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意识在人类认知和适应行为中发挥着重要作用，尽管其在多感觉整合中的作用尚未完全了解，因此，仍存在一些问题：大脑如何整合来自不同外部环境的多感觉信号？如何定义这些多感觉信号的角色以遵循预期的环境行为约束？这项工作旨在阐明一种关于意识多感觉整合 (CMI) 的新理论，以解决上述研究挑战。具体而言，锥体细胞中已建立的情境场 (CF) 和相干信息最大理论（Kay 等人，1998；Kay 和 Phillips，2011）被分为两个功能不同的整合输入场：局部情境场 (LCF) 和通用情境场 (UCF)。 LCF 定义来自大脑其他部分（原则上来自时空的任何地方）的调节性感觉信号，而 UCF 定义外部环境和预期行为（基于过去的学习和推理）。LCF 和 UCF 都与受体场 (RF) 相结合，以开发一类新的情境自适应神经元 (CAN)，以适应不断变化的环境。使用人类情境视听 (AV) 语音建模来评估所提出的理论。模拟结果为情境调节和选择性多感觉信息放大/抑制提供了新的见解。这里回顾的中心假设表明，除了经典的兴奋和抑制信号外，锥体细胞还接收 LCF 和 UCF 输入。UCF（作为转向力或调谐器）在精确选择是否放大/抑制相关/不相关前馈信号的传输而不改变内容方面起着决定性的作用，例如，哪些信息值得更多关注？与现有深度神经网络 (DNN) 中的无条件兴奋和抑制活动相反，这被称为条件放大/抑制。
有意识的多感官整合
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