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具有神经振荡和尖峰相信息的深尖峰神经网络
深度尖峰神经网络（DSNN）是一个有希望的人为智能的构成模型。它通过层次结构从DNN和SNN中受益，分别提供多个级别的抽象和事件驱动的综合方式，分别提供超低功率的神经形态实现。然而，如何有效地训练DSNN仍然是一个空旷的问题，因为不可差的尖峰函数可以防止直接应用于DSNN的传统后反向传播（BP）学习算法。在这里，受到生物神经网络的发现的启发，我们通过向DSNN引入神经振荡和尖峰信息来解决上述问题。特别是，我们提出了振荡后电势（OS-PSP）和相锁的活动函数，并进一步提出了新的尖峰神经元模型，即共鸣尖峰神经元（RSN）。基于RSN，我们为DSNN提供了峰值级依赖性的后传播（SLDBP）学习算法。实验结果表明，所提出的学习算法解决了由于BP学习算法 - rithm和SNN之间不兼容而引起的问题，并在基于尖峰的学习算法中实现了最先进的表现。这项工作提出了引入以生物学启发的机制的贡献，例如神经振荡和尖峰期信息对DSNNS，并为设计未来的DSNN提供了新的观点。
![arxiv：2405.09822v2 [cs.ro] 2024年11月18日](/simg/e\efb125d0d2f0bdb2f694f4f6433d539f297cc666.webp)
arxiv：2405.09822v2 [cs.ro] 2024年11月18日
摘要 - 本文解决了在实际环境中自主检查中对象目标导航的问题。对象目标导航对于在各种设置中实现有效的检查至关重要，通常要求机器人在大型搜索空间内识别目标对象。当前的对象检查方法没有人为效率，因为它们通常无法像人类那样在事先和常识知识之前引导。在本文中，我们引入了一个框架，该框架使机器人能够使用先前的环境空间配置和语义常识知识的语义知识。我们提出了将语义先验知识与机器人的观察结果相结合的搜索（对象检查任务的语义推理），以更有效地搜索和导航到目标对象。SEEK维持两个表示：动态场景图（DSG）和关系语义网络（RSN）。RSN是一个紧凑而实用的模型，可估计在DSG中的空间元素中找到目标对象的概率。我们提出了一个新颖的概率计划框架，以使用关系语义知识来搜索对象。我们的仿真分析表明，根据对象目标检查任务的效率，在本研究中检查了基于经典计划和大型语言模型（LLMS）的方法。我们在城市环境中验证了对物理机器人的方法，展示了其在现实世界检查场景中的实用性和有效性。
路易体痴呆症患者大脑代谢连接结构的性别差异
我们研究了性别如何影响路易体痴呆症 (pDLB) 患者的代谢连接改变。我们纳入了 131 名 pDLB 患者（男性/女性：58/73）和年龄相仿的健康对照者 (HC)（男性/女性：59/75），并进行了 (18)F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 (FDG-PET)。我们评估了 (1) 全脑连接的性别差异，确定了病理枢纽，(2) 神经递质系统功能通路的连接改变，(3) 静息状态网络 (RSN) 的完整性。pDLB M（男性）和 pDLB F（女性）的岛叶、罗兰岛盖和下顶小叶均存在功能障碍的枢纽，但 pDLB M 组显示出更严重和更弥漫的全脑连接改变。神经递质连接分析显示多巴胺能和去甲肾上腺素能通路存在共同改变。性别差异尤其出现在 Ch4-perisylvian 分区，pDLB M 显示出比 pDLB F 更严重的改变。RSN 分析显示没有性别差异，两组中初级视觉、后默认模式和注意力网络的连接强度均降低。在痴呆期，男性和女性都存在广泛的连接变化，男性胆碱能神经递质系统的主要脆弱性较大，这可能是观察到的不同临床表型的原因。© 2023 Elsevier Inc. 保留所有权利。
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