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将大脑发育侵入感官编码的测试模型
抽象动物可以区分无数的感觉刺激，但也可以从学习的经验中概括。您可能可以区分同事的最喜欢的茶，同时仍然认识到与咖啡相比，所有茶都显得苍白。在检测，歧视和概括之间的权衡是感觉处理的每一层固有的。在开发过程中，特定的定量参数被连接到感知电路，并设置了可塑性机制播放的竞争环境。系统神经科学的主要目标是了解电路的材料特性如何定义逻辑操作（计算）以及这些计算对生存的好处。生物学的基本方法以及进化的机制 - 是在系统内更改单元或变量的方法，并询问这如何影响有机功能。在这里，我们利用我们对发育接线机制的了解来修改果蝇中的硬性电路参数，并评估功能和行为后果。通过改变膨胀层神经元（Kenyon细胞）的数量及其树突复杂性，我们发现输入数量（但不是单元格数）可以选择气味的选择性。当Kenyon细胞扩张减少和增强Kenyon细胞数时，保持简单的气味歧视性能。引入了不同的双遗嘱人，通过支持先天与学习解释的平行电路来处理化学感觉信息（Ghosh等，2011; Marin等，2002; Miyyamichi等，2011; Sosulski等，2011; Sosulski等，2011; Tanaka等，Tanaka等，2004; Wong et al。天生处理的电路依赖于不同细胞类型的发展规格，这些细胞类型以刻板的观念连接在一起，以将感觉输入与进化选择的行为反应联系起来（Chin等，2018; Clowney等，2015;Fişek和Wilson，2014;fişek和Wilson，2014; jefferis et al; 2014; Troemel等人，1997年；相比之下，专门用于学习解释的地区似乎更像是在计算机计算机中，相同的电路图案重复了数千或数百万次（Albus，1971; Ito，1972; Marr，1969; Marr，1969; Minsky; Minsky，1952年，n.d.）。这样的重复组织允许电路以学习解释的电路，以便像开关板一样运行，并有可能将任何可能的感觉表示（呼叫者）连接到任何可能的行为输出（接收器）。学习区域的开发涉及与能够接收广泛感觉输入并与驱动多个潜在行为输出的神经元联系的大量神经元的规范（Luo，2021）。有生物体识别刺激和了解其含义的潜力的定量接线参数取决于构成学习电路的神经元的发育认同。神经元从输入到输出的转换取决于其电路中的接线结构及其电生理特性。动物甚至可以感觉到什么？它可以互相区分哪种刺激？它可以从不同上下文中提取一般功能吗？感觉之间的比率动物如何感知任意刺激 - 那些未刻在基因组中的含义的刺激 - 它可以学到的东西取决于其关联学习回路的建筑和生理细节。“膨胀层”是在关联学习回路中观察到的一个常见基序，其中神经元接收有关一组感觉通道的信息将组合连接到更大的突触后细胞集（Albus，1971; Ito，1972; Marr，1969）。这些层都在具有集中大脑的每个主要动物中都发现，其中包括脊柱，小脑和海马；节肢动物蘑菇体；以及头足动物并行叶系统。从1970年代小脑的Marr-Albus理论开始，已经假设扩展编码以执行模式分离。
大型语言模型和人工智能即将对全球商业和教育产生变革性影响
最近推出的其他 AI 工具包括 Quora 的 Poe AI、Anthropic 的 Claude AI 以及 Elon Musk 的 xAI。亚马逊 AI 旨在帮助卖家撰写产品描述，而 GPT-5 正在接受测试。最近，微软扩大了与 Open AI 的长期合作伙伴关系，并宣布投资数十亿美元将 LLM 集成到其核心产品中，并加速全球 AI 突破 (Marr, 2023)。根据 Bender 等人 (2021) 的说法，随着从互联网上收集的文本量不断增加，只要 LLM 规模不断扩大与性能提升相关，这种趋势预计会持续下去 (Bender 等人，2021)。然而，根据 Ouyang 等人 (2020) 的说法，LLM 可能会产生不真实甚至有害的输出，这表明让语言模型变得更大并不一定能让它们更好地遵循用户的意图 (Wiggers, 2020)。这些发展引起了全世界的关注，并引发了有关这种强大的人工智能模型的伦理影响和潜在用途的讨论。
一种高效敲除肺炎克雷伯菌毒力质粒基因的方法
