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丙泊酚介导的无意识状态会干扰感觉信号在皮质层级中的传递
图 1：在清醒和昏迷动物中传递刺激时，从四个皮质区域记录 LFP 和脉冲数据。（A）犹他阵列的植入位置。STG：颞上回（听觉）；PPC：后顶叶皮质（联想）；8A：区域 8A（认知）；PFC：前额皮质（认知）。（B）在清醒和昏迷状态下传递的刺激。UC（无条件）音调和条件音调是两种不同的声音，均持续半秒。条件音调之后是经过半秒延迟后吹向动物面部的气流。UC 气流是相同的气流，没有任何先前的音调。（C）维持剂量期间脉冲率稳定。显示每个大脑区域的平均发放率（1 分钟箱）（平均值 +/SEM）。水平黑条（顶部）表示丙泊酚输注剂量的时间过程。给予高剂量 30 分钟（起效），然后给予低剂量 30 分钟（维持）。紫色条标记失去意识 (LOC) 和恢复意识 (ROC) 的平均时间。灰色框表示清醒和无意识状态所用的时间范围。
皮质微电路的密集计算机复制品揭示了听觉惊喜反应的细胞基础
摘要 神经系统因其对意外感觉输入的强烈反应而臭名昭著，但这种现象的生物物理和解剖学基础仅被部分理解。在这里，我们利用生物详细模型的新皮层微电路的计算机实验来研究听觉皮层中的刺激特异性适应 (SSA)，即神经元反应对重复（“预期”）音调有显著的适应性，但对罕见（“意外”）音调则无适应性。通过刺激投射到微电路的音调定位映射的丘脑皮层传入神经来模拟 SSA 实验；这些传入神经的活动是根据我们对单个丘脑神经元的体内记录建模的。建模的微电路自然地表达了许多实验观察到的 SSA 特性，表明 SSA 是新皮层微电路的一般特性。通过系统地调节电路参数，我们发现 SSA 的关键特征取决于突触抑制、尖峰频率适应和循环网络连接的协同作用。探索了这些机制在塑造 SSA 中的相对贡献，解释了与 SSA 相关的其他实验结果，并提出了进一步研究 SSA 的新实验。简介初级听觉皮层 A1 中的神经元表现出一种称为刺激的现象
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病变和表现在心灵理论中的位置，中风幸存者何塞·维克多·戈麦斯·门德斯，娜塔利亚·德拉泽里
这项研究回顾了目前有关中风幸存者中脑损伤位置与其在心理理论测试（音调）的表现之间关系的医学文献。心理理论是指理解和解释他人的心理状态的能力，例如信念，意图和情感。Google Scholar，Scopus和Web of Science索引者使用“伤害，思维理论，表现，中风，中风幸存者的位置”一词来选择相关文章。研究分析表明，病变的特定位置可以显着影响中风幸存者执行与音调相关的任务的能力，前后病变具有更大的影响。关键字：伤害位置，思维理论，表现，中风，中风幸存者。
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03.2023机器学习科学家联合创始人，启动到03.2024∂设计并开发了一个综合框架，用于创建可自定义的虚拟AI字符，结合了关键的建筑组件，例如记忆力管理，诸如上下文意识，及时的优化，音调/风格，音调/样式转换，强大的监狱破坏性囚禁机制。∂进行了研究并实施了一个检索演示的一代（RAG）框架，以增强虚拟AI字符的现实性和忠诚度。∂执行了Digrigoffortingtoevaluatecharacterrobustnessagainstjailstjail-breakattacks，识别现象，并迭代地改善了框架的防御策略。∂通过定期会议与核心团队成员合作，以保持进度，解决Challenges并为公司的未来指示制定战略。自然语言处理大语模型虚拟字符信息检索搜索引擎机器学习研究与开发
sei/ac -0012287239-警告
