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World File Search System记忆的
具有高效长期记忆的量子自适应代理
自适应系统成功的关键在于它们能够解读来自环境的信号并做出相应的反应——它们充当与周围环境互动的代理。当能够执行越来越复杂的策略时，此类代理通常会表现得更好。但这是有代价的：代理必须从过去的经历中回忆的信息越多，它需要的内存就越多。在这里，我们研究了能够进行量子信息处理的代理的能力。我们发现了量子代理需要采用的最普遍的形式，以最大限度地发挥记忆压缩优势，并提供一种系统的方法来编码它们的记忆状态。我们表明，这些编码相对于记忆最小的传统代理可以表现出极其有利的扩展优势，特别是当必须保留越来越久远的事件信息时。
成人工作记忆的结合过程与血管风险概况之间的关联
1心理学实验室，实验和认知心理学部分，心理学学院，塞萨洛尼基亚里士多德大学哲学学院，希腊塞萨洛尼基大学54124； demorait@psy.auth.gr（D.M.）; emasoura@psy.auth.gr（E.M.）2神经退行性疾病实验室，跨学科研究与创新中心（CIRI-AUTH），塞萨洛尼基亚里士多德大学巴尔干中心，建筑物A＆b，10公里，塞萨洛尼基 - Thesloniki-thermi Rd，P.O。Box 8318，57001 Thessaloniki，希腊； tsolakim1@gmail.com或gpapanto@uoi.gr 3 IT塞萨洛尼基亚里士多德大学心理学学院，希腊塞萨洛尼基54124； georgekolios@psy.auth.gr 4心理学实验室，幼儿教育系，教育学院，伊奥尼纳大学，希腊45110 IOANNINA； m.sofologi@uoi.gr 5人文与社会科学研究所，IOANNINA大学研究中心（U.R.C.I. ），45100 IOANNINA，希腊6生物医学系，亚历山大校园，国际希腊大学，P.O。 Box 141，Sindos，57400 Thessaloniki，希腊； vpapaliagkas@mls.teithe.gr 7卫生与流行病学系，艾奥尼纳大学医学院，希腊Ioannina 45110； gntritsos@uoi.gr 8信息学和电信系信息学和电信学院，IOANNINA大学，47150 ARTA，希腊 *通信：irenempika@gmail.com；电话。 ： +30-69-4546-2016Box 8318，57001 Thessaloniki，希腊； tsolakim1@gmail.com或gpapanto@uoi.gr 3 IT塞萨洛尼基亚里士多德大学心理学学院，希腊塞萨洛尼基54124； georgekolios@psy.auth.gr 4心理学实验室，幼儿教育系，教育学院，伊奥尼纳大学，希腊45110 IOANNINA； m.sofologi@uoi.gr 5人文与社会科学研究所，IOANNINA大学研究中心（U.R.C.I.），45100 IOANNINA，希腊6生物医学系，亚历山大校园，国际希腊大学，P.O。Box 141，Sindos，57400 Thessaloniki，希腊； vpapaliagkas@mls.teithe.gr 7卫生与流行病学系，艾奥尼纳大学医学院，希腊Ioannina 45110； gntritsos@uoi.gr 8信息学和电信系信息学和电信学院，IOANNINA大学，47150 ARTA，希腊 *通信：irenempika@gmail.com；电话。 ： +30-69-4546-2016Box 141，Sindos，57400 Thessaloniki，希腊； vpapaliagkas@mls.teithe.gr 7卫生与流行病学系，艾奥尼纳大学医学院，希腊Ioannina 45110； gntritsos@uoi.gr 8信息学和电信系信息学和电信学院，IOANNINA大学，47150 ARTA，希腊 *通信：irenempika@gmail.com；电话。： +30-69-4546-2016
双耳节拍对工作记忆的影响
Kebira Khattak，西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University）本文最初是为乔治·奥尔德（George Alder）心理学博士201W心理学研究方法的介绍。 作业要求学生上传他们的最终研究项目报告，并使用适当的统计数据分析其各自的TA提供的数据。 本文使用APA7引用样式。 摘要双耳节拍对工作记忆的影响是科学文献中越来越多的领域。 先前的研究报告混合了结果（Garcia-Argibay等，2019a； Jirakittayakorn＆Wongsawat，2017; Shekar等，2018）。 在这项研究中，参与者（n = 60）被随机分配以聆听伽马频率或白噪声。 他们记住了英语单词列表，然后执行了分散任务以控制串行位置效果。 之后，他们完成了一个免费单词召回测试，以作为工作记忆的量度。 结果表明，在召回测试中，伽马频率状况的人的表现明显好于白噪声条件下的t（57）= 5.45，p <.01。 这些发现可能引起了学生的兴趣，他们可能希望在学习考试时听伽马节拍。 这些发现与先前研究的结果一致（Garcia-Argibay等，2019a； Jirakittayakorn＆Wongsawat，2017）。 该报告包括当前研究的局限性。Kebira Khattak，西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University）本文最初是为乔治·奥尔德（George Alder）心理学博士201W心理学研究方法的介绍。作业要求学生上传他们的最终研究项目报告，并使用适当的统计数据分析其各自的TA提供的数据。本文使用APA7引用样式。摘要双耳节拍对工作记忆的影响是科学文献中越来越多的领域。先前的研究报告混合了结果（Garcia-Argibay等，2019a； Jirakittayakorn＆Wongsawat，2017; Shekar等，2018）。在这项研究中，参与者（n = 60）被随机分配以聆听伽马频率或白噪声。他们记住了英语单词列表，然后执行了分散任务以控制串行位置效果。之后，他们完成了一个免费单词召回测试，以作为工作记忆的量度。结果表明，在召回测试中，伽马频率状况的人的表现明显好于白噪声条件下的t（57）= 5.45，p <.01。这些发现可能引起了学生的兴趣，他们可能希望在学习考试时听伽马节拍。这些发现与先前研究的结果一致（Garcia-Argibay等，2019a； Jirakittayakorn＆Wongsawat，2017）。该报告包括当前研究的局限性。
具有记忆的失相通道中量子相干性的非局部优势
上述相干性测度对于解释量子关联也很有用。[2 ] 除了基于纠缠的相干性测度外，[5 ] 这方面的进展还包括通过考虑子系统间量子相干性的分布来解释量子纠缠 [ 12 , 26 ] 和各种不和谐类量子关联 [ 26 – 29 ] 。另一种将量子相干性与量子关联联系起来的途径是考虑状态的受控相干性。[30 – 33 ] 特别是，借助相互无偏基，Mondal 等人。 [31] 引入了二量子比特态的量子相干性非局域优势 (NAQC)，随后将其推广到 (d×d) 维态（d 为素数幂），[32] 并表明它表征了一种比纠缠更强的量子关联。对于二量子比特态，还建立了 NAQC 与贝尔非局域性之间的联系。[33]
正念冥想对选择性，持续注意，大脑神经振荡和短期记忆的影响
本文由荣誉计划在内布拉斯加大学 - 林肯大学提供免费和公开访问。已被授权的Nebraska@Nebraska University of Nebraska University of Nebraska -Lincoln的授权管理员所接受，内布拉斯加州林肯大学。
记忆的机械基础——MeshCODE 理论
生物科学的一个主要未解之谜是信息在大脑中以何种形式存储，存储在哪里。我认为记忆以机械编码的二进制格式存储在大脑中，写入细胞-细胞外基质 (ECM) 粘连中发现的蛋白质构象中，这些粘连组织每个突触。这里概述的 MeshCODE 框架代表了动物数据存储的统一理论，以二进制格式提供动态和持久信息的读写存储。含有力依赖开关的机械敏感蛋白可以持久存储信息，可以使用机械力的微小变化写入或更新信息。这些机械敏感蛋白（如踝蛋白）支撑每个突触，形成一个开关网络，这些开关共同形成一个代码，即所谓的 MeshCODE。大型信号复合物根据开关模式在这些支架上组装，这些复合物既可以稳定模式，又可以协调突触调节器以动态调节突触活动。突触传递和动作电位脉冲序列将操作细胞骨架机制来写入和更新突触 MeshCODE，从而将这种编码传播到整个生物体。根据既定的生物物理原理，这种记忆的机械基础将为大脑中的数据存储提供物理位置，而二进制模式（编码在突触支架中存储信息的机械敏感分子中）和在其上形成的复合物则代表印迹的物理位置。此外，将感官和时间输入转换为二进制格式并进行存储将构成可寻址的读写记忆系统，支持将思维视为有机超级计算机的观点。
大脑数据记忆的证据
摘要许多法庭证据依赖于评估证人记忆。大脑成像分析技术的最新进展提供了有关自传记忆性质的新信息，并引入了基于大脑的记忆检测的潜力。尤其是，使用强大的机器学习算法揭示了技术能力检测TrueMemories和ConcontributestoExistingpsychologatigonalistanding的局限性，这可能存在所有记忆的缺陷。本文首先为基于大脑的记忆检测提供了概念基础。然后，它在建立法庭中基于大脑的记忆检测证据的框架之前，在基于大脑的记忆检测研究中对最新技术进行了综述，并考虑了这种使用以及如何使用这种使用与正义概念一致。这种跨学科分析的中心问题是：如果科学经过精心阐述，以证明准确的，垂直的记忆检测受到生物学而不是技术的约束的限制，那么这种理解对于传统上如何评估和依赖于法律会议的法律概念应该是什么意思？最终，我们认为法庭的可接受性目前是一种误导的追求，尽管从促进我们对人类记忆的生物学的理解中仍然有很多值得获得的追求。
适合对象操作的工作记忆的人工智能架构研究
1分钟大概就在大脑皮层上。例如，有报道称，在将多种形式的信息整合到工作记忆中时，前额叶皮层会被激活[6]。我们认为大脑皮层是一种贝叶斯网络[7]。如果这是正确的，大脑皮层的工作记忆功能也应该利用贝叶斯网络来实现。在设计模型时，大脑中唯一物理存在的节点是那些代表当前时间 t 的信息的节点，并且每个节点只能引用时间 t-1 的信息。假设为了表示该模型，我们使用 BESOM [7]，我们提出它是大脑皮层的计算模型。 BESOM 是一种贝叶斯网络，通过对条件概率表施加约束来限制参数数量的激增。 BESOM 的最新版本能够使用门来控制节点之间的连接[8][9][10]。我们之前展示了如何使用生成模型 [3] 来表示工作记忆，但在本节中我们将更详细地解释它。图2中，节点W表示工作记忆状态，S表示传感器输入，A表示强化学习机制选择的动作规则。 P 指定记忆状态的默认行为（保留或忘记值）。更新内存值时，A t +1 会抑制 P t +1 的影响。它由一个门（黑色圆圈）表示，控制从 A t +1 到 P t +1 和 W t +1 的转换。工作记忆的更新规则在这个模型上被表述为推理，但由于大脑在物理上不可能向后发送循环信念传播的信息，因此大脑必须做出某种近似的推理。 转到