В продолжении темы - конкурент Нейролинка компания Science пошла дальше и сделала имплант "для глаза", получила одобрение на клиническое использование.
Важно другое - они предложил какой-то "живой электрод". Мне кажется, с этим интересно будет поразбираться.
Вообще хорошая идея делать так, чтобы использовать идеи о когнитивном ресурсе или когнитивной нагрузке при построении обучения. Хорошо вообще думать об эффективности обучения. Чтобы получать побольше навыков и знаний за поменьше платы: время, когнитивная нагрузка. И когнитивная нагрузка тут ключевая.
получается, чтобы повышать эффективность обучения можно управлять тремя параметрами: 1) кислород, 2) глюкоза, 3) умение эффективно управлять своими нейронными ансамблями.
для 1) - надо высыпаться для 2) - надо не учиться на голодный желудок и баловать себя шоколадкой для 3) - надо уметь управлять своим вниманием и не прокрастинировать
и в этой статье есть интересное дополнение "higher level of (adenosine triphosphate ) ATP production per time unit is beneficial for cognitive performance". Получается, что за теорией когнитивной нагрузки лежит вполне измеримая биохимическая основа: для ATP нужен кислород, глюкоза, умение эффективно управлять своими нейронными ансамблями (они это называют neuro efficency).
ещё там пишут про митохондрии, но здесь мне уже не хватает компетенции что-то прокомментировать.
Я верю в теорию пассионарности. Поэтому драйверами эволюции считаю именно таких активных пассионариев в обществе, которые своей активностью превозмогают «гипотезу социально-эволюционного несоответствия и конкуренции» (SEMCH).
коллеги, читал про этот чип NEO. По характеристикам было заявлено про 1024 электрода. И основная его особенность - это установка на твердую оболочку (dura) могза, который "пробивается" гибкими электродами. За счет гибких электродов и умных алгоритмов фильтрации сигнала достигается высокая точность декодирования. И там установлен беспроводной модуль передачи данных.
Больница Хуашань числится при университете Фудан (Fudan) - отправлял туда коллег в командировку и не соглашусь с мнением, что китайские ученые и врачи как-то подтасовали результаты. Университет Фудан отлично оснащен и имеет мощную клиническую базу.
О, отличный вопрос! это позволяет полнее понять как можно измерять не с помощью субъективных характеристик о со стоянии мозга, а получить объективную картину. Особенно важно было увидеть, что у женщин и мужчин активность именуется с возрастом по-разному, а на первый взгляд же казалось, что мозг не зависит от пола.
Поделюсь опытом управления командой разработки, который практикую более 14 лет. Действительно программисты в моей практике (разработка комплексных информационных систем) часто работают в паре или тройке. И да, подтверждаю, объединение происходит по психологическому признаку. Признаться, я одним из критериев подбора команды использую совместимость.
Здесь уместно привести реальный пример - у меня была эффективная двойка в команде и вот один разработчик уезжает в другую страну. У первого ушло примерно три месяца чтобы найти общий язык с новым напарником и решающим здесь стал фактор кто-ведомый, а кто ведущий. Оказалось, что если разделить пару ведомый-ведущий, то можно получить второго ведущего из ведомого (в моем примере как раз ведомый и ушел). Из этого опыта я сделал вывод - что работа в паре (как Вы правильно написали) формирует устойчивые паттерны поведения, которые не дают паре развиваться (ведущий не развивает свои навыки лидера, а эксплуатирует то, что умеет), а ведомый не пытается выйти из зоны комфорта.
Спасибо за Вашу просветительскую деятельность и хорошо структурированную статью с примерами кода. Из своей практики отмечу, что для моей области (цифровая медицина) очень важно не потерять за высоким accuracy точность модели в терминах Recall и Precision.
И вот я попробовал применить Ваш Туториал для своей задачи. Я пытался найти методы машинного обучения, которые справятся не только с несбалансированностью классов, но и с проблемой пересечения (overlay).
Я взял вот такой датасет вот отсюда Мне было интересно, как разные модели справятся с задачей классификации такого рода.
Вот что получается, если использовать подстройку threshold по Вашей статье!
Да, точность не великая, но она лучше просто обычного zero-shot подхода к классификации, который бы у меня ранее.
Спасибо! особенно за ссылки на научные статьи. Надо сказать, что я заботливо не все, но большинство прочитал. По Вашим ссылкам doi это было легко сделать.
Вот здесь мне особенно понравилось:
We determined whether unique electroencephalographic (EEG) signals recorded during retrieval predict subsequent memory for retrieved locations.
Из статьи мы узнаем, что коллеги примени фильтрацию
A 30 Hz low-pass filter was applied for waveform presentation.
