Мозг в сети: Новая модель для универсальных интерфейсов

Обзор DeeperBrain демонстрирует комплексную систему для глубокого анализа и понимания мозга, представляющую собой основу для дальнейших исследований в области нейронаук и искусственного интеллекта.

Ученые разработали DeeperBrain — инновационную систему, способную расшифровать мозговую активность с беспрецедентной точностью и открыть путь к созданию более интуитивных и эффективных интерфейсов мозг-компьютер.

Защита разума: Безопасное машинное обучение для интерфейсов мозг-компьютер

В разработанной системе безопасного обучения интерфейсам мозг-компьютер пользователи выступают в роли клиентов, а доверенное учреждение, например, больница, - в роли сервера, при этом для защиты конфиденциальности пользователей обмениваются исключительно параметрами модели, а не данными электроэнцефалограммы.

Новый подход к федеративному обучению позволяет создавать надежные и конфиденциальные интерфейсы мозг-компьютер, не требуя индивидуальной калибровки для каждого пользователя.

Неожиданная поляризация: Ферроэлектричество в графеновых гетероструктурах

Новое исследование демонстрирует возникновение ферроэлектричества в графеновых слоях на границах с нитридом бора, открывая путь к созданию устройств с принципиально новыми свойствами.

Предсказание взаимодействий лекарств и белков: новый подход с использованием контрастного обучения

Визуализация, основанная на применении метода Tensor-DTI с контрастным обучением к вложениям белков и лекарств, демонстрирует четкое разделение пространств представлений для белка B-raf Kinase, что указывает на улучшенное различение и потенциальное выявление взаимодействий между белком и лекарством.

Исследователи разработали новую систему, использующую глубокое обучение и контрастное обучение для более точного предсказания взаимодействий между лекарственными препаратами и белками-мишенями.