[73] N. Takei,Y。Watanabe和J. Shikata,“手动渠道模型中无条件安全的盲验证代码”,载于:第三届国际工程,能源和
神经成熟提供表征的稳定性和理解复杂概念的解决方案 Hiroyasu Watanabe Bream 研究小组 摘要 通过人工智能实现类似人类大脑功能的最新进展日益显著。然而,人工智能的这些惊人进步并不一定需要了解现代分子生物学。在这里,我说明了神经成熟在基于神经网络的信息处理模型中的重要性。在监督和强化学习范式中,未成熟的传递可以学习像正常高保真条件这样的属性,但在达到灾难性点后会失去这些属性。然后我研究了负责神经元成熟的基因,发现候选基因 KCNH7 在小鼠大脑发育过程中以更高的水平表达。在具有 KCNH7 通道属性的模拟神经模型中,激发阈值增加,从而产生线性响应属性。这些属性增强了表征回忆的稳定性,并使无监督学习模型能够理解复杂的概念。这些结果强调了神经成熟在成年人实现更高识别能力方面的重要性。
Reference: Tran Trang Thu, Lee Yongjun, Roy Shrawan, Tran Thi Uyen, Kim Youngbum, Taniguchi Takashi, Watanabe Kenji, Milošević Milorad, Lim Seong Chu, Chaves Andrey, ....- Synergetic enhancement of quantum yield and exciton lifetime of monolayer WS ₂ by proximal metal plate and negative electric偏见ACS Nano -ISSN 1936-086X -18:1(2023),第1页。 220-228全文(出版商的doi):https://doi.org/10.1021/acsnano.3c05667引用此参考: