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World File Search System自传
自传中的神经科学史第 2 卷
我于 1923 年 1 月 25 日出生在瑞典乌帕拉。我生长在一个中产阶级的学者家庭。我 3 岁时，父亲被任命为隆德大学的历史学教授，我便带着家人从乌普萨拉搬到了那里。我父亲在乌普萨拉大学获得了博士学位，我母亲通过了文学硕士考试。我母亲一生都对研究保持着浓厚的兴趣，但她把抚养孩子和协助丈夫进行研究放在首位。然而，当我父亲 76 岁去世时，71 岁的她将自己全部投入到她最喜欢的研究领域——中世纪瑞典妇女的法律地位。她用瑞典语出版了几本书和一些关于这个主题的文章，几年后，她获得了乌普萨拉大学的荣誉博士学位。我们家里有四个孩子，我们都获得了不同级别的学位。我们对人文学科有着强烈的倾向。我的哥哥和姐姐选择了人文学科，而我和比我小 7 岁的弟弟选择了医学。我之所以行为偏离正轨，部分原因是年轻人的反对，部分原因是我模糊地认为科学比艺术更“有用”。我的童年和青年时代过得很快乐。我在一个稳定的环境中长大，父母爱我、支持我。我的叛逆和冒险行为可能很普通。学校生活还算可以忍受；我没费太大劲就取得了很好的成绩。1939 年 6 月，16 岁的我和一个同龄的男孩搭便车去德国旅行了 2 周。这是我 32 岁之前唯一一次出北欧旅行。这发生在第二次世界大战爆发前两个半月。我们有机会与许多社会地位各异的德国人交谈；他们中的大多数人都确信，收割一结束战争就会爆发，他们似乎也接受了这个事实，尽管他们有些不情愿。在柏林，我曾在一家由福音基金会经营的旅馆住了一晚，那里住着非常贫穷的人。我特别记得几个留着长胡子、面带悲伤的犹太人，他们一边嘟囔着，一边读着一本可能是《塔木德》的厚书，似乎是在绝望的情况下寻找答案和解决办法。否则，我根本不知道我身边可能正在发生的针对犹太人的可怕行动。
自传中的神经科学的历史12
史蒂夫·利斯伯格（Steve Lisberger）一直是理解使用眼动运动作为醒着的模型系统的运动控制和运动学习的神经回路基础的先驱，表现非人类灵长类动物。接受了数学和计算机科学培训，他作为研究生转向神经科学。在整个50年的职业生涯中，他一直用作工具单单元电生理学，巧妙的目标运动范例，对眼动行为的定量分析和计算建模。他对小脑皮层的输出如何控制运动以及其与前庭反射（VOR）的相互作用进行了重要发现。他对VOR中运动学习的神经回路基础的分析显示，前庭输入中存在于小脑皮层和前庭核中“小脑核”神经元的三个平行VOR途径。他的研究生涯的后半部分扩展到了平稳追捕眼动的视觉指导分析。他评估了如何从外部视觉皮层中解码视觉运动的种群响应，并将解码器的神经回路基础表征为一种途径，它估计了物理目标运动的速度和方向，并且可以评估运动可靠性并利用它来设置信号传播的强度，从而将信号传递从视觉系统到电机系统。最近，他将运动学习用于追捕眼运动，以阐明小脑皮层中学习神经回路的工作原理。
自传中的神经科学史第三卷
1923 年出生于德国柏林，本名为维尔纳·布鲁克。我的父亲是一名普通律师，也是一名优秀的钢琴家，他在家里与一个室内乐团一起演奏。我 5 岁时，我们家从市区的公寓搬到了郊区一栋舒适的房子里。生活很平静，我和邻居的男孩们一起玩耍，我的母亲开始带我去博物馆和美术馆。她是一个温柔的人，曾经是一名画家，还为孩子们写故事。1933 年，在小学最后一年级，我们举行了一次大型集会，班主任向我们解释了这对德国来说是多么伟大的一天，因为阿道夫·希特勒当选为总理。从那以后，生活发生了变化。令我惊讶的是，我发现我的玩伴都不再和我在一起了，我的父母不得不向我解释说，虽然我们没有宗教生活，但新政府认为我们是犹太人。几代人的文化同化、强烈的爱国主义以及在第一次世界大战 (WWI) 中担任军官的经历都变得毫无意义。在接下来的几年里，一切都变得越来越糟糕，在我父亲于 1938 年 11 月或 12 月从萨克森豪森回来后，我母亲设法把我送上了前往英国的儿童运输车，我于 1939 年 1 月到达英国。那时，我开始怀疑是否还剩下任何有意义的东西。为了叙述这个故事，我现在将随后在德国发生的噩梦抛在一边，只继续讲述我的故事。在肯特郡的一个美好的家庭里，我开始了新的生活，他们收留了我，我开始学习如何成为一名农民。我在那份工作中感到相当快乐，但这并没有持续太久。1940 年 5 月，当入侵预计发生时，所有德国国民都被拘留，我发现自己被归类为“三重敌国外国人”，不管那是什么，并被运往马恩岛。到 6 月，法国沦陷，我们很快被押送到加拿大，继续被拘留，但我们被视为普通敌国侨民，因为英国人没有告诉加拿大人我们是谁。我们花了几个月的时间才弄清楚，这要归功于我们最不寻常的营友的来信，他是前德皇最小的孙子，战争爆发时他在剑桥。后来，一位前被拘留者讲述了我们营地的整个疯狂故事（Koch，1980 年，1985 年）。
自传中的神经科学的历史12