Chang 等，2012；Fazili 等，2016；Rossi 等，2018）。研究表明，赋予 hvKp 高毒力表型的最典型的毒力因子由位于毒力质粒上的基因编码，其中包括 iuc/iro（铁载体 aerobactin/salmochelin 的生物合成基因）、rmpA/rmpA2（增加荚膜产量的调节剂）和 peg-344（功能未知的代谢转运蛋白）（Russo and Marr，2019）。因此，大型毒力质粒上毒力基因的丢失将显著降低 hvKp 的毒力。尽管对hvKp毒力机制的研究已经取得了很大进展，但仍有许多问题尚未揭示：例如，毒力基因之间如何相互作用，它们如何调控hvKp的高毒力表型，以及毒力因子如何与宿主免疫系统相互作用。针对hvKp毒力质粒的有效基因编辑方法对于理解这些未知机制至关重要。目前，对hvKp毒力质粒进行基因敲除的报道很少，主要依赖于随机转座子插入和自杀质粒介导的同源重组（Cheng等，2010；
2021-2026 战术计划
成员和角色： Sherry Adrian，社会科学学院 SPC 代表（2020 年秋季） Gage Bausman，学生会 SPC 学生代表（2020 年秋季） Kalli Caldwell，学生会 SPC 学生代表（2021 年春季） Craig Erwin，财务与行政副总裁（当然成员） Lois Ferrari，美术学院 SPC 代表 Alisa Gaunder，学院院长（当然成员） Kellie Henderson，多元化与社会公正联盟学生代表 Alison Marr，自然科学学院 SPC 代表 Kendall Richards，学院副院长（当然成员；有发言权，无投票权） Heath Roberie，财务规划与分析经理（当然成员；有发言权，无投票权） Andy Ross，社会科学学院 SPC 代表（2021 年春季） Paul Secord，大学关系副总裁（当然成员） Jennifer Smull，学术支持人员代表 SPC Ronnye Vargas Stidvent，董事会代表 Derek Timourian，学生生活人员代表 SPC Natasha Williams，机构研究与效能主任（当然代表；发言权，无表决权）Miguel Zorrilla，校友会代表
认知神经科学中神经机制的批判性视角：走向统一
摘要 认知神经科学的核心追求是寻找认知的神经机制，而研究项目则倾向于采用不同的策略来寻找这些机制。但什么是神经机制？我们如何知道我们已经抓住了它们？在这里，我通过一个将 Marr 的层次与机制哲学研究相结合的框架来回答这些问题。由此，出现了以下目标：需要解释的是认知的计算，而解释本身由机制给出——由算法和实现它们的大脑部分组成。这揭示了认知神经科学研究的界限。在前机制阶段，认知计算与大脑中的现象相关联，从而缩小了机制在时空中的位置和时间。在机制阶段，确定了计算如何从各部分之间有组织的交互中产生——填补了前机械模型。我解释了为什么转向机械建模有助于我们实现目标，同时概述了这样做的路线图。最后，我认为神经机制的解释范围可以通过跨研究收集的效应大小来近似，而不仅仅是概念分析。这些观点综合起来形成了一个机制议程，使子领域能够在理论层面上相互联系。
先进的阀门技术 - DTIC
JW Marr 博士，通用电气公司；Glen W. Howell、RJ Salvinski、Terry Weathers，TRW 系统公司；WF MacGlashan, Jr.、O. F. Keller、Leonard Sauer、John Dräne、W. Tener，喷气推进实验室；AE Stone、RK Madsen，霍尼韦尔公司；DJ Easton，罗克韦尔制造公司；Merle A. Jones、James Wiggins、Floyd Bulette，马歇尔太空飞行中心；GF Tellier、Ed Prono，北美航空公司，Rocketdyne 分部；James R. Jedlicka、George Edwards、Horace Emerson，艾姆斯研究中心；RB Carpenter、JD Goggins，北美航空公司，空间与信息分部；Herbert Hope, Jr.，詹金斯兄弟公司；Paul Foster、Paul McKenna，刘易斯研究中心；Fred H. Husman，沃尔沃斯公司； Lowell C. Horwedel，Electrofilm 公司；Clinton T. Johnson，飞行研究中心；CC Shufflebarger，兰利研究中心；Joseph Englert，Crane 公司；John A. Farris，Pall 公司；Ralph Renouf，Black, Sivalls & Bryson 公司；以及 John T. Wheeler，载人航天中心。
Bioimp-创新治疗工程师的微技术...
