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World File Search System吉尔特
查尔斯·道格拉斯·吉尔伯特
查尔斯·吉尔伯特（Charles Gilbert）及其同事的目标是了解电路水平上的大脑功能机理。吉尔伯特（Gilbert）确定了由远程横向连接组成的皮质电路的组成部分，并显示了神经元之间的连接如何动态运行。他已经确定了介导感知学习和脑部病变后功能恢复的皮质连接的长期变化，以及使神经元能够根据任务需求改变其功能的短期变化。他发现大脑区域的功能受到关注，期望和感知任务的自上而下的影响。实际上，神经元是自适应处理器，能够根据行为环境选择输入子集。他提出了一个模型，在该模型中，通过反馈对皮质区域的反馈与这些区域内的内在连接之间的相互作用，可以实现这种输入选择和相关的皮质动力学。他目前正在探索这种电路相互作用方式如何解释神经和行为障碍中的感知功能障碍。
吉尔特泌尿外科：朝着更好的诊断和管理...
•在讨论前列腺癌风险后，处于较高风险的男性可能会有PSA。•升高PSA时，请使用尿液测试排除感染。•如果提出PSA，则不需要数字直肠检查。•如果已完成DRE并且是异常的，则指二级护理，即使PSA在正常范围内。•除非还有其他可能导致的PSA的原因，例如尿路感染或最近的导管插入，除非有其他可能的原因。•PSA> 20ng/mL的患者无论其他潜在原因均应始终被引用。•在80岁以上或合并患者的无症状患者中，请勿常规测试PSA。
情感预测 - 丹尼尔·吉尔伯特
人们通常不知道微软股票的价格会涨还是跌？”）或他们自己的行为（例如，“我在未来 10 年内会离婚吗？”）。人们忽视了一种重要的预测形式，即人们预测自己感受的能力。我们认为，人们真正想知道的是他们的幸福和幸福水平，许多关于未来事件和行为的问题实际上是关于这些情感状态的问题的代理。人们希望能够预测他们是会结婚、离婚还是生孩子，因为他们相信这些生活事件是他们幸福的关键决定因素。他们想知道微软股票的未来价格，这样他们就可以赚钱，他们相信这会增加他们的幸福感。追求幸福是人类最基本的动机之一，如果人们有运转良好的水晶球，他们会经常看水晶球，试图实现这个目标。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
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