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基于深层关联神经网络的智能分类方法⋆
提出了一种基于深层关联神经网络的鸡蛋状态智能分类的方法。此方法旨在自动孵化过程中鸡蛋产卵的可视化结果的识别和解释。关联自动编码器的模型比传统方法具有多个优点。例如，输入图像是预大尺寸的，并且对“卷积 - 汇总/UPS采样层”的计数实际上是根据图像大小来定义的，这提高了分类的准确性。此外，平面计数被确定为分隔商，将单元在输入层中的细胞计数（两者计数）对加倍对的功率计数计数“卷积 - 汇总/上取样层”，以将整个单元格保留在汇总/UPS采样后的总细胞计数。此过程将层平面的大小宽度和高度减半，使模型层的结构定义自动化。Deep Boltzmann机器模型比传统的Deep Boltzmann机器具有多个优点。这些包括预先调整输入图像，确定有限的Boltzmann机器的数量在经验上以提高分类的准确性，并将神经元设置为隐藏层中的神经元数量，因为两倍的神经元在可见层中的神经元计数，以满足Kolmogorov Theorem在多维连续函数的表现上，具有单位持续函数的持续功能的表现。此模型自动化模型层体系结构的定义。基于深层关联神经网络的鸡蛋发育状态的智能分类方法可以应用于智能系统中，以分类鸡蛋蜡烛可视化在工业家禽生产中的孵化过程中。
乙酸乙酯α-葡萄糖苷酶抑制剂的分析...
单细胞智能是最近提出的术语，因为很明显，“生物智能”深深植根于遗传基础上。术语概念的可能应用是许多人可以通过多个基因调节网络创建特定细菌行为的一部分，其中可能涉及非编码RNA。生物智能是所有生物体中基因组单位形成的起源，无论是单细胞还是多细胞。这种智力对于地球上存在的生存是必不可少的。微生物对某些抗生素很敏感，但它们迅速获得了对这些抗生素的抗性，并且这种发展程度或适应性具有其遗传因子，其遗传因素可能是不编码的RNA或在基因组上难以辨认的。也许非编码RNA可以转移到编码RNA中，反之亦然。智力是存在于其起源的，如果它是微生物胚芽，植物药或人类或动物精子。当前的审查旨在简要阐明经典条件的遗传基础以及与非编码RNA的联系的可能性，以及是否可以应用该概念来增强抗生素灵敏度。
受大脑启发的脉冲神经网络中的终身学习和发展联想记忆
生物系统中的 EAM，更具体地说是大脑中的 EAM，是通过终身学习 (LLL) 创建的，其中相关项目在时间和空间中的结构（例如集群）不断创建和修改。另一方面，LLL 依赖于基于共性和相似性将新项目添加到现有结构中，因此 LLL 和 EAM 是同一过程的双重原则。这种二元性涉及大脑中不同层次的分子和神经功能，例如：神经发生；神经调节；情景重放；元可塑性；多感觉整合。1 大脑中的 LLL 是基于神经网络的人工系统中 LLL 的终极灵感，更具体地说，是基于大脑启发的脉冲神经网络 (SNN) 架构，其中时空联结结构不断形成和修改以形成不断发展的时空联想记忆 (ESTAM)。2–5
联想提示异步BCI诱导中风患者的皮质可塑性
目的：我们提出了一种新型的基于提示的异步大脑 - 计算机间（BCI）通过内源性运动皮质活性与体感途径的激活配对进行神经调节。方法：拟议的BCI检测到实时从单审EEG信号移动的意图，但是与经典的异步BCI系统相反，该检测仅在患者被提出移动时发生时间间隔。将这种基于提示的异步BCI与两种传统的BCI模式（异步BCI和非线同步BCI）进行了比较，并在慢性中风患者中进行了对照干预。记录其大脑信号时，患者在每种干预措施中进行了脚踝肢体的脚踝背部运动。BCI干预措施通过电刺激解码了运动尝试并激活传入途径。皮质运动的兴奋性是在干预后，通过经颅磁刺激引起的胫骨前肌中的运动诱发电位评估的。结果：与先前开发的异步BCI相比，提出的基于提示的异步BCI的假阳性/分钟和误报/真实阳性（％）的较少较少。线性混合模式显示，与对照条件相比，干预后所有BCI模式后，运动诱发的电势幅度增加（p <0.05）。拟议的基于提示的异步BCI导致所有干预措施中的峰值峰值运动诱发潜力振幅（141％33％）的相对增加最大，并持续30分钟（111％33％）。解释：这些发现证明了新提出的基于提示的异步BCI干预的高性能。在此范式中，个人收到精确的说明（CUE）来促进参与度，而精确检测到大脑活动的时机以建立与可塑性诱导的感觉输入的精确关联。
利用实时 fMRI 神经反馈诱导联想记忆形成的心理背景
记忆是人类认知的标志之一，当人类使用神经反馈自愿调节神经群体活动时，记忆就会被改变。然而，目前尚不清楚神经反馈是否会影响记忆的整合，以及在这种神经扰动之后记忆是会得到促进还是受损。在这项研究中，参与者记住了物体，同时我们根据他们在腹侧视觉流中的大脑活动模式为他们提供了抽象的神经反馈。这种神经反馈在记忆物体的同时在大脑中创建了一个隐含的面部或房屋背景。结果表明，参与者完全由于神经反馈操纵而在每个记忆的物体与其隐含背景之间建立了关联。我们的研究结果揭示了记忆形成如何受到神经反馈合成记忆标签的影响，并加深了我们对助记符处理的理解。
