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Neuron:精神病学中的功能神经成像和失败案例

精神疾病包括复杂的认知和情感异常,是最使人衰弱和对了解最少的疾病之一。目前的治疗主要依赖于针对大脑功能(药物)或学习过程(心理治疗)的干预措施。关于这些干预措施如何介导其治疗效果的机制仍不清楚。从20世纪90年代初开始,无创功能神经成像,加上认知神经科学的平行发展,似乎标志着精神病学以神经生物学为基础的诊断和治疗的新时代的到来。然而,尽管进行了30年的神经影像学研究,我们仍然缺乏任何精神疾病的神经生物学解释。同样,功能性神经影像学在临床决策中不起作用。在此,我们对这一僵局提出了批判性评论,并建议该领域如何更好地发展,并提供有影响的神经生物学见解。

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【Profinet专栏】关于结构化思维在PROFINET诊断中应用的思考

【0. 前言】 工业4.0趋势下的机器故障诊断,正在向更智能化的预防性维护系统发展:通过构建覆盖设备上各个部件的传感器与通讯网络,几乎所有电动、气动、液压、机械元件的状态数据都能得到实时监控,由此可结合机器学习与大数据分析,再结合日趋完善的故障处理知识库与决策系统,实现对机器异常状态的实时感知,预测出可能的故障隐患点,第一时间通知用户并提供最优化的维护方案。那么,这是否就意味着,经典的基于人的经验的故障诊断,今后就毫无用武之地了呢? 【1.传统故障诊断的价值与局限性】 尽管拥有了越来越强大的诊断工具,人,依旧是当前故障诊断活动中的核心。因为故障诊断其实是一个非常复杂的活动,不单单面向机器,而且面向各种各样不同知识与社会背景的用户。这就要求诊断者不仅拥有丰富的机器故障处理经验,而且需要具备良好的沟通协作与社交能力,因此体现出一定的服务价值。但同时我们也必须承认,人在当前机器故障诊断中的局限性也越来越明显了,因为机器正变得越来越复杂,哪怕是经验再丰富的诊断者,在面对千奇百怪的疑难杂症时,也难免会遇到自身知识技能的盲点。所以很多长期从事现场诊断的工作者都会有相似的体验:当遇到一个前所未见的故障现象,苦思冥想无果,承受着各方的压力,感觉是苦恼的。这个时候,想要化解被动局面就变得难上加难,而想尽快获得支援也不是一件容易的事情,因为首先你要将这个连你自己都没搞清楚是怎么回事的问题,客观的描述出来,让别人充分了解你所处的困境、异常的内容与背景,才有可能引起对方的重视。那么如何突破这些困局?不妨试试结构化思维的方法。 【2.结构化思维有助于解决传统故障诊断遇到的难题】 在传统的基于人的经验的诊断过程中,除了对诊断者经验的过度依赖,还伴随着跳跃性思维所产生的一些不确定性因素。跳跃性思维,有时候能起到剑走偏锋出其不意的神奇效果,帮助人们在故障诊断中走出一条捷径,但是一旦计划落空其后果也是相当尴尬,可能会使诊断活动陷入停滞甚至混乱。当面对现场出现的疑难杂症,能够保持头脑冷静采用结构化思维,相对来说是个更加稳妥的选择。因为这样就能使我们从多个侧面进行思考,深刻分析导致问题出现的原因,系统性制定行动方案,采取性价比最优的手段,使诊断计划得以高效率开展,有助于使问题得到彻底解决,也有助于形成信息全面逻辑清晰的问题调研报告。下面以典型的工厂自动化项目中PROFINET通讯网络问题诊断为示例,推演结构化思维方法论在机器故障诊断活动的应用思路。 【3.1.结构化诊断步骤1:4W1H,充分理解面临的问题】 WHAT:故障的表面现象是什么?例如:用户看到的是某机电设备无法动作、生产线停机,但是更换备件仍不能修复,那就不是头痛医头脚痛医脚那样简单。搞清楚表象背后的本质是什么?例如:借助各种通讯工具(特别是远程访问软件)与现场联系,了解用户曾经做了什么,获取现场设备与控制器状态的照片与录像,获取报警信息与报错代码,如果发现设备本身功能是正常的,而有证据显示控制器曾经丢失与设备的网络连接与数据交换,那么就可以初步确认故障本质其实是现场总线/以太网通讯控制网络方面,或者是机器设备系统集成方面的问题。搞清楚该机器遵循的是什么行业的什么公司的什么标准?例如:某些重大自动化项目,在规划阶段就已经定义了通讯网络的协议与架构,具体到参数设置固件版本等细节都有明文规定,这些都是标准的一部分,事先需要充分了解。 WHEN:什么时候 / 每隔多长时间发生该故障?例如:长时间关机后再上电时 / 每次开机都有 / 周期性可人为重现 / 偶发但可人为重现 / 偶发且无法人为重现(这是最困难的一种情况,往往重启后又正常了,需要一直等到下一次发生类似故障时,保护好现场,做尽可能完整的故障记录表,才有可能进行下一步的原因分析)。 WHERE:故障点具体在哪里?

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微信力推搜一搜,培养用户微信搜索习惯,搜一搜直接给红包

微信搜一搜在6.6.0版本中,终于从实验室功能升级为固定功能,不再是一个实验产品,也不可以关闭该功能了。从产品的演化来看,微信强化了搜一搜的功能,全力在推动微信应用内搜索。 之前搜一搜功能一直处于微信顶部,入口较深,而现在在朋友圈的位置,极大程度上把搜一搜功能又进一步强化了。 基于微信的海量信息和大数据社交互动以及优质的信息检索和分发技术,微信搜索必将能为用户提供更为精准的搜索内容,使用户在移动端获取信息的速度、内容质量更高效。 同时搜一搜主要展现或者优先展现的是小程序,这简直是为小程序推广注入了一剂强心剂

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【Nature子刊】CMU利用机器学习发现具有自杀想法的病人,准确度94%

【新智元导读】CMU心理学系教授 Marcel Just 等人在一项功能性核磁共振成像(fMRI)研究中发现了具有自杀倾向的精神病患者的表征。他们提出,利用机器学习技术表征人脑内的死亡和生命相关概念,可以高度准确地区分具有自杀想法的病人和无自杀想法的个体。该方法还可以在具有自杀想法的人中,进一步区分哪些人做出过自杀尝试,而哪些没有。 根据世界卫生组织统计,每年约有80万人自杀身亡。评估自杀风险是心理健康临床医生面临的最大挑战之一:具有自杀想法的病人常常掩盖其自身意图,而临床医生对自杀风险的预测也一直不甚理想

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