哺乳动物皮层中的神经元数量在不同物种之间相差多个数量级。相比之下,兴奋性神经元与抑制性神经元的比例(E:I 比)变化范围要小得多,从 3:1 到 9:1,并且对于同一物种的不同感觉区域大致保持不变。尽管这种结构对于理解神经回路的功能很重要,但这种一致性的原因尚不清楚。虽然基于有效编码假设的最新视觉模型表明,增加兴奋性和抑制性细胞的数量可以改善刺激表征,但由于脑容量的限制,两者无法同时增加。在这项工作中,我们在体积受限(使用神经元数量作为替代)的情况下实现了一种有效的视觉编码模型,同时改变了 E:I 比。我们表明,在几个指标下,该模型在生物学观察到的 E:I 比下的性能最佳。我们认为这是由于计算精度和自然刺激表征能力之间的权衡而发生的。此外,我们通过实验得出了可测试的预测:1) 神经活动稀疏度较高的物种的最佳 E:I 比率应该更高;2) 抑制性突触分布和发放率的特征应该根据 E:I 比率而变化。我们的研究结果得到了我们对公开数据的新初步分析的支持,它提供了第一个基于最佳编码模型的定量和可测试假设,用于研究哺乳动物感觉皮层中兴奋性和抑制性神经类型的分布。
主要包括短距离无线通信网络、低功耗广域网、工业以太网等。众所周知,蜂窝5G、长期演进类别1/2(LTE CAT M1/M2)、长距离无线广域网(LoRaWAN)、窄带物联网(NB-IoT)是物联网(IoT)的代表技术,而工业物联网则高度依赖无线连接的可用性[5 – 6]。考虑到经典现场总线的特性与互联网特性不兼容,性能不足以传输互联网数据包,因此不能直接纳入工业物联网系统。尤其是这些经典网络不支持基于工业物联网的IPv6。但它们可以互联互通
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