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战斗锻造的视觉神经寄生虫我使用拳击疗法
同型视场失败经常会损害对大脑的Amborn或Chias Painter的视觉轨迹的损害[36]。患病率约为30％同源性偏式（HH）是后脑动脉区域中风后最常见的视觉障碍之一[31]。HH关于患者在日常活动中的独立性（例如阅读，烹饪，驾驶或空间导航）的界面通常很重要。由于这些残疾，生活质量受到了显着限制，并且患者还报告了违反主观投诉的几年[27]。仅大约10％的HH患者在头两周内完全康复。部分自发恢复仅发生在亚急性期，而在10-12周后，偏侧的程度通常保持恒定[37，38]。许多患者自发地采用策略来弥补其盲人半领域[39、40、8、26]。这些补偿策略中的某些策略不够甚至适得其反，许多患者继续在日常生活中表现出障碍。因此，HH的康复至关重要，应该尽早开始。各种研究有分化[33，13]。第一件事是通过反复的感觉刺激恢复盲人半场
Seeber · 卫星大地测量学
卫星大地测量法在测地学、测量工程和相关学科中得到越来越广泛的应用。特别是，现代精确和实用的卫星定位和导航技术的发展已经进入了地球科学和工程的所有领域。新的和即将发射的卫星任务以及对地球在太空中自转的监测对精细结构重力场模型的需求也日益增长。多年来，我一直觉得确实需要一本涵盖整个主题的系统教科书，包括其基础和应用。我希望这本书至少能在一定程度上满足这一要求。这里介绍的材料部分基于汉诺威大学自 1973 年以来教授的课程和国外客座讲座。我希望这些材料可以用于其他大学的类似课程。本书主要针对大地测量学、测量工程、摄影测量、制图学和测绘学等专业的高年级本科生和研究生。本书还旨在为对卫星大地测量方法和结果感兴趣并需要了解最新发展的专业人士提供信息来源。此外，本书还面向工程和地球科学相关领域的学生、教师、专业人士和科学家，例如陆地和空间导航、h
阿尔茨海默氏症的成像联盟（AIC）先入会议
Gillian Theresa Coughlan博士，完成了心理学学士学位（HONS）（2009-2013）和都柏林三一学院的临床心理学硕士学位（2013-2014）。在三位一体神经科学研究所（2014-2016）期间，她对认知衰老感兴趣，然后库夫兰继续在剑桥大学心理学系（2016年）担任客座研究员，直到她获得博士学位。在Michael Hornberger博士的监督下，在UEA的Norwich Medical School（2016年7月）在她的论文专注于空间导航，作为临床前阿尔茨海默氏病的新型诊断标记。她在加拿大的罗特曼研究所（Rotman Research Institute）（2020年）完成了一年的博士后奖学金，在那里她继续研究早期认知和生物学标记的阿尔茨海默氏病。2021年，她在雷切尔·巴克利（Rachel Buckley）博士的主要监督下加入了哈佛医学院/马萨诸塞州综合医院，并在加拿大阿尔茨海默氏症协会和阿尔茨海默氏症协会的奖学金的主要监督下担任博士后研究员。
Ingegneria Aerospaziale / Aerospace Engineering的博士学位 - 第40个周期主题研究领域：< / div>近距离操作的自主导航
