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种植大脑和儿童发育阶段
学龄儿童现在正在发展更精致的运动技巧，例如写作和绘画。思维中心正在学习更高级的语言，并弄清楚如何解决复杂的问题。小学的孩子们现在开始利用自己的思维中心来管理他们的情感中心；他们正在学习管理自己的感受。这意味着，除非他们处于直接的危险之中，否则他们将有意地在朋友面前握住眼泪或挤压他们的拳头，而不是在公开场合时兴奋地尖叫，以便稍后可以在他们孤独时回来处理大的感觉。但是，如果孩子不感到安全或他们的思维中心不发达，孩子们将迅速诉诸行为和大声的噪音，以更容易对他们来说更容易表达自己的感受。
大脑和计算机的进化：未选择的道路
摘要：当计算机在 20 世纪 50 年代左右开始成为技术的主导部分时，关于可靠设计和稳健性的基本问题就变得非常重要。它们的发展引发了对新问题的探索，例如是什么让大脑变得可靠（因为神经元会死亡）以及计算机如何从神经系统中获得灵感。与此同时，第一个人工神经网络诞生了。从那时起，大脑和计算机之间的比较观点就朝着新的、有时是意想不到的方向发展。随着深度学习的兴起和连接组学的发展，需要从进化的角度来审视硬件和神经复杂性是如何进化或设计的。在本文中，我们认为重要的相似之处既来自趋同进化（架构约束的必然结果），也来自神经生物学玩具图片指导的硬件和软件原理的灵感。此外，差异和差距源于缺乏为生物计算（包括大脑）铺平道路的重大创新，而这些创新在人工领域是完全不存在的。正如在合成生物计算中发生的那样，我们也可以问一问，人工智能设计中是否会出现替代思维。在这里，我们从进化的角度看待这个问题，并讨论生命和人工设计之间的显著融合，以及实现人工智能的先决条件是什么。
订婚的大脑：关于神经信息系统的课程
神经营销，神经经济学以及现在的神经信息系统（Neuro-IS）的领域正在增长，我们的学生希望更多地了解这一切。本文介绍了对Neuro-IS领域的新进入者的学习的检查。由此产生的选修课程的目标是有兴趣了解在组织环境中使用神经生理工具的本科专业。该课程集中于针对残疾人的基于大脑的计算机界面的设计方面，并普遍使用神经生理学工具来更好地理解人类精神状态。学生阅读开创性论文，以获得最新的基于大脑的技术的背景及其在各种组织中的应用。课程材料着重于系统的设计和可用性，用户的心理和认知状态以及对新技术的评估。学生通过设计和进行相关研究，分析现场案例或设计自己的基于大脑的界面来展示他们对关键概念的理解。本课程以面对面的格式教授了41名本科生，并在在线课程中使用了活跃的学习原则，并以高度积极的评价来介绍该课程。在线提供类的版本对学生的表现或课程评估都没有明显影响。关键字：神经 - IS，脑部计算机界面，神经生理学工具，教学教学法，课程发展，入门课程
大脑没有金钱：贫困作为禁用
美国长期以来一直将贫困和残疾视为单独的法律和社会类别，这是一个基于关于“应得的”和“不值得”穷人的广泛假设。在残疾人的情况下，通常认为个人对自己的不利地位是道德上的责任，而在贫困的情况下，假定个人因处于不利影响而处于过失，因此不太应得到援助。本文认为，大脑和行为科学的最新进展破坏了这些假设的事实基础。贫困抑制了儿童时期的大脑发育，后来在生活中会对认知能力产生不利影响，这是决策和长期计划的关键。稀缺科学是复杂而持续的，但其最基本的发现是迅速达成共识：贫困在大脑中的影响可能是致残的。
预测性大脑和开明的房间问题
人们如何使人们的说法是不确定性最小化系统的说法，这些系统试图以人类具有创造力的说法来浏览可预测且熟悉的环境？我们将其称为开明的房间问题（ERP）。解决方案不是（或不仅是）在误差限制大脑中，而是在环境本身中。创造力来自预测性大脑与不断变化的环境之间的各种相互作用：反复向我们自己的误差式机械移动的球门柱。通过（CO）构建这些具有挑战性的世界，我们有效地改变和扩大了自己的预测引擎运作的空间，并且该空间是“探索泡沫”，使信息能够寻求信息，不确定性最小化思维以使思想越来越深入地渗透到艺术，科学和工程空间中。在接下来的内容中，我们提供了这种环境领导的认知扩展的原则证明。本文是主题问题的一部分，“艺术，美学和预测性制作：理论和经验观点”。
让我们了解我们的大脑
– 如果你在显微镜下观察，你会看到大脑由 1000 亿个称为神经元的神经细胞组成 – 大脑重 3 磅（几乎和一袋面粉一样大） – 大脑 75% 由水组成 – 你出生时，你就拥有了几乎所有你将拥有的脑细胞 – 你的大脑会持续生长，直到你 20 岁左右
让我们建立一些大脑！
Josh Shapiro，州长Khalid Mumin编辑，教育部长| Valerie A. Arkoosh，医学博士，MPH，人类服务部长Josh Shapiro，州长Khalid Mumin编辑，教育部长| Valerie A. Arkoosh，医学博士，MPH，人类服务部长
两个光子更好的大脑视图
避免我们对人脑的理解需要对神经回路在包括实验室小鼠在内的哺乳动物的工作方式的新见解。这些研究需要使用显微镜监测大脑活动，该显微镜提供足够高的分辨率，以查看单个神经元及其邻居。两光子（2p）荧光显微镜具有明显的先进研究人员的能力，而UC Santa Barbara电气和计算机工程系的副教授Spencer Lavere Smith的实验室是与技术相关的研究枢纽。As the principal investigator on the five-year, $9 million NSF–funded Next Generation Multiphoton Neuroimaging Consortium (NEMONIC) hub, which was born of President Obama's BRAIN Initiative and is headquartered at UCSB, Smith says he is working, “to push the frontiers of multi-photon microscopy for neuroscience research.”去年秋天，在自然传播中，史密斯和他的合着者报告了他们形容为
Snap Pac Brains数据表
更快的设计：OSD32MP2X-PM简化了高速DDR4接口的设计过程，提供了一个可靠的起点并节省了数月的设计时间。〜 〜60％的板区域减少：使用3D SIP技术OSD32MP2X-PM将STM32MP2，DDR4集成，而被动剂与DDR4本身相同的包装，节省表面和路由区域。降低总拥有成本：使用SIP最多将工程设计时间减少9个月，降低您的PCB和组装成本，简化您的供应链，并确保更可靠的系统。世界一流的支持：访问参考设计，应用程序注释和OctavoSystems.com上的活跃社区。此外，我们还提供用于审查原理图和布局的服务，以最大程度地发挥第一通道设计的成功。
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端点AI是人工智能空间中的一个新边界，它将AI的处理能力带到了边缘。这是管理信息，累积相关数据并在设备上本地做出决策的一种革命性方式。端点AI在网络边缘采用智能功能，换句话说，它将用于将数据计算到具有AI功能的更智能工具中的IoT设备转换为具有AI功能的智能工具。这反过来改善了实时决策能力和功能。目标是使基于机器学习的智能决策在物理上更接近数据来源。在这种情况下，嵌入式视觉转移到端点。嵌入式视觉不仅包含了将图像或视频分解为像素 - 它是理解像素，理解内部内容并支持基于跨越特定事件的明智决定的手段。在研究和行业层面上进行了巨大的努力，以发展和改善AI技术和算法。