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人脑中的数字表示和算术
摘要 - 作为数字表示和算术的平台，人的大脑是一个复杂的系统，涉及大型双边网络，涵盖了认知的多个方面。数字是在所谓的“三重代码”中编码的，该“三重代码”需要口头，定量和书面形式。健康的人的大脑通常会以各种能力激活这些区域，而乘法与添加，精确计算与近似以及大与小操作数的计算。与人工系统相比，人的大脑可能更依赖记忆，而不是计数或顺序算术。本次评论的激励是，所有属性仅引用的所有属性都为旨在紧凑，高效和能量杯状系统设计的计算机工程师提供了潜在的有价值的课程。
结构可以预测人脑中的功能
请参阅正在更新的节点，然后是其更新的值。改编自Battaglia等人。（2018）。（c和d）描述边缘预测模型（C）和中心性预测模型（D）中的步骤，其中表示fcn更新的fcn更新功能，而边缘和2个连接的节点表示为输入，代表了fcn更新功能，用于以节点为单位和相互连接的edge的fcn更新功能，并代表输入和代表Edde exgentions grotection exgents grotection。改编自Battaglia等人。（2018）。
大脑中的分布式强化学习
了解奖励和惩罚对于生存至关重要。经典研究表明，哺乳动物中脑多巴胺神经元环与强化学习算法的奖励预测误差之间存在令人印象深刻的对应关系，这表示实际奖励与预测平均奖励之间的差异。然而，不仅要学习潜在奖励的平均值，还要学习其完整分布，这可能是有益的。机器学习的最新进展揭示了一套生物学上可行的算法，用于根据经验重建这种奖励分布。在这里，我们回顾了这些算法的数学基础以及它们在神经生物学上实现的初步证据。最后，我们重点介绍了有关这些分布代码的电路计算和行为读出的未解决的问题。
小胶质细胞，大脑中的舞者 小胶质细胞在健康和受伤大脑中的作用的研究
数十年甚至数百年来培育和发展的强大研究体系对于这些成功至关重要。但这些机构及其成员也受到了影响：在许多领域，几乎所有其他研究都陷入停滞，资金在原项目完成之前已经或将会用完。初级研究人员担心下一步的职业生涯，因为他们无法完成和发表他们的项目，而招聘冻结限制了他们的工作选择。政府、管理者和资助者对此做出了令人印象深刻的灵活应对。例如，在德国，通过修改法律，固定期限合同的研究人员获得了更多时间，资助组织也调整并延长了资助计划，放宽了截止日期。我们 BIF 通过为我们的研究员提供特殊的 COVID 延期来提供帮助，并将我们的博士奖学金的最长期限从三年延长至三年半——一般而言，适用于所有研究员。
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体而言，我们将两个轴突上的电压差假设为离子在空间叠加时的环境，认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲起始时间重置。在同步下，几个束同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这个模型下，仅根据胼胝体轴突的数量，我们估计每秒在这个白质束中可能准备和演化出多达 5000 万个量子态，远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。关键词
深水pinnipeds大脑中的抗氧化剂防御
觅食时，海洋哺乳动物进行了重复的潜水。当动物表面再灌注时，将氧气容易地用于电子传输链，这会导致活性氧的产生增加，并有氧化损伤的风险。在血液和多种组织中，例如心脏，肺，肌肉和肾脏，海洋哺乳动物通常表现出抗氧化剂的升高。但是，功能完整性对于生存至关重要的大脑很少受到关注。我们先前观察到在连帽密封（Cystophora cristata）的皮质神经元中，几种抗氧化基因的表达增强。在这里，我们研究了竖琴密封（Pagophilus groenlandicus）和带帽密封的视觉皮层，小脑和海马中的抗氧化基因表达和酶活性。此外，我们测试了几个基因的阳性选择。我们发现，与小鼠（Mus Musculus）相比，海豹脑中的抗氧化剂（例如超氧化物歧化酶（SOD）（SOD），谷胱甘肽过氧化物酶（GPX）和谷胱甘肽（GSH）相比，海豹脑中的组成型增强了。可能是后一种系统的活性是应力诱导的，而不是组成型的。此外，谷胱甘肽 - 转移酶（GST）家族的一些但不是全部成员似乎更加表达。我们没有发现阳性选择的签名，表明所研究的抗氧化剂的序列和功能是在pinnipeds中保守的。
推断大脑中语言计算的本质
句子包含决定其意义的结构，而不仅仅是单个单词的意义。Ding 及其同事 (2016) 的一项有影响力的研究使用短语和句子的频率标记来表明，人类大脑对结构很敏感，因为它会在结构呈现的速率下找到神经功率的峰值。从那时起，人们就如何最好地解释这种对语言科学产生深远影响的结果模式展开了激烈的争论。使用分层结构构建的模型以及基于联想序列处理的模型可以预测神经反应，从而产生了一个推理僵局，即哪一类模型可以解释神经读数中反映的语言计算的性质。在当前的手稿中，我们讨论了各种模拟所说明的文献中得出的结论中出现的陷阱和常见谬误。我们得出结论，仅基于这些神经数据以及任何类似的数据来推断句子处理的神经操作是不够的。我们讨论了如何最好地评估模型，以及如何以忠实于认知、神经和语言原理的方式对神经读数进行建模以进行句子处理。
对大脑中慢性应激的调节适应性
轴导致循环中糖皮质激素的分泌，该糖皮质激素与体内许多细胞中的糖皮质激素受体结合[2]。由于糖皮质激素受体是核受体，因此它们的活化会导致细胞核的表观遗传和转录变化[3]。pe-尤其对压力特别敏感，并且在这些时期，大脑的敏感性提高了。本综述着重于在这些时期内慢性应激（CS）的影响。大多数提出的发现源自啮齿动物的模型，在这种模型中，CS是由诸如克制或强迫游泳之类的身体挑战引起的，或者是社会挑战，例如早期生活中的孕产妇分离或成年后的社会失败。在最严重的范式中，压力源是不可预测的，这会增强其对动物的影响。
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体来说，假设两个轴突上的电压差是离子在空间叠加时的环境，我们认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲启动时间重置。在同步下，几个束会同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这一模型下，仅根据胼胝体轴突的数量[2]，我们估计每毫秒内，这一白质束中可能准备和演化出 1500 万个量子态，这一处理能力远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。