太空探索和剥削已经进入了前所未有的增长和可及性的新时代。新颖的空间任务概念需要提高自治水平，以降低运营成本并实现雄心勃勃的目标。尤其是，具有不合作目标的小行星探索和接近性操作强烈激励自主和低延迟导航解决方案的发展。当前的深空导航在很大程度上依赖于地面系统，主要是通过Extrack和DSN网络来进行辐射跟踪和轨道测定。但是，由于信号传播延迟，这些传统方法不能为航天器提供有关其状态相对于目标的实时信息。在近距离行动中，这种限制变得至关重要，在这种操作中，国家的确定可能导致任务失败或致命的碰撞。这些挑战强调了对航天器轨道确定和控制的创新方法的迫切需求，尤其是在需要精确，及时的导航响应的情况下。在Cosmica项目的框架内（CUP D53C22003580001），本研究旨在通过使用机器学习技术等，以在自主空间导航中推进最新技术。该研究的重点是开发围绕小行星和不合作目标的邻近性操作的智能系统，在这些系统中，传统的导航方法面临重大限制。通过将人工智能与
神经塑性实践和练习
神经塑性练习可以帮助改善认知功能，从脑损伤中恢复并增强学习和记忆。这是一些神经可塑性练习的例子，以及对相关研究的参考：精神刺激，创造力和学习学习新语言：学习新语言通过形成新的神经途径挑战大脑。一项发表在“神经病学”中的研究发现，与单语个体相比，双语个体的认知能力下降延迟（Biallystok等，2007）。演奏乐器：学习弹奏乐器具有各种认知功能，包括记忆，注意力和运动技能。像“人类神经科学领域”中的研究表明，音乐训练可以导致结构性大脑变化（Hanna-Pladdy＆Mackay，2011年）。它可能会增加大脑区域之间的连通性，并且像学习新语言一样，可能有助于创建新的神经途径。视频游戏：改善运动协调，反应时间，记忆力，空间导航，推理，决策，解决问题的技能和韧性。（注意：带有明亮照明和快速动画的视频游戏可能过度刺激从规定的药物受伤和戒断中恢复过来。）其他游戏和难题：提高记忆力，解决问题的技能，大脑连接性，提高视觉空间的关注。
启发，但不模仿：人工智能与人类智能之间的对话
顾：我认为智能不只是拥有尽可能多的知识，而是从知识中学习普遍的规则，并运用到新任务中去。在神经科学中，有一个很好的例子，就是爱德华·托尔曼在1948年提出的“认知地图”。这个概念最早是在观察老鼠在迷宫中漫游时的行为时提出的。在这种空间导航任务中，老鼠首先将一系列空间和时间事件作为自我中心坐标存储起来，形成“情景记忆”，然后以认知地图的形式进一步转化为更抽象的“语义记忆”。基于自我中心地图，老鼠和其他动物可以利用结构化知识在新环境中导航，或者在迷宫中某些路径被阻塞时规划新路线。现在，我们知道认知地图不仅是空间导航的地图，也是抽象导航的地图，例如通过社交或价值空间。在最近的一篇《细胞》文章中，科学家发现猴子使用相同的大脑区域（包括海马体）来穿越空间，无论是物理空间还是抽象空间。这些大脑区域负责抽象一般规律并形成可以转移以解决不同问题的真实知识。这就是人类和其他动物拥有元学习或学会学习的能力的方式，这实际上是智力的关键，特别是使我们能够掌握多任务处理的一般智力。
欢乐时光：特质享乐主义能力与喝酒的动机之间的关联
进化塑造了个别物种的感觉能力和能力。在啮齿动物中，主要居住在黑暗的隧道和洞穴中的啮齿动物中，基于晶须的体感系统已发展为主要的感觉方式，对于环境探索和空间导航至关重要。相比之下，在日常生活中从周围的感觉空间收集信息时，人类更多地依赖于视觉和听觉输入。由于这种物种特定的感觉优势，认知相关性和能力的差异，跨物种类似的感觉认知机制的证据仍然很少。然而，最近对啮齿动物和人类的研究产生了令人惊讶的可比处理规则，用于检测触觉刺激，将触摸信息融入感知和目标指导的规则学习。在这里，我们回顾了跨物种的大脑如何利用此类处理规则在触觉学习过程中建立决策，遵循丘脑的规范电路和主要的体体皮质到额叶皮层。我们讨论了啮齿动物中微观和介镜研究的经验证据和计算证据之间的一致性，以及人类宏观成像的发现。此外，我们讨论了未来跨物种研究的相关性和挑战，以解决基于知觉学习的相互依赖于上下文的评估过程。
研究员 Stefan Leutgeb
