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大脑信息处理能力建模
神经生理学测量表明，人类的信息处理是通过神经元活动来表现的。然而，大脑区域活动与其信息处理能力之间的定量关系仍不清楚。我们引入并验证了大脑区域信息处理能力的数学模型，该模型包括神经元活动、输入存储容量和传入信息到达率。我们将该模型应用于从年轻和年老受试者的侧翼范式中获得的 fMRI 数据。我们的分析表明，对于给定的认知任务和受试者，更高的信息处理能力会导致更低的神经元活动和更快的反应。至关重要的是，处理能力（根据 fMRI 数据估计）预测了任务和年龄相关的反应时间差异，这说明了该模型的预测有效性。该模型为信息处理能力方面的大脑动态建模提供了一个框架，可用于预测编码和贝叶斯最优决策的研究。
技术资源在尼日利亚学术图书馆信息处理中的应用
本文探讨了技术资源在尼日利亚学术图书馆信息处理中的应用。电子时代使得用户在寻找信息资源时不再局限于印刷媒体。最新的研究成果通过电子方式发送到世界各地，当今时代没有一个严肃的研究人员只依赖印刷媒体，互联网、网站、电子邮件等都是当今的语言。从功能上讲，当前制度下的大学图书馆提供印刷和电子资源，为用户提供服务，提高机构的知名度，并作为衡量声誉的标准。换句话说，它们必须超越印刷品收集的信息传递界限。它必须扩展到计算机资源和其他非印刷格式。本文得出结论，技术资源对于 21 世纪全球信息材料的获取是必不可少的。因此，尼日利亚的学术图书馆必须努力将这些资源应用于其信息处理，以高质量的方式全面生产和分发信息内容。
世界作为量子信息处理器
如果对量子科学（即理论）没有透彻的理解，就不可能完全掌握现实和宇宙。本文的目的有两个，首先介绍量子信息处理的组成，然后讨论量子科学对理解现实的影响。我认为世界是完全量子的，而经典世界只是量子世界的一个极限情况。论点的关键是量子信息可以被视为一种生命现象。量子信息处理 (QIP) 一直是计算方法的主要主题。在这里，我们将其视为信息允许对世界进行非二元解释的方式。从这个意义上讲，量子信息处理在于理解纠缠如何成为连贯现实的基础，但又高度动态、充满活力和生动。我认为，信息是一种从无到有的创造生命现象。量子信息是实体、系统、现象和事件的关系视图（Auletta，2005 年）。
量子物理学和信息处理简介
3.2 可观测量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.4.1.1 薛定谔观点 . ...
注意，集中和信息处理... -Erabi
我们衷心感谢许多能够使我们的愿景成为现实的利益相关者。首先，我们要感谢安大略省神经洛玛基金会（Antario Neurotrauma Foundation），该基金会认可了埃拉比（Erabi）在脑损伤基于证据的评论领域的能力，并致力于为此提供资金。我们还要感谢Erabi，Mark Bayley博士（多伦多大学）和Shawn Marshall博士（渥太华大学）的共同主席，感谢他们的宝贵专业知识和此评论的管理。特别感谢作者提供了他们的时间，知识和观点，以提供严格而强大的评论，这将指导各种医疗保健专业人员的研究，教育和实践。没有您，我们就无法做到！一起，我们正在建立一种循证实践文化，使每个人受益。
用于管理信息处理和决策的人工智能
摘要 在大数据时代，管理者接触到越来越多的结构化和非结构化信息，他们必须每天处理这些信息才能做出决策。在此背景下，人工智能 (AI) 功能可以支持管理信息处理 (IP)，这构成了管理者决策的基础。迄今为止，人们对管理者在将 AI 融入其 IP 和决策时面临的主题知之甚少。本文通过对金融行业管理者的三次焦点小组访谈确定了这些问题，并通过调查进行了验证并得出了组织意义。结果表明，组织应 (1) 评估管理 IP 任务和匹配的 AI 系统，(2) (重新) 定义管理者和 AI 系统的角色，以及 (3) 重新设计管理流程以实现可持续的人机交互。
社论：了解神经活动的时间耦合在信息处理基础行动和感知中的重要性
这项研究的目的是了解神经事件的时间耦合在信息处理基本行动和感知中的作用。的行动和感知是针对有机体与环境的成功相互作用进行了优化的，以执行其生存所需的任务。与外部环境互动期间，大脑中的信息处理导致相互信息和惊人信息增加（Gupta and Bahmer，2019年）。相互信息是对两个变量之间关联强度的一般度量（Gupta和Bahmer，2019年）。对大脑中相互信息的变化的基本变化可以由大脑网络中的成对节点的尖峰活动表示，即在频率上的高频神经振荡与高频互动中的高频神经振荡或跨频率相互作用或跨越局部纤维电位（LFP）。由于时间耦合而引起的这些变量之间的任务诱导的关联可以增加相互信息，并减少刺激的感觉处理导致大脑中的惊人信息，从而成功与外部环境进行了成功。以前的实验研究还支持时间耦合在不同的感知任务中的重要作用（Bahmer and Gupta，2018）。此外，在信息处理基础动作和感知下的神经事件的时间耦合可能是不同程度的，从不太紧密到更紧密的程度（Gupta等，2020）。在边境研究主题中的许多研究都阐明了时间耦合在大脑信息处理中的作用。in此外，两个大脑区域之间的结合或大脑活性和外部刺激特征可以从时间耦合中出现（Von der Malsburg，1995）。在许多贡献中提出的几条证据表明，在中枢神经系统中信息处理期间，存在时间耦合和相互信息的增加。此外，由贡献手稿报告了各种研究神经活动之间的关联，反映相互信息的参数，其中包括Spike -Gamma LFP相干性，配对相位一致性（PPC），Spike Train Train距离和双学位。
生物细胞经典信息处理的代谢限制
生物信息处理通常被认为是经典的。然而，测量到的原核生物和真核生物的细胞能量预算比维持经典蛋白质构象和定位状态所需的能量低几个数量级，而这些能量在单分子退相干计算预测的 ˚A、fs 尺度上是经典分子动力学模型假设的。我们认为退相干仅限于细胞膜和细胞内隔间边界的直接周围环境，而体细胞生物化学则实施量子信息处理。检测最近分离的姊妹细胞对扰动的响应中是否违反贝尔不等式将为这一预测提供灵敏的检验。如果这是正确的，那么对细胞内和细胞间通信进行建模都需要量子理论。