А вот как раз гамма диапазон и интересно было бы посмотреть)
... в этой статье я попытался найти исходный дата сет с записанными сигналами ЭЭГ. К сожалению, не нашел. Прошерстил zenodo, там из похожего только статья из 2016 года, но тоже без доступа к данным. И уже отчаявшись.... нашел датасет с исходниками!!! https://zenodo.org/records/18865605 да, в нетипичных mat файлах, а не в привычном EDF формате, но всё же есть!
Для естественного интеллекта надо: белки, жиры, углеводы.
Для искусственного интеллекта: кремний, редкоземы, электричество.
И мало того, что это "ботленек", так эти ресурсы доставать где-то надо. Ограничение ресурсов приводит к борьбе за выживание и ведет к эволюции. И вот меня в школе учили, что за счет экспрессии генов (что она происходит с ошибками, как говорят, 1% на наши 6 млрд последовательностей нуклеодитных в ДНК (3 в одной + 3 в другой спирали)) и возникает движение вперед.
Признаться, было интересно прочитать про "мусорную" ДНК, спасибо!
Спасибо за статью. Вы затронули очень интересную тему, связанную с РАС и СДВГ. У меня обратная ситуация, мне доставляет удовольствие синхронизация и упорядочивание идей и задач. Прочитал Вашу статью https://habr.com/ru/articles/916346/ Поделюсь личным опытом - не смог победить obsidian, мне он показался слишком сложным и для себя выбрал kanban доску. Пришлось перейти с Trello на аналогичное предложение opensource от испанских коллег с нетипичным название Taiga.io
Спасибо Вам за Ваш труд и вклад в просвещение РАС и СДВГ.
В продолжении темы - конкурент Нейролинка компания Science пошла дальше и сделала имплант "для глаза", получила одобрение на клиническое использование.
Важно другое - они предложил какой-то "живой электрод". Мне кажется, с этим интересно будет поразбираться.
Вот научная статья про это https://science.xyz/papers/science-biohybrid-microwell-manuscript.pdf
а ещё я вот за это зацепился взглядом:
получается, чтобы повышать эффективность обучения можно управлять тремя параметрами: 1) кислород, 2) глюкоза, 3) умение эффективно управлять своими нейронными ансамблями.
для 1) - надо высыпаться
для 2) - надо не учиться на голодный желудок и баловать себя шоколадкой
для 3) - надо уметь управлять своим вниманием и не прокрастинировать
Спасибо! мне видится, что ещё и энергетически работа мозга достаточно затратна для организма - почти 20% всего потребления уходит на мозг.
Спирман предложил свою теорию почти 100 лет назад, а в этой статье вышел пересмотр этой теории https://www.researchgate.net/publication/331455078_A_Revised_Mental_Energy_Hypothesis_of_the_g_Factor_in_Light_of_Recent_Neuroscience
и в этой статье есть интересное дополнение "higher level of (adenosine triphosphate ) ATP production per time unit is beneficial for cognitive performance". Получается, что за теорией когнитивной нагрузки лежит вполне измеримая биохимическая основа: для ATP нужен кислород, глюкоза, умение эффективно управлять своими нейронными ансамблями (они это называют neuro efficency).
ещё там пишут про митохондрии, но здесь мне уже не хватает компетенции что-то прокомментировать.
Спасибо за статью! как-будто прошелся по ночным городам как турист и насладился видом достопримечательностей.
Спасибо! прочитаю обязательно и посмотрю их репозитории
Я верю в теорию пассионарности. Поэтому драйверами эволюции считаю именно таких активных пассионариев в обществе, которые своей активностью превозмогают «гипотезу социально-эволюционного несоответствия и конкуренции» (SEMCH).
Спасибо, интересная статья!
в оригинале битая ссылка на датасет траекторий. Нашел на Zenodo, может быть будет время помоделировать
https://zenodo.org/search?q=6517229&l=list&p=1&s=10&sort=bestmatch
коллеги, читал про этот чип NEO. По характеристикам было заявлено про 1024 электрода. И основная его особенность - это установка на твердую оболочку (dura) могза, который "пробивается" гибкими электродами. За счет гибких электродов и умных алгоритмов фильтрации сигнала достигается высокая точность декодирования. И там установлен беспроводной модуль передачи данных.
Больница Хуашань числится при университете Фудан (Fudan) - отправлял туда коллег в командировку и не соглашусь с мнением, что китайские ученые и врачи как-то подтасовали результаты. Университет Фудан отлично оснащен и имеет мощную клиническую базу.
а вот ссылка на исследование, которое они проводили почти год назад (примечательно, что оно было заявлено на FDA, но первее в комменческое пользование выведено в Китае)
https://clinicaltrials.gov/study/NCT06990412?viewType=Card&term=NEO&rank=3#study-record-dates
Уточните, пожалуйста, Вы вот про это правило говорите? https://ru.wikipedia.org/wiki/Закон_Фиттса
Спасибо за подробный вопрос. Повышу свою компетенцию и посмотрю, что такое "правило Фитса" и обязательно вернусь к Вам с развернутым ответом.
