长期以来一直认为只有人类才能产生和理解语言。,但现在,人造语言模型(LMS)首次实现了这一壮举。在这里,我们调查了新的购买LMS在大脑中如何实现语言的问题。我们讨论为什么先验,LMS可能会与人类语言系统共享相似之处。然后,我们总结证据表明,LMS代表语言信息与人类的语言信息相似,以使相对准确的大脑编码和在语言处理过程中进行编码。最后,我们检查了哪些LM属性(您的架构,任务性能或培训)对于捕获人类对语言的神经反应至关重要,并审查了LMS的研究,例如在计算机模型生物体中,用于测试有关语言的假设。这些正在进行的调查使我们更加接近理解我们理解句子并用语言表达思想的能力的代表和过程。
这是超越时代的最佳故事讲述范例吗?围绕库夫拉誓言的故事。 “从战略上来说,1941 年 3 月战胜意大利人只是一次相对较小的壮举。尽管英国广播公司 (BBC) 宣布了这一消息,但在被占领的法国,人们对此并不关注,”Géraud Létang 认为。仅仅三年半之后,在斯特拉斯堡解放期间,勒克莱尔才更新了对他在利比亚绿洲的军官们的演讲——该演讲当时没有任何书面痕迹,因此至今仍有多个版本流传。随后,他决定赋予它一个骑士的形象,并将其转化为一个誓言:直到法国国旗在斯特拉斯堡大教堂上空飘扬,他才会放下武器。
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回顾刚刚过去的这个世纪所取得的众多辉煌成就,美国宇航员尼尔·阿姆斯特朗和巴兹·奥尔德林于 1969 年 7 月登陆月球的壮举格外引人注目。在本世纪初,很少有人能想象人类飞翔,更不用说摆脱地球引力前往月球。也很少有人能想象世界会以如此快的速度从航空旅行发展到太空探索。事实上,当这个世纪开始时,莱特兄弟还在俄亥俄州代顿的自行车店里工作,试图设计一种可以飞行的飞行器。从 1903 年他们在北卡罗来纳州基蒂霍克海滩首次危险飞行到登陆月球,仅仅过去了 66 年。尽管他们的首次飞行只有 120 英尺,但它开启了一个新时代,为一个世纪的惊人技术进步奠定了基础。 1
回顾刚刚过去的这个世纪所取得的众多辉煌成就,美国宇航员尼尔·阿姆斯特朗和巴兹·奥尔德林于 1969 年 7 月登陆月球的壮举格外引人注目。在本世纪初,很少有人能想象人类飞翔,更不用说摆脱地球引力前往月球。也很少有人能想象世界会以如此快的速度从航空旅行发展到太空探索。事实上,当这个世纪开始时,莱特兄弟还在俄亥俄州代顿的自行车店里工作,试图设计一种可以飞行的飞行器。从 1903 年他们在北卡罗来纳州基蒂霍克海滩首次危险飞行到登陆月球,仅仅过去了 66 年。尽管他们的首次飞行只有 120 英尺,但它开启了一个新时代,为一个世纪的惊人技术进步奠定了基础。 1
长期以来,人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在,人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里,我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后,我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息,从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后,我们研究了哪些 LM 属性(它们的架构、任务性能或训练)对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要,并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
长期以来,人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在,人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里,我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后,我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息,从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后,我们研究了哪些 LM 属性(它们的架构、任务性能或训练)对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要,并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
几十年来,超光速 (FTL) 旅行的梦想一直是科幻小说的主题。无数的书籍、电影和电视节目都探讨过这一概念,从《星际迷航》中的曲速引擎到《神秘博士》中的 TARDIS。虽然超光速旅行仍然只存在于科幻小说中,但科学界最近的讨论集中在标量波在实现这一非凡壮举中的潜在作用上。在本文中,我们将深入探讨标量波的神秘世界、它们的起源以及关于它们在以以前认为不可能的速度推动我们进入宇宙方面所起的作用的持续科学争论。标量波是一个深深植根于理论物理和量子力学领域的概念。与电磁波不同,标量波被描述为纵波,不会表现为电磁场的振荡。相反,它们的特点是没有电和磁分量,这使它们不同于更熟悉的横波 [1]。
多种精神障碍与精确的大脑过程失调有关。然而,很少有治疗方法可以纠正这种特定的大脑活动模式。自 20 世纪 60 年代末和 70 年代初以来,许多研究人员希望通过闭环大脑成像方法(如神经反馈)实现这一壮举,旨在直接调节大脑活动。然而,神经反馈从未在心理健康领域获得主流认可,部分原因是方法论上的考虑。在这篇评论中,我们认为,如果遵循当代的方法学指导方针,神经反馈是心理学中少数几种可以通过双盲安慰剂对照试验进行评估的干预方法之一。此外,利用机器学习和统计学的新进展,现在可以针对非常精确的大脑活动模式进行治疗。我们回顾了功能性磁共振成像神经反馈的最新文献,并讨论了当前和未来在心理健康领域的应用。
摘要:机器学习为科学家实现伟大的技术壮举提供了途径。在图像检测和分割方面取得显著成果的算法被称为深度神经网络。为了增强和完善这些技术,我们提出了一种利用堆叠自动编码器的 DNN 结构。活检用于对脑肿瘤进行分类,通常不会在确定性脑外科手术之前进行。机器学习的进步将有助于协助放射科医生在不使用侵入性手术的情况下进行肿瘤诊断。我们利用它的速度和以人为本的优势来改进医学成像设施。随着训练速度和准确性的提高,机器学习可以为医务人员打开新的大门。它将简化理解人脑的过程,并节省大量时间,避免手动扫描医学图像的计算负担。关键词:深度神经网络 (DNN)、卷积神经网络、自动编码器、脑肿瘤、机器学习