背景：在经颅磁刺激临床实际应用中，是否能准确瞄准刺激脑区可影响经颅磁刺激的实际治疗效果。近年来，随着神经导航系统、移动式增强现实技术的发展，以及多种不同模态磁共振成像数据分析方法的出现，刺激靶区定位的准确性和靶区选择的优化有望得到进一步的提高。目的：综述基于磁共振成像的影像导航定位原理及在经颅磁刺激中的应用，归纳不同模态磁共振成像数据分析在指导经颅磁刺激靶区选择上的作用。方法：应用计算机在PubM
＜正＞人工智能（AI）的飞跃发展提升了人类认知和改造世界的能力。德勤会计师事务所发布财务机器人已经开始代替人类阅读合同和文件,IBM的沃森智能认知系统也已在医疗诊断领域表现出了惊人的潜力。随着研究的不断深入,AI开始逐步关注人脑思维意识的产生、人类智慧产生、人脑内部工作原理及工作方式等相关内容,并在多个领域开始超过甚至碾压人脑。看到AI发展前景的同时,也必须正视AI带来的负面影响。2017年9月,
＜正＞重度抑郁症患者有情绪低落、自卑抑郁、悲观厌世等临床特征，严重者有自杀行为，严重影响日常生活，给家庭和社会带来负担。随着精神科临床工作的开展，无抽搐电休克治疗（MECT）重度抑郁的效果获得肯定。但基于疾病类型的特殊性，护理工作的实施情况直接影响MECT的预后效果。本文以我院收治的精神科重度抑郁症患者为例，评价MECT辅助综合护理干预的临床效果，现报告如下。1资料与方法1.1临床资料选取2019
＜正＞习近平总书记深刻指出：“年轻干部生逢伟大时代，是党和国家事业发展的生力军，必须练好内功、提升修养”“要了解实际，就要掌握调查研究这个基本功”。近日，中共中央办公厅印发《关于在全党大兴调查研究的工作方案》，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。作为青年干部，要积极响应党中央号召，自觉融入火热实践，学会调查研究。坚持思想领先，厚植为民情怀。调查研究是我们党的传家宝。
智能博弈对抗是人工智能认知决策领域亟待解决的前沿热点问题。以反事实后悔最小化算法为代表的博弈论方法和以虚拟自博弈算法为代表的强化学习方法，依托大规模算力支撑，在求解智能博弈策略中脱颖而出，但对两种范式之间的关联缺乏深入发掘。文中针对智能博弈对抗问题，定义智能博弈对抗的内涵与外延，梳理智能博弈对抗的发展历程，总结其中的关键挑战。从博弈论和强化学习两种视角出发，介绍智能博弈对抗模型、算法。多角度对比分
随着科技的进步与计算机技术的不断发展,传统的多智能体博弈对抗方法经过长期改进,已经能在部分简单环境中实现较为稳定的智能体控制。但在如军棋推演等多元、异构、动态变化的环境中,传统的博弈对抗方法过于死板,无法根据局势快速应对,直接导致智能体表现不佳。为了解决此类问题,本文结合近年来飞速发展的人工智能技术,研究基于强化学习的多智能体博弈对抗,从根本上改变博弈策略的生成方法。强化学习方法作为机器学习方法中