@poigeСпасибо за Ваше внимание и аккуратность в исследовании такой непростой темы!
О, отличный вопрос! это позволяет полнее понять как можно измерять не с помощью субъективных характеристик о со стоянии мозга, а получить объективную картину. Особенно важно было увидеть, что у женщин и мужчин активность именуется с возрастом по-разному, а на первый взгляд же казалось, что мозг не зависит от пола.
Поделюсь опытом управления командой разработки, который практикую более 14 лет. Действительно программисты в моей практике (разработка комплексных информационных систем) часто работают в паре или тройке. И да, подтверждаю, объединение происходит по психологическому признаку. Признаться, я одним из критериев подбора команды использую совместимость.
Здесь уместно привести реальный пример - у меня была эффективная двойка в команде и вот один разработчик уезжает в другую страну. У первого ушло примерно три месяца чтобы найти общий язык с новым напарником и решающим здесь стал фактор кто-ведомый, а кто ведущий. Оказалось, что если разделить пару ведомый-ведущий, то можно получить второго ведущего из ведомого (в моем примере как раз ведомый и ушел). Из этого опыта я сделал вывод - что работа в паре (как Вы правильно написали) формирует устойчивые паттерны поведения, которые не дают паре развиваться (ведущий не развивает свои навыки лидера, а эксплуатирует то, что умеет), а ведомый не пытается выйти из зоны комфорта.
Спасибо за Вашу просветительскую деятельность и хорошо структурированную статью с примерами кода. Из своей практики отмечу, что для моей области (цифровая медицина) очень важно не потерять за высоким accuracy точность модели в терминах Recall и Precision.
И вот я попробовал применить Ваш Туториал для своей задачи. Я пытался найти методы машинного обучения, которые справятся не только с несбалансированностью классов, но и с проблемой пересечения (overlay).
Я взял вот такой датасет вот отсюда Мне было интересно, как разные модели справятся с задачей классификации такого рода.
Вот что получается, если использовать подстройку threshold по Вашей статье!
Да, точность не великая, но она лучше просто обычного zero-shot подхода к классификации, который бы у меня ранее.
Спасибо! особенно за ссылки на научные статьи. Надо сказать, что я заботливо не все, но большинство прочитал. По Вашим ссылкам doi это было легко сделать.
Вот здесь мне особенно понравилось:
Из статьи мы узнаем, что коллеги примени фильтрацию
А вот как раз гамма диапазон и интересно было бы посмотреть)
... в этой статье я попытался найти исходный дата сет с записанными сигналами ЭЭГ. К сожалению, не нашел. Прошерстил zenodo, там из похожего только статья из 2016 года, но тоже без доступа к данным. И уже отчаявшись.... нашел датасет с исходниками!!! https://zenodo.org/records/18865605 да, в нетипичных mat файлах, а не в привычном EDF формате, но всё же есть!
Ещё раз спасибо за подробный разбор!
У меня вот такая аналогия есть.
Для естественного интеллекта надо: белки, жиры, углеводы.
Для искусственного интеллекта: кремний, редкоземы, электричество.
И мало того, что это "ботленек", так эти ресурсы доставать где-то надо. Ограничение ресурсов приводит к борьбе за выживание и ведет к эволюции. И вот меня в школе учили, что за счет экспрессии генов (что она происходит с ошибками, как говорят, 1% на наши 6 млрд последовательностей нуклеодитных в ДНК (3 в одной + 3 в другой спирали)) и возникает движение вперед.
Признаться, было интересно прочитать про "мусорную" ДНК, спасибо!
Спасибо за статью. Вы затронули очень интересную тему, связанную с РАС и СДВГ. У меня обратная ситуация, мне доставляет удовольствие синхронизация и упорядочивание идей и задач.
Прочитал Вашу статью https://habr.com/ru/articles/916346/ Поделюсь личным опытом - не смог победить obsidian, мне он показался слишком сложным и для себя выбрал kanban доску. Пришлось перейти с Trello на аналогичное предложение opensource от испанских коллег с нетипичным название Taiga.io
Спасибо Вам за Ваш труд и вклад в просвещение РАС и СДВГ.
Спасибо за обзор! Уточните, пожалуйста, мой опыт говорит, что QWEN тоже хорошо подходит для подобного рода задач. Могли бы поделиться мнением о нём?
около 3 лет в таком режиме работаю, и мне кажется, что это достаточно полный и простой для само-чек-ап. Спасибо, рекомендую.
Очень жду следующую статью!