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大脑最不为人知的秘密：退化
简介 神经科学家致力于揭开大脑功能和功能障碍的奥秘。一种常见的研究策略是在各种条件下测量特定参数。然后通常重复这些测量，取其平均值，并用来推断一般模式或规则。对数据取平均值是一种古老的做法；例如，巴比伦、中国和印度文化中的早期天文学家隐含地平均天体现象的观测值以预测重要时期，例如对农业至关重要的时期。当所研究的过程遵循数学函数（表示为 y ¼ f(x)）时，取平均值是一种合理的方法，其中 f 是一个非常通用的函数。即使在实验开始时不知道确切的函数，也是如此。这种方法隐含的假设是，任何测量值的变化都是由记录过程的不完善引起的，因为一致的数学规则表明相同的输入应该始终产生相同的输出。本质上，每次我们遇到 x1 时，我们都期望测量 y1。然而，神经科学中一个普遍的假设是，我们测量的一切都符合 y = f(x) 规则。这一假设忽略了生命的一个基本概念：退化。退化是指不同的过程或结构导致相同的结果。以函数 y = f(x) 为例，其中 f 是平方根。方程 H4 得出两个答案：2 和 1 2。这个对偶解体现了退化。将这两个值求平方，可得到 4。两个不同的过程导致相同的结果。想象一下，我们有一台设计用于计算平方根的机器，但它缺乏精度。每当它计算 H4 时，可能会产生不同的结果，例如 2.01、1.99、2.08 等等。如果我们对这些结果求平均值，我们会得到一个接近于 0 的值。这个平均值掩盖了真实的现象，其中一半的值聚集在 2.0 左右，另一半聚集在 2.0 左右。
音乐中的黄金比例：作曲练习还是天才的结果？
Mădălina Dana RUCSANDA 1 , Noémi KARÁCSONY 2 摘要：黄金比例几乎存在于自然界的所有事物中，自古以来就吸引并启发了科学家、哲学家、艺术家和建筑师。纵观历史，黄金比例在各种艺术作品的构图结构中发挥着重要作用，但这种神圣比例的奥秘仍未得到解释。从美学的角度来看，这个神秘的数字被认为是完美比例的表达。纵观历史，各个时期作曲家的主要关注点之一是在他们的音乐作品中创造平衡和谐的结构。许多音乐作品采用了已经熟悉的规则，而在其他音乐作品中，新原则的出现可能是原创性的标志。当然，在少数涉及音乐中黄金比例的研究中，已经提出了关于黄金数字重要性的令人信服或至少合理的论点。然而，探索音乐文献，仍有一些与此主题相关的方面有待发现和制定。从这个意义上说，本研究的目的是介绍使用这种作曲技巧的几种方法，并隐含地将黄金比例定位在其效果和听觉感知的相关性中，并通过不同作曲家的作品中的几个作曲里程碑来举例说明。 关键词：黄金比例、斐波那契数列、神圣比例、音乐 1. 简介 在人类历史中，黄金比例（也称为黄金分割或黄金数字）为我们关于物质存在的日常和精神层面的认识和感知带来了非凡的启示，它是一种有价值的工具，而不是一套作曲规则。通过确定神圣比例，从哲学和数学的角度来看，已经建立了几条支配宇宙的规则。
是否有金属中的自由电子？
关于广泛接受的BCS超导理论的挑战可能是由于对自由移动电子和金属键的海洋的误解。基于这些概念，假定电阻是由导体中的电子振动和碰撞引起的。隐含地授予了该模型，BCS理论表明，库珀对耦合电子可以最大程度地减少其振动和抗性，从而导致超导性。但是，如果将电子电子负责将分子固定在金属键中，那么当电子在电流中移动时，金属结构如何保持稳定？这些模型的主要挑战是压力对电阻率和超导率的负面影响。放弃了这些模型，替代理论介绍了导体内等电式隧道的概念。在离间分子紧密的分子之间形成，这些隧道使电子能够以相同的能级跨分子移动，从而导致电流。电子，而不是自由移动，通常局限于其各自分子内的轨道，低于这些导电隧道的能级。将电子升入隧道需要能量，这表现为电阻。