因果引导的可解释机器学习显示，地下水对美国本土森林光合作用的空间影响可达干旱度的48%至101%
该研究利用太阳诱导荧光的卫星观测，结合地下水位深度与干旱度的模型估计，并采用因果引导的可解释机器学习，量化地下水与气候干旱度对美国本土光合作用空间格局的相对作用，发现地下水对森林光合作用的相对重要性相当于干旱度效应的48%至101%，在稀树草原与灌丛为30%至58%、草地为22%至42%、农田为15%至32%。
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该研究利用太阳诱导荧光的卫星观测，结合地下水位深度与干旱度的模型估计，并采用因果引导的可解释机器学习，量化地下水与气候干旱度对美国本土光合作用空间格局的相对作用，发现地下水对森林光合作用的相对重要性相当于干旱度效应的48%至101%，在稀树草原与灌丛为30%至58%、草地为22%至42%、农田为15%至32%。
这篇评论梳理了近期已发表的睡眠基础模型，比较其训练队列、评估框架与报告性能，并在一组独立的1型发作性睡病患者（n=51）与健康对照（n=28）队列上以不微调方式测试了一个现有睡眠基础模型，发现零样本睡眠分期表现一般且低于同队列的监督方法，脑电睡眠图（PSG）嵌入在人口学基线之上对疾病分类的增益很小，据此认为睡眠基础模型尚不适合临床部署。
该工作提出，皮层-丘脑回路适合实现多头自注意力与交叉注意力：第2/3层锥体细胞维持循环的键-值记忆，第5层锥体细胞解码由传入查询检索到的记忆，键、值和查询的计算映射到核心与矩阵丘脑-皮层投射并分布于皮层区的微柱与宏柱，一个皮层区构成一个注意力头、皮层构成多头自注意力网络，同一丘脑-皮层微回路还计算引导梯度式突触可塑性的感觉预测误差，而奖赏预测误差经基底神经节门控皮层输出与海马记忆的再激活，训练后的网络与人类言语感知的颅内记录相符。
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