科学应用提供了比Transformer模型更具计算效率的替代方案。