玛丽和路易斯·巴斯德大学是位于伯戈涅 - 弗兰奇 - 科姆特地区的实验公共场所。它汇集了Franche-Comté，Belfort-Montbéliard（UTBM）和SuppémicrotechUniversity的前大学的22个组成部分。五个合作伙伴与大学玛丽和路易斯·巴斯德（Marie and Louis Pasteur）：国家艺术和工艺学院（ENSAM）校园De Cluny，Le Chu deBesançon，Le Crous BFC，法国血液建立（EFS），高等教育和商业学院（ESTA），以及高等美术学院，以及Besanous的高级艺术学院（ISBA）。大学玛丽和路易斯·巴斯德（Marie and Louis Pasteur）是基于法国最古老的大学历史，始于1423年。现在，它拥有28,000多名学生，其中包括来自欧洲和世界各地的20％的学生和学员。
目的地营销
感谢哈德斯菲尔德大学的全力支持和鼓励、建议和一般性讨论。感谢 N. E. Marr 教授将我的梦想变成现实，帮助我实现了目标。感谢我的导师 G. Crowther 先生在整个研究期间提供的专业建议、形成性建议和友好帮助。感谢我的联合顾问 P. Reynolds 先生的帮助和建议。感谢哈德斯菲尔德大学管理和营销系主任 J. Handley 女士以及其他管理和营销系成员的关注和支持。感谢哈德斯菲尔德大学研究办公室主任 I. Pitchford 博士的支持和行政协助。感谢 Rosalind Watt 女士对语言的专业纠正以及在格式化和完成本研究方面的友好帮助。感谢 S. Bretton 女士的专业建议和协助。感谢 Nova Nasser 女士的专业建议、合作以及愿意提供有关约旦旅游业历史的宝贵信息。感谢 Abdul Jabbar 先生作为领先技术顾问提供的技术建议。 Dr. A. Al Quatamin、Dr. M. Akroush 和 Dr. B. Ala’ake 在问卷管理中给予的支持。Prof N. Al Qatamin 以及 Bridge International 学术服务成员的持续支持和鼓励。Dr. Maen、M. Al Qatamin 的技术建议和鼓励。M. Qatamin Qais 先生在实证调查中提供的宝贵帮助。
研究人类大脑语言处理的计算模型：一项调查
预测神经活动，那么该模型就代表神经系统。相反，说如果模型代表神经系统，那么它预测神经活动是恰当的 [2]。第二种批评强调了在将模型与人类语言处理进行比较时，目标函数、学习规则和架构的差异。在视觉领域，它质疑通过优化分类性能来建模人类物体识别的一般方法可能会因为理论原因而被误导，即人类视觉系统可能并未针对图像分类进行优化 [3,4]。同样，人们的担忧还延伸到语言处理中的词语预测目标函数 [5]。第三种批评认为，计算模型的发现缺乏新颖性，通常是重述现有知识。根据 Barsalou (2017) 的说法，“神经编码研究几乎没有告诉我们这种处理的本质。虽然在 Marr 的计算和实现级别之间映射概念以支持神经编码和解码，但这种方法忽略了 Marr 的算法级别，而算法级别对于理解实现认知的机制至关重要。[6]”。尽管担忧是合理的，但正如乔治·EP·博克斯 (George EP Box) 所说，“所有模型都是错误的，但有些模型是有用的”。