Video Recording 4K Video Recording 24 QPS, 25 QPS, 30 QPS or 60 QPS Video HD video recording of 1080p at 25 QPS, 30 QPS or 60 QPS video recording 720p at 30 QPS mode up to 4k HDR to 30 QPS Action mode up to 2.8k at 60 QPS video recording Dolby Vision up to 4K to 60 qps video in slow camera 1080p at 120 QPS or 240 QPS Video in通过视频传感器位移（Greight）Zoom Digital Zoom逐步获取光学图像稳定的延时随着夜间定居模式的快速获取最高3倍的音频缩放，真实音调真实音调电影视频稳定（4K，1080p和720p和720p）带有连续自动焦点的视频8 MP录制4k Zoom视频录制的视频播放2 MP录制了播放视频，并在播放视频播放Video Recording 4K Video Recording 24 QPS, 25 QPS, 30 QPS or 60 QPS Video HD video recording of 1080p at 25 QPS, 30 QPS or 60 QPS video recording 720p at 30 QPS mode up to 4k HDR to 30 QPS Action mode up to 2.8k at 60 QPS video recording Dolby Vision up to 4K to 60 qps video in slow camera 1080p at 120 QPS or 240 QPS Video in通过视频传感器位移（Greight）Zoom Digital Zoom逐步获取光学图像稳定的延时随着夜间定居模式的快速获取最高3倍的音频缩放，真实音调真实音调电影视频稳定（4K，1080p和720p和720p）带有连续自动焦点的视频8 MP录制4k Zoom视频录制的视频播放2 MP录制了播放视频，并在播放视频播放
CO3 2025 计划摘要
人类很自然地会将来自不同感官的信息联系起来——这种现象称为跨模态对应。例如，我们会将高音调的声音与小而亮的物体联系起来，而不是与大而暗的物体联系起来。哺乳动物的类似关联表明了一种进化优势，可能有助于动物解读不完整的环境线索（例如，根据动物的叫声判断其大小、发出资源位置的信号）。然而，在非哺乳动物中的证据很少，限制了我们对这种现象进化起源的理解。为了填补这一空白，我们收集了两种非哺乳动物物种中不同跨模态关联的证据：陆龟（Testudo hermanni）和家鸡（Gallus gallus）。在陆龟中，我们报道了音调与大小的关联，最近又增加了自发音调与亮度关联的新证据。在小鸡身上，我们提供了空间亮度关联以及声音符号关联的证据，类似于人类将任意声音（例如“Bouba”或“Kiki”）与特定形状（圆形或尖形）配对的倾向。这些发现表明，跨模态关联并非哺乳动物所独有，可能反映了脊椎动物大脑中共同的组织原则。这项研究揭示了远亲物种之间的感知相似性，并支持跨模态关联在进化过程中得到保留的观点。此类机制可能会增强多感官整合，提高在不同环境中的适应性。
长摩根的关联学习解释了人类对听觉序列中统计和网络结构的敏感性
网络是捕获世界复杂性的有用数学工具。在先前的行为研究中，我们表明人类成年人对听觉序列的高级网络结构敏感，即使在提供了全部信息。基于与相邻元素和非附近元素之间的过渡概率与内存衰减之间的过渡概率的集成，最好通过与关联学习原理兼容的数学模型来解释其性能。在本研究中，我们通过磁脑电图（MEG）探讨了该假设的神经相关性。参与者（n = 23，16位女性）被动地听取了在稀疏的社区网络结构中组织的色调序列，其中包括两个社区。在大脑对具有相似过渡概率的音调过渡的反应中观察到了早期差异（〜150 ms），但在社区内或之间发生了 - 发生。此结果意味着序列结构的快速自动编码。使用时间分辨解码，我们估计了每种音调表示的持续时间和重叠。解码性能表现出指数衰减，从而在连续音调的表示之间显着重叠。基于这种扩展的衰减预示，我们估计了每个过渡的长摩根关联学习新颖性指数，并发现该度量与MEG信号的相关性。总体而言，我们的研究阐明了人类对网络结构敏感性的神经机制，并突出了HEBBIAN样机制在支持各种时间尺度学习中的潜在作用。