The University of Texas at Austin

脑激活图的功能解码有了新做法：NiCLIP把神经影像文献文本与坐标生成的激活图放进同一潜在空间做对比学习，再借认知本体把相似度转成任务、概念和域的后验概率。此前常用的相关型解码器和GC-LDA依赖预计算元分析图与固定词表，只给出任务级预测。在人类连接组计划七个域的组水平图上，最佳配置的任务召回为62.86%，而Neurosynth与GC-LDA最高为20.71%；同一模型在个体水平激活图上表现明显下降。

脑激活图的功能解码有了新做法：NiCLIP把神经影像文献文本与坐标生成的激活图放进同一潜在空间做对比学习，再借认知本体把相似度转成任务、概念和域的后验概率。此前常用的相关型解码器和GC-LDA依赖预计算元分析图与固定词表，只给出任务级预测。在人类连接组计划七个域的组水平图上，最佳配置的任务召回为62.86%，而Neurosynth与GC-LDA最高为20.71%；同一模型在个体水平激活图上表现明显下降。

该工作提出一个受监管的去中心化协商框架，在“共识交易拍卖”基础上加入类似税收的监管干预机制，使偏好冲突的自利智能体在不直接披露私有资产估值的情况下协商，并给出有限时间终止的理论保证以及系统效率、收敛速度与监管干预强度之间关系的界；基于美国空管“协同航迹选项计划”的案例研究表明，该框架能让自利的空域扇区管理者可靠达成共识，并显示监管干预水平如何调节系统效率与收敛速度之间的关系。

该工作提出一个受监管的去中心化协商框架，在“共识交易拍卖”基础上加入类似税收的监管干预机制，使偏好冲突的自利智能体在不直接披露私有资产估值的情况下协商，并给出有限时间终止的理论保证以及系统效率、收敛速度与监管干预强度之间关系的界；基于美国空管“协同航迹选项计划”的案例研究表明，该框架能让自利的空域扇区管理者可靠达成共识，并显示监管干预水平如何调节系统效率与收敛速度之间的关系。

该研究使用 AlphaGenome 与 AlphaMissense 对来自癌症基因组图谱（TCGA）8,800 名患者、33 种癌症类型的体细胞突变进行扰动量化，发现复发性热点突变在蛋白层面预测效应更强，而非热点突变在多数癌症类型中调控效应更大；将变异层面预测聚合为患者-基因扰动谱后，这些谱具有基因与模态特异性，反映组织来源、癌症类型与微卫星不稳定性状态，并保留超出肿瘤突变负荷的信息；在缺乏复发性热点突变的患者中，更高的预测扰动与总生存相关，其中染色质可及性信号最强且最一致，在独立治疗注释队列中基因层面扰动也与治疗定义亚组内的生存相关。

该研究使用 AlphaGenome 与 AlphaMissense 对来自癌症基因组图谱（TCGA）8,800 名患者、33 种癌症类型的体细胞突变进行扰动量化，发现复发性热点突变在蛋白层面预测效应更强，而非热点突变在多数癌症类型中调控效应更大；将变异层面预测聚合为患者-基因扰动谱后，这些谱具有基因与模态特异性，反映组织来源、癌症类型与微卫星不稳定性状态，并保留超出肿瘤突变负荷的信息；在缺乏复发性热点突变的患者中，更高的预测扰动与总生存相关，其中染色质可及性信号最强且最一致，在独立治疗注释队列中基因层面扰动也与治疗定义亚组内的生存相关。