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神经振荡和记忆
全身麻醉是一种广泛使用的医学实践，每年影响超过3亿患者。尽管无处不在，但麻醉剂诱导健忘症的潜在机制仍然很少理解。本评论探讨了全身麻醉对记忆功能的影响，特别关注神经振荡在麻醉引起的记忆抑制中的作用。神经振荡，例如theta，伽马，三角洲振荡，缓慢的振荡（SO），纺锤体和锋利的波浪波纹（SWR），对于记忆形成和巩固至关重要。各种麻醉剂以影响记忆的方式调节这些振荡，即使在亚警觉浓度下也是如此。我们重点介绍了有关分子和电生理机制的最新发现，通过这些发现，一般麻醉药会影响与记忆相关的神经振荡，包括抑制突触可塑性，变化依赖于峰值的可塑性（STDP）以及跨越跨传频结合的峰值可塑性（STDP）的改变。此外，该评论还解决了年龄在与麻醉相关的记忆丧失中的重要性，老年患者特别容易受到长期认知能力下降的影响。电生理技术，例如脑电图（EEG）；以及晚期的神经调节技术，例如化学遗传学和光遗传学，已经为基础上麻醉引起的失忆症的神经动力学提供了见解，但脑电图节奏与记忆障碍之间的因果关系尚未完全阐明。本综述强调了对麻醉，神经振荡和记忆之间相互作用的进一步研究的重要性。理解这些机制不仅将提高全身麻醉的理论知识，而且还有助于发展更安全的麻醉策略，以减轻术后认知功能障碍，尤其是在高风险人群中。
记忆3月23日。indd
药房可以帮助您服用药物以及服用多少片。他们通常有七个小容器可以保留药物，一个一周的每一天。每个容器在早晨，下午和晚上都分为部分，如果您想随身携带药物，可以删除。有些人有警报，以提醒您何时服药。使用药房，您可以一目了然地看到您服用过药物，并避免误服用两次。
量子存储器：回顾
William Horrocks，OPTI 646 最终论文摘要。虽然量子信息科学在概念上与经典计算和理论有许多相似之处，但需要从头开始重新构想一些组件，才能有效地处理量子信息。“记忆”的概念，更具体地说，信息存储的构成就是这些概念之一。量子存储系统是众多对 NISQ 设备及其他设备的操作至关重要的系统之一。虽然量子存储器的基本功能类似于经典存储器，但量子状态下脆弱信息的细微差别需要仔细构建存储系统。在解决了量子存储器的基本功能之后，将介绍一个简单的实现，以进一步阐述要点。与传统计算类似，由于功能相似，多种设备都属于“存储器”的标签，但人们可以选择一些特征来优化其他特征，以最适合当前的情况。最后，我将以快速提及量子存储器协议和应用程序的一些有趣的最新发展来结束这篇评论。感兴趣的读者将根据需要参考文献。 1. 基本原理和功能 如前所述，量子存储器在功能上在概念上与经典存储器相似。一般来说，两者都负责记录所需信息并允许用户在稍后指定的时间访问。在非常简单的层面上，经典计算中的读写过程非常简单。要写入，外部系统输出一个二进制值零或一，该值被发送到经典存储器并被观察，并且存储器系统的一部分被更改以反映传入的值。类似地，读取操作可以被认为是逆操作；读取请求在指定时间触发，观察、复制存储器中的指定值并将其发送到所需位置。 在量子存储系统中，虽然中心思想相似，但量子信息所带来的挑战（主要是由于坍缩假设和不可克隆定理）要求谨慎处理存储问题。虽然期望很简单，但实现往往并非如此；必须在不改变系统的情况下“记录”未知的量子状态，并在用户定义的时间重现，同时避免直接干扰状态。由于量子信息的脆弱性，要高效完成这项工作相当困难。然而，正如量子力学提出挑战一样，巧妙地使用基本的量子光学概念可以提供多种解决方案。这些解决方案的复杂性最好通过一个例子来说明。2. 实验实现、性能参数和附加功能虽然它们都具有相似的功能，将量子记忆系统划分为不同的类别有助于使问题更容易处理。根据（Simon 等人，2010 年），量子记忆方案可以分为四个不同的类别：单光子记忆、一般状态记忆
学习和记忆的神经生物学
有条件的响应在成功的灭绝学习过程中逐渐停止。续订效应定义为当灭绝的上下文与获取不同时的恢复条件响应的恢复。已知应力激素皮质醇对灭绝记忆和联想学习有影响。在压力时序，持续时间和强度方面，已经观察到皮质醇对行为和大脑活性的不同影响。然而，在最初编码刺激结果关联对灭绝学习，更新及其行为和神经生物学相关性之前的皮质醇的影响仍然很大程度上是未知的。在我们的研究中，有60名人类参与者获得了20毫克皮质醇或安慰剂，然后学习，长大，并回顾了在不同情况下在不同背景下提出的食物刺激与随后三个任务阶段的不同结果之间的关联。在获取和灭绝阶段的学习绩效对两个治疗组都同样有益。在皮质醇组中显示出更新的续订。与安慰剂相比，在具有更新的参与者的亚组中，皮质醇治疗的参与者的灭绝学习绩效明显更好。表现出更新的参与者在回忆灭绝记忆方面遇到了一般困难，但与安慰剂相反，皮质醇组表现出与上下文有关的灭绝记忆回忆的损害。成像分析表明，在采集过程中，皮质醇在海马中的激活降低。在召回期间，皮质醇减少了腹侧前额叶皮层激活。皮质醇组还显示出在不同背景下进行灭绝学习时背外侧前额叶皮层的活化减少，但是在灭绝学习过程中，下额回学习的激活增强而没有上下文改变。综上所述，我们的发现将皮质醇作为灭绝学习和回忆记忆的有效调节剂，这也促进了更新。
稳定的Hadamard内存
部分可观察到的环境中有效的决策需要强大的内存管理。尽管他们在监督学习方面取得了成功，但当前的深度学习记忆模型在强化学习环境中挣扎，这些学习环境是可以观察到的，这些模型是可以观察到的。他们无法有效地捕获相关的过去信息，灵活地适应不断变化的观察结果，并在长剧集中保持稳定的更新。我们从理论上分析了统一框架内现有内存模型的局限性，并引入了稳定的Hadamard内存，这是一种用于增强学习剂的新型内存模型。我们的模型通过不再需要经验并在计算上有效地加强至关重要的体验来动态调整内存。为此，我们利用Hadamard产品来校准和更新内存，专门设计用于增强记忆能力，同时减轻数值和学习挑战。我们的方法极大地超过了基于最先进的内存方法，这些方法在挑战的部分可观察的基准（例如元提升学习，长期的信用分配和流行音乐）上表现出了在处理长期和不断发展的环境中的出色表现。我们的源代码可在https://github.com/thaihungle/shm上找到。