XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相邻元素
技术附件2B-学校产出规范
b）更换的外部空间或理由应满足GDB的相关输出以及本技术附件的相关输出，并在位置的约束，相邻元素和子结构的约束中尽可能地满足。[AC_10_70_70] c）修复的外部空间或地面应符合任何特定于项目的规格或作为SSB一部分发出的图纸中的规格。维修后的整体绩效至少应与现有规定的良好效果。[AC_10_70_70] D）保留外部空间或地面应为现有，除非需要完成构成项目一部分的其他作品，否则需要最少的工作，并且总体绩效不得比现有的绩效差。[AC_10_70_70] e）需要“无工作”的元素作为现有。[AC_10_70_70]
长摩根的关联学习解释了人类对听觉序列中统计和网络结构的敏感性
网络是捕获世界复杂性的有用数学工具。在先前的行为研究中，我们表明人类成年人对听觉序列的高级网络结构敏感，即使在提供了全部信息。基于与相邻元素和非附近元素之间的过渡概率与内存衰减之间的过渡概率的集成，最好通过与关联学习原理兼容的数学模型来解释其性能。在本研究中，我们通过磁脑电图（MEG）探讨了该假设的神经相关性。参与者（n = 23，16位女性）被动地听取了在稀疏的社区网络结构中组织的色调序列，其中包括两个社区。在大脑对具有相似过渡概率的音调过渡的反应中观察到了早期差异（〜150 ms），但在社区内或之间发生了 - 发生。此结果意味着序列结构的快速自动编码。使用时间分辨解码，我们估计了每种音调表示的持续时间和重叠。解码性能表现出指数衰减，从而在连续音调的表示之间显着重叠。基于这种扩展的衰减预示，我们估计了每个过渡的长摩根关联学习新颖性指数，并发现该度量与MEG信号的相关性。总体而言，我们的研究阐明了人类对网络结构敏感性的神经机制，并突出了HEBBIAN样机制在支持各种时间尺度学习中的潜在作用。