联想皮层区域的功能断开连接可以预测BCI培训期间的性能
巴黎，阿拉米斯项目团队，F-75013，法国巴黎，法国B. Institut du Cerveau et de la Moelle Epini ere, ICM, Inserm U 1127, CNRS UMR 7225, Sorbonne Universit e, Ecole Normale Sup erieure, ENS, Centre MEG-EEG, F-75013, Paris, France e Department of Bioengineering, School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, 19104,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院，美国弗莱尔曼大学神经病学系，19104年，美国G物理与天文学系，艺术与科学学院，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，19104年，美国电气和系统工程学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州pr。 19104年，美国I精神病学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城，19104年，美国J Santa Fe Institute，NM，NM，87501，美国，
ISAM-MTL：具有可识别峰值和关联内存网络
EEG中的跨主题变异性降低了当前深度学习模型的表现，限制了脑机构界面（BCI）的发展。本文提出了ISAM-MTL，这是一种基于可识别峰值的多任务学习（MTL）EEG分类模型（IS）代表和关联内存（AM）网络。所提出的模型将每个受试者的脑电图分类视为一项独立任务，并利用跨主题数据训练来促进跨受试者的特征共享。ISAM-MTL由一个尖峰功能提取器组成，该提取器可在受试者和特定主题的双向关联内存网络中掌握共享特征，该功能受HEBBIAN学习训练，以实现高效且快速的主体内部EEG分类。iSAM-MTL将学习的尖峰神经代表与双向缔合记忆进行了交叉主体EEG分类。模型标记引导的变异推断对可识别的尖峰表示，增强了分类精度。在两个BCI竞争数据集上的实验结果表明，ISAM-MTL提高了跨主体EEG分类的平均准确性，同时降低受试者之间的性能差异。该模型进一步表现出少数射击学习和可识别的神经活动的特征，从而实现了BCI系统的快速且可解释的核心。
配对联想刺激无法诱导自由行为完整大鼠的可塑性
摘要 配对联想刺激 (PAS) 已被用于人类，作为一种非侵入性工具来驱动可塑性并促进神经损伤后的恢复。需要更彻底地了解 PAS 诱导的可塑性，以充分利用它作为临床工具。在这里，我们在清醒大鼠模型中测试了具有多个刺激间隔的 PAS 的有效性，以研究联想可塑性的原理。通过在运动皮层和前肢长期植入电极，我们探索了 PAS 参数以有效驱动可塑性。我们使用闭环 EMG 控制的皮质刺激范式评估了皮质运动兴奋性的变化。我们测试了 11 个 PAS 间隔，选择这些间隔来强制大鼠运动皮层和脊髓中的神经元活动与与赫布尖峰时间依赖性可塑性原理相关的时间相一致。然而，尽管刺激配对数量相对较多（300），但没有一个测试间隔能够可靠地改变皮质脊髓兴奋性相对于控制条件。我们的研究结果对这些条件下 PAS 的有效性提出了质疑。
与离子和纳米粒子金属坐标交联连接
我们提供了对双结功能性共同聚合物网络的规范介绍，该网络结合了高功能和低功能（F）动态交联连接，以赋予负载，消散和自我修复能力。这种独特的网络配置类型提供了由共价和可逆的交叉链接组成的传统双开关网络的替代方法。高F连接可以提供类似于共价交联的承重能力，同时保留自我修复和当前赋予刺激性反应性的能力，这是由高F连接物种引起的。我们使用金属配位聚合物水凝胶网络证明了该设计基序的机械性能，这些金属凝胶网络通过金属纳米颗粒（高F）和金属离子（低F）交联连接的不同比率进行动态交联。我们还展示了纳米颗粒交联聚合物的自发自组装到各向异性板上，这可能是可以推广的，用于设计具有低体积分数渗透高f网络的双结功能性网络。©2022作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1122/8.0000410
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。