神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算,并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理,每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱,其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合,这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明,我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。
• The Vice Chancellor of the University of Nairobi (Ag) – Prof. Margaret J. Hutchinson • The DVC, Academic Affairs (Ag) – Prof. Ayub Gitau • The DVC, Research Innovation and Enterprise (Ag) – Prof. Francis Mulaa • Dean of the Faculty of Agriculture - Prof. Moses Nyangito and other Deans Present • The Chairman Department of Plant Science and Crop Protection – Prof. James Muthomi and other heads of departments present • Members of the University of Nairobi Senate Present • All Professors and other academic staff from FOA and entire UoN present • All the non-academic staff present from FOA and entire UoN present • All the Students from FOA and the entire University of Nairobi • My beloved Family – those present and others following from various locations • All my funding and research partners – those present physically and online • My dear朋友 - 在身体和在线上的人
本分析估计了 Ambuja 水泥基金会 (ACF) 在西孟加拉邦豪拉区三个街区实施的三项生计干预措施所创造的社会价值。它衡量了三个计划的社会投资回报率 (SROI),即农业生计 (ABL) 计划,该计划旨在通过引入创新的农业技术使农民收入翻番。妇女赋权计划 (WEP) 侧重于经济赋权和性别平等,而技能与创业发展学院 (SEDI) 为贫困青年提供职业培训,提高他们的就业能力并培养创业精神。研究期为 2019-20 年至 2021-22 年。分析结果将有助于通过纳入利益相关者的意见来优化价值。通过量化创造的社会和经济价值,SROI 值将有助于衡量计划的有效性,改善计划管理,并增进对企业社会责任影响的理解和沟通。它以社会价值国际的原则为指导,以确保流程健全、透明。