可以通过压缩分子间距来降低导体的电阻，从而最大程度地减少隧道和价轨道之间的间隙。随着额外的压力，该间隙可以进一步降低至零，从而导致隧道与价轨道重叠。因此，电子自然地驻留在隧道中，而无需向隧道提升能量，从而导致零电阻（零电导率）。该理论全面地解释了观察到的超导现象，包括Meissner效应，临界电流密度，临界磁场，电阻率与压力之间的逆关系以及为什么在高压下实现许多高温超导体。根据该理论，压缩分子距离是合成室温超导体的关键。最佳方法涉及工程分子结构以利用特定分子之间的吸引力，从而最大程度地减少了间隙。
贝叶斯基因组预测方法在全基因组关联分析中的应用
摘要背景：贝叶斯基因组预测方法的开发是为了同时将所有基因型标记与一组可用的表型进行拟合，以预测数量性状的育种值，从而考虑到性状遗传结构（标记效应分布）的差异。这些方法还为全基因组关联 (GWA) 研究提供了灵活可靠的框架。本文的目的是回顾用于 GWA 分析的贝叶斯层次和变量选择模型的发展。结果：通过同时拟合所有基因型标记，贝叶斯 GWA 方法隐含地解释了群体结构和经典单标记 GWA 的多重测试问题。使用马尔可夫链蒙特卡罗方法实现的贝叶斯 GWA 方法允许使用从后验分布获得的概率来控制错误率。使用贝叶斯方法进行的 GWA 研究的功效可以通过使用基于先前关联研究、基因表达分析或功能注释信息的先验信息来增强。贝叶斯 GWA 分析适用于多种性状，可通过多性状、结构方程或图形模型深入了解多效性效应。贝叶斯方法还可用于结合基因组、转录组、蛋白质组和其他组学数据，以推断因果基因型与表型的关系，并提出可改善表现的外部干预措施。结论：贝叶斯分层和变量选择方法为基因组预测、GWA、先前信息的整合以及来自其他组学平台的信息整合提供了一个统一而强大的框架，以识别复杂数量性状的因果突变。
负面情绪的常见和特定刺激类型的大脑表征
情感是大脑功能的一个基本属性。感官刺激的享乐品质和动机相关性决定了大脑对感官线索的反应强度并推动学习 1、2。人们投入了大量注意力来理解情感如何影响行为以及如何在精神病理学和神经系统疾病中受到干扰，但人们对情感过程本身的神经结构知之甚少——它们如何在大脑中呈现，以及它们是否收敛于价值的广义（共同）表征。情感体验通常根据“核心”维度效价和唤醒 3、4 或趋近-回避倾向 5 来定义，隐含地假设刺激类型之间存在一定程度的可互换性。神经经济学理论假设价值存在一种“共同货币” 6、7，即来自不同强化物的信号被整合成一个共同的表征，从而影响决策和行为。这些想法影响了临床研究。例如，情绪面部表情通常用作临床条件下负面影响的探针 8、9。同样，疼痛神经影像学集中在几种类型的刺激上，最常见的是热量，作为一般疼痛敏感性的探针 10。如果不同类型的情感刺激可以互换使用，任何厌恶刺激都可能适合探测“负面影响”系统（例如，由国立卫生研究院 (NIH) 研究领域标准 11 定义的）。如果不能，可能会错过重要的基础和临床效果，例如，如果使用的刺激类型与所研究的效果或人群无关。情感理论和学习、预测编码和主动推理的计算描述可能需要扩展到解释强化物特定和刺激类型特定的大脑过程 12。共享神经表征的证据是混合的。一方面，动物研究已经确定了情感的跨模态编码
基于穿梭捕获的离子
添加功能，仅在进一步反思或明确提示后重新审视此假设。同样，大学的成员可能会隐含地假设即将出义的总统希望他们制定新的计划，而不是批评现有计划。亚当斯和同事的发现有什么影响？未能考虑到情况通常可以通过删除而不是添加来改善情况有许多现实世界的后果。例如，当人们对自己的房屋装饰感到不满意时，他们可能会通过狂欢并获得更多家具来解决这种情况 - 即使摆脱混乱的咖啡桌也同样有效。对于资源剥夺的消费者来说，这种趋势可能特别明显，他们倾向于特别专注于获取物质商品3。这不仅损害了这些消费者的财务状况，而且会增加对我们环境的压力。