Ellermann奖，瑞士（1984年），布鲁克斯国际讲座，哈佛大学神经生物学系（1993年），瑞士西奥多·奥特·普里布尔（Share）（共享）（1997年）（1997年）金脑奖（2002年）神经科学学会，神经科学学会，圣地亚哥社会（2004年）Ipsen oyronal plotiality for Neuronal塑料（2005）（2005年）（2005年）（200555）神经科学奖 - 赋予奖项（2010年）卡夫利总统讲座，神经经济学会（2010年）德国祖尔奇奖，德国（共享）（共享）（2013年）（2013年），蒙特利尔神经学研究所（2014）QI Zhen全球全球演讲全体讲座，日本神经科学学会第39届年会，横滨（2016）大脑奖（共享）（共享）（2017年）Caltech Chen Decrinented演讲（2017年）Erlanger Decording Ondricted Onction，San Diego（2018）Volker Henn volker Henn演讲（2019）英国剑桥市AV Hill演讲（2021）
探索高优越性自传体记忆 (HSAM) 中的抑制控制过程：单个案例研究
拥有超强自传体记忆 (HSAM) 的人可以非常详细地记住自己的生活，根据日期（例如，1995 年 4 月 15 日）检索特定的自传体事件。这种现象仍然极为罕见，而且人们很少知道为什么这些人能够记住比一般人多得多的事情，而不会被过去的记忆不断淹没。根据认知抑制依赖假说，抑制过程通过确定哪些记忆会（和不会）进入一个人的意识来调节一般的自传体记忆。我们假设这些控制过程在 HSAM 中被放大，保护他们不被大量的记忆所淹没。为了探索认知抑制在 HSAM 中是否是例外，一名患有 HSAM (DT) 的病例和 20 名匹配的对照者完成了一组 6 项任务，评估抑制的各个方面（例如，记忆、优势运动反应）。参与者还完成了强迫症和自闭症的筛查。结果表明，DT 的抑制功能与典型人群相当，因此并不例外。我们得出结论，抑制不太可能是超常记忆的最佳解释，并补充了越来越多的文献，即 HSAM 可以在没有临床症状的情况下发生。结果与 HSAM 研究的未来方向有关。
情节和自传记忆的机器人模型
情节记忆是属于及时存在的自我的经历。我们回顾了有关人类情节记忆和自我意识以及这些在发展过程中如何出现的证据，并提出年轻的孩子经历了一种持久的自我，支持了一种主观的记忆经历。然后，我们探讨了机器人技术认知体系结构的最新研究，该研究研究了合成情节和自传记忆形式的可能性。我们表明，生成建模的最新进展可以支持对自我和情节记忆的出现的理解，并且包括语言能力在内的认知体系结构正在显示出具有自传性记忆能力的叙事自我的进步。我们通过考虑机器人技术中更完整的心理时间旅行模型的前景以及这种建模工作对理解人类情节记忆和自我的含义的含义。本文是主题问题的一部分，“情节记忆的要素：40年研究的教训”。
自传中的神经科学史第 13 卷
György Buzsáki 定义了海马尖波和 θ 和 γ 振荡的突触细胞机制。他的理论和创新方法使脑节律研究成为最活跃的研究领域之一。Buzsáki 的工作改变了我们对健康和患病大脑中信息编码（“神经语法”）的看法。他最具影响力的工作被称为记忆痕迹巩固的两阶段模型。在学习过程中，输入会暂时改变海马网络。反过来，时间压缩的标记事件会在睡眠期间重复数百次以巩固记忆。Buzsáki 一直强烈提倡研究自然状态下的自发性大脑活动，例如睡眠，并提倡将大脑与身体的相互作用作为认知的进化来源。他证明，在没有变化的环境信号的情况下，皮质电路会不断产生自组织的细胞组装序列，特定于回忆或动物的路线规划，这是认知功能的神经元组装基础的突破。
海马 - 枕骨连通性反映了佛塔的自传记忆缺陷
1图像强度用于描述双眼竞争任务的结果，而精神成像的生动性用于描述VVIQ的结果。尽管这两个任务都是相关的，但VVIQ测量了生动，而双眼竞争任务的维度却没有明确定义。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
扩展思维和人为自传记忆
分布的自传记忆在社会心理学理论中受到了极大的关注（例如，Harris，Barnier，Sutton＆Keil，2014; Wegner，1986），在关于认知者与他们的人物环境之间的关系中，在很大程度上被忽略了。因此，本文的目的是通过讨论有关令人回味的对象和生命的经验工作，并概念化这些对象和技术如何整合到生物学记忆过程中，从而改变我们自传记忆的结构（Bell＆Gemmell，2009年），来引起人们对人为自传的纪念的关注。在与回忆性的对象进行相互作用时，我们通常将信息整合到大脑和世界上，以构建自传记忆，从而使我们能够以与在没有此类对象的情况下记住过去完全不同的方式记住我们的个人过去。本文中的一个特定重点是自传依赖性的维度，这是我们依靠对象能够记住个人体验的程度。我将讨论各种程度的自传依赖性，范围从低至中等到强度。这种依赖性越强，记住我们个人过去的车辆和过程都越大。本文具有以下结构。我首先要确定两个参数，以支持扩展思维，一个基于奇偶校验，另一个基于代理和外部资源之间的互补性，将后者优先考虑（第2节）。i分类法对不同的人类记忆系统进行了简要描述人类自传记忆的某些特性（第3节）。接下来，我区分用于实用认知任务的认知文物和用于记住我们个人过去的回忆物体，重点是后者（第4节）。i以概念化自传依赖性的维度结束了本文（第5节），并进行了一个案例研究，其中概念化了代理与救生技术之间的整合程度（第6节）。