尽管在实现上存在根本差异，但先进的计算语言模型模拟了人类的语言能力。将它们视为理解大脑机制的潜在框架有三个主要优势。首先，计算模型可以有效地量化认知指标并识别语言处理中的神经相关性。与人工注释相比，它们对于大数据集注释具有成本效益，并且在处理句法复杂性等复杂指标方面表现出色。利用这些模型进行大脑相关性分析为分析自然数据提供了更大的灵活性，而传统的对比方法主要用于对照实验 [7、8、9、10、11、12、13]。其次，计算模型，尤其是大型语言模型，在各种语言任务中表现出类似人类的行为，提供了一种将来自不同模块的信息拼凑在一起的方法，并以整体的视角深入研究大脑语言处理机制。正如 Kriegeskorte 和 Douglas (2018) 所强调的，整合碎片化知识和结合学科对于获得脑计算模型的理论见解至关重要 [14]。第三，这些模型会产生前瞻性假设来验证大脑背后的语言现象 [15、16、17]。如果一个模型只用特定的结构来模仿人类的表现，就意味着这种架构可能捕获了解释大脑中观察到的行为的信息。为了支持这一观点，Kanwisher 等人 (2023) 提出深度网络可以回答有关大脑的“为什么”问题，这表明对任务的优化会驱动观察到的现象。为了彻底检查计算模型在研究大脑语言处理方面的有效性，本研究深入研究了统计语言模型 (SLM)、浅嵌入模型 (SEM) 和大型语言模型 (LLM) 随着时间的推移所做出的独特贡献。本研究旨在阐明这些模型如何以独特的方式推动大脑研究，探索特定的背景和方法。在接下来的章节中，第 2 节提供了不同计算模型和认知测量的术语。在第 3 节中，我们将深入探讨这些模型提供的三个优势，回顾这些方面的现有工作，并使用相同的训练数据集和评估指标对这些模型进行公平比较。第 4 节总结了这项研究，总结了主要发现和影响。
北欧复原力：加强供应安全和危机防范方面的合作
本报告是北欧部长理事会资助的研究项目的主要成果，该项目名为“管理北欧的竞争性相互依赖：混乱时代的北欧供应安全 (NOSAD)”。研究团队位于芬兰国际事务研究所，由 Mikael Wigell 领导。研究团队特别感谢参考小组在整个项目中的积极和建设性参与。参考小组包括 Esben Mulvad Tomsen（丹麦关键供应机构）、Louisa Hjort Poulsen（丹麦关键供应机构）、Ask Paul Lomholt Kemp（丹麦应急管理局）、Henrik Juhl Madsen（丹麦商业管理局）、Andras Marr Poulsen（法罗群岛渔业部）、Wivi-Ann Wagello-Sjölund（芬兰内政部）、Tiia Lohela（芬兰国家应急供应局）、Henri Backman（芬兰经济事务和就业部）、Margrét Halldóra Hallgrímsdóttir（冰岛司法部）、Lisbeth Muhr（挪威贸易、工业和渔业部）、May-Kristin Ensrud（挪威司法和公共安全部）、Malin Wester（瑞典民事应急机构）、Selma Ilijazovic （瑞典民事应急机构）、Jörgen Gyllenblad（瑞典卫生和社会事务部）、Camilla Palmqvist-Hägglund（奥兰政府，奥兰群岛）。我们还要衷心感谢在