在较大的范围内，个人决策者对加性解决方案的支持可能会导致有问题的社会现象，例如正式组织4和近乎通用的，但在本质上是不可持续的，对经济增长的追求5。Adams及其同事的工作指出了一种避免这些陷阱的方式 - 决策者和组织领导人可以明确征求和价值提议，以减少而不是增加。例如，大学校长可以指定删除委员会或政策的建议是期望和赞赏的。此外，个人和机构都可以采取自我控制措施来防止默认趋势添加。消费者可以最大程度地减少其存储空间来限制购买的购买，而组织可以指定触发自动关闭的Sunset条款 - 未能实现特定目标的计划。值得注意的是，对添加的偏见不太可能始终适用。在某些情况下，可以说要更容易产生次障碍的变化，因为这些变化不需要想象一些尚未存在的东西。的确，当人们想象情况如何有所不同时，他们更有可能通过取消采取的动作而不是添加他们未能采取的行动来做到这一点。向前看，当我们愿意想象删除事件扩展到删除功能时，值得探索，从而帮助我们通过减法来解决问题。
AI-GA：AI 生成算法，产生通用人工智能的替代范式
人类历史上最雄心勃勃的科学探索或许就是创造通用人工智能，大致意思是说，人工智能与人类一样聪明，甚至比人类更聪明。机器学习社区的主流方法是尝试发现智能可能需要的每个部分，并隐含地假设在未来的某个时候，某个团体将完成一项艰巨的任务，即弄清楚如何将所有这些部分组合成一台极其复杂的机器。我称之为“手动人工智能方法”。本文介绍了另一条令人兴奋的道路，最终可能更成功地生产出通用人工智能。它基于机器学习历史中的明显趋势，即手工设计的解决方案最终将被更有效的学习解决方案所取代。这个想法是创建一个人工智能生成算法 (AI-GA)，它会自动学习如何生成通用人工智能。这种方法有三个支柱必不可少：(1) 元学习架构，(2) 对学习算法本身进行元学习，以及 (3) 生成有效的学习环境。虽然前两个支柱的研究已经开始，但第三个支柱的研究却进展甚微。在这里，我认为手动方法或 AI-GA 方法可能是第一个实现通用人工智能的方法，并且无论哪种方法最快，这两种方法都是值得的科学研究。由于这两种方法的前景大致相同，并且机器学习社区目前主要致力于工程化人工智能方法，因此我认为我们的社区应该将大量的研究投资转移到 AI-GA 方法上。为了鼓励这样的研究，我在三个支柱中分别描述了有前景的研究。我还讨论了 AI-GA 方法独有的安全和道德考虑。因为它可能是实现通用人工智能的最快途径，并且了解简单算法产生通用智能的条件本身就具有科学意义（就像达尔文进化产生人类智能的地球一样），我认为对 AI-GA 的追求应该被视为计算机科学研究的一项新的重大挑战。
AI 学术诚信政策建议 - 写作学院
生成式人工智能建议政策的背景（针对教师）：您可能已经知道，诸如 ChatGPT 之类的生成式人工智能工具已经使自动化写作过程的某些方面成为可能，包括：头脑风暴；文本分析；发展论点或反论点；改善组织；调整风格和语法以适应文体惯例；甚至批量生成论文。ChatGPT 和其他大型语言模型 (LLM) 所写的内容通常包含虚假内容、编造的引文和可预测的写作。但他们的输出也往往是听起来很精致的写作。随着生成式人工智能平台的发展，它们将变得更擅长准确引用、写出更有趣的散文和更高水平的研究活动。我们写作课程的学生知道 ChatGPT 和其他免费、可访问的人工智能写作工具，有些学生已经在我们的课程中使用它们。匹兹堡的《学术诚信准则》禁止未经承认使用他人的作品，该准则解决了剽窃和合同欺诈问题。我们认为，该准则已经隐含地涵盖了生成式人工智能的潜在用途，尽管该政策可能很快会更新，以明确解决人工智能的使用问题。作文课程鼓励教师自行判断学生在课程中使用这些技术的情况。作文课程可以有效地使用生成式人工智能，如果您想在课程中整合此类技术，我们鼓励您在坚持作文课程目标的同时寻找这样做的方法。我们建议您在课程大纲和 Canvas 网站上包含以下政策之一，以明确您的政策。教师还应与学生讨论他们的政策，明确哪些人工智能的使用是允许的，哪些是不允许的，以及原因。如果您对课程中人工智能的使用有疑问，我们鼓励您联系我们的学术诚信院长兼英语教学教授 Jeff Aziz。如果您想禁止在课程中使用生成式人工智能，建议的课程大纲声明如下：
