XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System腹侧
蛋白质的食欲驱动腹侧对齐相关的腹侧对段落区域神经活动的差异
致谢：作者承认莱斯特大学临床前研究机构生物医学服务部的帮助和支持，以提供技术支持和对实验动物的照顾。作者要感谢Vaibhav Konanur开发了用于纠正荧光痕迹的分析方法，Leon Lagnado用于初始光度法实验中使用的友善借贷设备，以及Andrew Macaskill和Andrew Macaskill进行有关分析的有用讨论。这项工作由生物技术和生物科学研究委员会资助[授予J.E.M.的BB/M007391/1。]，欧洲委员会[授予J.E.M.的GART＃631404]，Leverhulme Trust [授予＃RPG-2017-417 to J.E.M.和J.A-S。]和TromsøResearchFoundation [授予J. E. M.的19-SG-JMCC）。
新能源侧储能优化配置技术研究进展
收稿日期： 2022-02-28 ； 修 改稿日期： 2022-03-31 。 基金项目： 北京市科技计划项目（ Z201100004520016 ）。 第一作者： 李红霞（ 1996 —），女，硕士研究生，研究方向为储能优化
恢复腹侧的GABAB受体表达...
反复暴露于诸如甲基苯丙胺（METH）之类的精神刺激剂中，会在中皮质上的多巴胺系统中诱导神经元适应性，包括腹侧对段区域（VTA）。这些变化导致持续增强的神经元活性，导致多巴胺释放和上瘾的表型增加。在VTA中，GABA B受体介导的神经元抑制作用似乎降低了该系统中多巴胺能活性的一个因素。通过蛋白质磷酸酶2a（PP2A）的GABA B 2亚基的丝氨酸783（Ser783）的去磷酸化似乎触发了精神刺激剂成瘾的啮齿动物中的下调GABA B受体。因此，防止使用干扰肽的GABA B受体与PP2A的相互作用是恢复GABA B受体介导的神经元抑制的有前途的策略。我们以前已经开发了一种干扰肽（PP2A-PEP），该肽抑制了GABA B受体/PP2A相互作用，从而在病理条件下恢复受体表达。在这里，我们检验了以下假设：在甲基化小鼠的VTA中恢复GABA B受体表达减少了成瘾的表型。我们发现，在VTA和伏隔核中，GABA B受体的表达显着降低，但在甲基化小鼠的海马和体感皮层中没有显着降低。将PP2A-PEP输注到甲基化小鼠的VTA中，在VTA中恢复了GABA B受体表达，并抑制了甲基甲基诱导的运动敏化，如开放式测试中所评估的那样。此外，在有条件的位置偏好测试中，将PP2A-PEP施用到VTA中也降低了药物寻求行为。这些观察结果强调了VTA GABA B受体在控制成瘾表型中的重要性。此外，这项研究说明了
腹侧视觉流的无监督神经网络模型
深层神经网络目前提供了整个灵长类动物腹视觉流中神经元反应模式的最佳定量模型。然而，作为腹侧流的开发模型，此类网络仍然令人难以置信，部分原因是它们是经过超级可见的方法培训的，需要比婴儿在发育过程中可以使用更多标签的方法。在这里，我们报告说，无监督学习的最新进展在很大程度上缩小了这一差距。我们发现，在多个腹侧视觉皮质皮质区域中，神经网络模型以深层的对比性嵌入方法获得了神经预测的准确性，该区域等于或超过了使用当今最佳监督方法得出的模型，并且这些神经网络模型的映射是神经层在整个通风流中的神经层。令人惊讶的是，我们发现这些方法即使仅接受从头部安装的相机收集的实际人类儿童发育数据进行训练，即使这些数据集很嘈杂且有限，也会产生类似的表示形式。我们还发现，半佩里的深层对比嵌入可以利用少量标记的示例来产生代表，具有大大改善人类行为的错误模式一致性。综上所述，这些结果说明了无监督学习的使用，以提供穆尔氏皮质脑系统的定量模型，并为灵长类动物感觉学习的生物学上合理的计算理论提供了强有力的候选者。
背侧流和腹侧流之间及内部白质束的发育
摘要 几十年来，多个科学领域一直在讨论腹侧和背侧视觉流之间的相互作用程度。最近，由于自动化和可重复方法的进步，研究直接连接与背侧和腹侧流相关的皮质区域的几种白质束已成为可能。这组束（此处称为后垂直通路 (PVP)）的发育轨迹尚未描述。我们提出了一种输入驱动的白质发育模型，并通过关注 PVP 的发育为该模型提供证据。我们使用可重复的云计算方法和成人和儿童（5-8 岁）的扩散成像来比较 PVP 的发育与腹侧和背侧通路内的束的发育。PVP 微结构比背侧流微结构更像成人，但比腹侧流微结构更不像成人。此外，PVP 微结构与腹侧流的微结构比背侧流的微结构更相似，并且可以通过儿童在感知任务中的表现来预测。总体而言，结果表明 PVP 在背侧视觉流的发展中发挥了潜在作用，这可能与其在学习过程中促进腹侧流和背侧流之间相互作用的能力有关。我们的结果与提出的模型一致，表明主要白质通路的微结构发展至少在一定程度上与视觉系统内感觉信息的传播有关。
背侧流和腹侧流之间及内部白质束的发育
摘要 几十年来，多个科学领域一直在讨论腹侧和背侧视觉流之间的相互作用程度。最近，由于自动化和可重复方法的进步，研究与背侧和腹侧流相关的皮质区域直接连接的几种白质束已成为可能。这组束（此处称为后垂直通路 (PVP)）的发育轨迹尚未描述。我们提出了一种输入驱动的白质发育模型，并通过关注 PVP 的发育为该模型提供证据。我们使用可重复的云计算方法和成人和儿童（5-8 岁）的扩散成像来比较 PVP 的发育与腹侧和背侧通路内的束的发育。PVP 微结构比背侧流微结构更像成人，但比腹侧流微结构更不像成人。此外，PVP 微结构与腹侧流的微结构比背侧流的微结构更相似，并且可以通过儿童在感知任务中的表现来预测。总体而言，结果表明 PVP 在背侧视觉流的发展中发挥了潜在作用，这可能与其在学习过程中促进腹侧流和背侧流之间相互作用的能力有关。我们的结果与提出的模型一致，表明主要白质通路的微结构发展至少在一定程度上与视觉系统内感觉信息的传播有关。
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。
大脑的腹侧视觉通路能计算物体的形状吗？
大量行为文献表明，人类的物体识别是由形状表征支持的，这种表征能够容忍物体外观的变化。这种“全局”形状表征是通过描述物体局部特征或结构的空间排列而不是特征本身的外观来实现的。然而，越来越多的证据表明，腹侧视觉通路（物体识别的主要基础）可能并不代表整体形状。相反，腹侧表征可能更适合描述为局部图像特征的基础集。我们认为，这一证据迫使人们重新评估腹侧通路在物体感知中的作用，并提出了一个更广泛的形状感知网络，其中包括来自背侧通路的贡献。
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
腹侧注意网络连通性与儿童期的皮质成熟和认知能力有关
。cc-by-nc 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年7月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.04.12.4888101 doi：Biorxiv Preprint