尽管神经计算是神经科学和人工智能的基石，但大脑中大量神经元如何进行计算的生物学基础才刚刚开始被揭示。在识别神经计算基础的方法中，大脑的导航系统提供了特别有趣的途径。尽管支持导航的大脑区域（如海马体和内嗅皮层）通过多个处理阶段与感觉输入和运动输出分离，但这些大脑区域中出现的神经元活动模式与现实世界中易于识别的物理位置相对应。因此，单个神经元的活动模式总体上形成了自然世界的地图状表示。虽然中等复杂的计算模型可以很容易地重现这种现象，但这些模型在多大程度上准确地捕捉了在真实大脑中执行这些计算的神经元之间一组关键连接中的关键计算。本文提出的工作将首先回顾成功的案例研究——包括来自无脊椎动物模型的案例研究——这些案例研究已经确定了用于空间导航和底层计算的大脑回路。然后，我们将采取一种综合的方法来探究这些研究是否可以推广到越来越复杂的系统，或者我们是否需要重新思考一旦大量神经元跨多个大脑区域连接起来，如何识别神经计算。虽然我们的思考将以生物系统为基础，但它也会考虑来自各种学科的方法，例如视觉艺术、社会科学（例如地理学）、经济学和计算机科学。
机器学习和眼球运动让我们深入了解神经退行性疾病机制
摘要：人类是视觉主导的物种；我们感知到什么取决于我们看向何处。因此，眼球运动 (EM) 对我们与环境的互动至关重要，实验结果表明，EM 会受到神经退行性疾病 (ND) 的影响。这可能是 ND 中某些认知和运动障碍的原因。因此，我们旨在确定 EM 诱发反应的变化是否可以告诉我们 ND（例如阿尔茨海默病 (AD) 和帕金森病 (PD)）在不同阶段的进展情况。在本综述中，我们分析了心理、神经和 EM（扫视、反扫视、追踪）测试的结果，以使用机器学习 (ML) 方法预测疾病进展。借助 ML 算法，我们能够从高维参数空间中找到与 ND 症状相关的显着 EM 变化，从而让我们深入了解 ND 机制。所描述的预测算法使用各种方法，包括粒度计算、朴素贝叶斯、决策树/表、逻辑回归、C-/线性 SVC、KNC 和随机森林。我们证明了 EM 是评估 PD 和 AD 症状进展的可靠生物标记。这两种疾病都存在 3D 空间导航问题。因此，我们研究了虚拟空间中的 EM 实验，以及它们如何帮助发现与神经退行性疾病相关的大脑变化，例如与位置或/和方向问题相关的变化。总之，具有临床症状的 EM 参数是强大的精密仪器，除了借助 ML 预测 ND 进展的潜力外，还可用于指示这两种疾病的不同临床前阶段。
基于后继表示训练的神经网络的多模态认知图
认知地图是关于大脑如何有效组织记忆并从中检索上下文的一个概念。内嗅海马复合体与情景和关系记忆处理以及空间导航密切相关，被认为通过位置和网格细胞构建认知地图。为了利用认知地图的有希望的特性，我们使用后继表示建立了一个多模态神经网络，该网络能够模拟位置细胞动态和认知地图表示。在这里，我们使用由图像和词嵌入组成的多模态输入。网络学习新输入和训练数据库之间的相似性，从而成功学习认知地图的表示。随后，网络的预测可用于从一种模态推断到另一种模态，准确率超过 90%。因此，所提出的方法可以成为改进当前 AI 系统的基石，以便更好地理解环境和物体出现的不同模态。因此，特定模态与某些遭遇的关联可以在新情况下导致情境感知，当发生具有较少信息的类似遭遇时，可以从学习到的认知图中推断出更多信息。认知图，以大脑中的内嗅海马复合体为代表，组织和检索记忆中的情境，这表明像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 可以利用类似的架构来充当高级处理中心，类似于海马体在皮层层次结构中的运作方式。最后，通过利用多模态输入，LLM 可以潜在地弥合不同形式数据（如图像和文字）之间的差距，为情境感知和通过学习到的关联来扎根抽象概念铺平道路，解决人工智能中的基础问题。