我们能解释数千种分子鉴定的小鼠神经元类型吗？从知道到理解
脑计划细胞普查网络 (BICCN) 于 2023 年 12 月 13 日在《自然》杂志上发布了《全鼠脑图谱》出版包（https://www.nature.com/collections/fgihbeccbd，2024 年 5 月 5 日访问）。这项单细胞转录组、表观基因组和空间转录组综合工作将小鼠脑中存在的不同神经元细胞类型的数量更新为惊人的总数，略多于 5300 种，揭示了它们的分子多样性与它们的相对位置一致。我们在此提出的问题是：我们能否解释如此多不同类型的细胞是如何产生和定位的？这个问题与另一个问题相关：我们是否有形态模型允许在相对位置和神经元类型规范方面将这种程度的多样性相关联？令人惊讶的是，答案是可能的，而且几乎是肯定的。 BICCN 出版物隐含地使用了 Herrick 的传统柱状脑模型（[ 1 ]；图 1 a-d），可能是 Swanson 的修改版（[ 2 , 3 ]；图 1 e），或 Dong [ 4 ] 在 Allen 研究所的成年小鼠大脑图谱 [mouse.brain-map.org] 中使用的模型。该模型将端脑、间脑、中脑、后脑和脊髓视为主要分区（五个喙尾小泡；图 1 a）。在该模型中，Herrick 的最小单位由四个功能实体表示（脑干和脊髓中定义的躯体运动、内脏运动、内脏感觉和躯体感觉柱：Sm、Vm、Vs、Ss；图 1 a、d）。本文作者将它们外推到前脑（即间脑的 Eth、Dth、Vth、Hth；端脑的 Hi、Pir、Str、Se；图 1 a-c 中统一颜色的代码）。请注意，前脑柱可能执行与后脑不同的功能，尽管间脑在功能上被解释为脑干的延续。总的来说，这就构成了 5 个囊泡 × 4 个柱 = 20 个柱状单元，它们应该产生最近发现的 5300 种神经元类型（平均每柱 265 种细胞类型）。
在访问-ESM-1.5
摘要。根据《巴黎协定》，签署国的目的是使全球变暖远低于工业前水平，优选低于1.5°C。隐含地需要实现净零或净阴性温室气体排放，以确保长期的全球温度稳定或降低。尽管需要这一要求，但对稳定气候的分析很少，并且缺乏模型实验来解决我们了解巴黎协定含义的需求。在这里，我们使用澳大利亚社区气候和地球系统模拟器地球系统模型（Access-ESM-1.5）描述了一套新的实验，该实验能够在净零排放下对气候进化的分析进行分析，我们提供了初步结果。进行了七个1000年的模拟，全球温度的稳定水平与巴黎的同意和一系列较高的全球变暖水平（GWLS）一致。我们提供了实验设计的概述，并使用这些仿真来证明延迟达到全球净零含量的二氧化碳排放的后果。我们表明，瞬态和稳定气候状态与GWL之间的稳定差异之间存在实质性差异。随着气候在零排放量下的稳定，我们确定了温度和降水模式的显着变化，包括持续的南大洋变暖和区域降水趋势的变化。在零净排放下的变化之间的变化在区域之间有很大差异，包括北极和南极之间海冰范围的对比轨迹。我们还检查了厄尔尼诺 - 西南振荡（ENSO），并发现与瞬态变暖下的投影相对于气候稳定下的ENSO事件幅度和频率降低的证据。在特定的GWLS上进行的分析表明，在排放停止后数百年来，区域变化持续了数百年，并且在较高的GWLS下，这些变化更强。我们的发现表明，即使在净零排放途径下，也可能存在实质性的长期气候变化。这些模拟可用于社区中，并希望基于其他地球系统模型来激励进一步的实验和分析。