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World File Search System记忆的
通过弱测量和量子测量逆转保护具有记忆的量子信道上的两量子比特纠缠
基于弱测量和量子测量反转（WMR）的量子技术，我们提出了一种保护纠缠的两量子比特纯态免受四种典型的带记忆量子噪声信道影响的方案，即 。e 。，振幅衰减通道，相位衰减通道，比特翻转通道和去极化通道。对于给定的初始状态 | ψ ⟩ = a | 00 ⟩ + d | 11 ⟩ ，发现 WMR 操作确实有助于保护纠缠免受上述四种带记忆量子信道的影响，并且系数 a 较小时 WMR 方案的保护效果更好。对于另一初始状态 | φ ⟩ = b | 01 ⟩ + c | 10⟩，无论系数b是多少，保护方案的效果都是一样的，并且WMR操作可以保护有记忆的振幅衰减信道中的纠缠。此外，无记忆的量子噪声信道中的纠缠保护效果比有记忆信道的结果更好。对于|ψ⟩或|φ⟩，我们还发现记忆参数对抑制纠缠猝死有显著作用，初始纠缠可以被大幅度放大。另一个更重要的结果是，通过计算和讨论，找到了并发性、记忆参数、弱测量强度和量子测量反转强度之间的关系。这为系统在噪声信道中保持最大纠缠提供了有力的基础。
2024年春季学习的心理学1 ... -Rutgers Sas -Newark
分配讲座主题第17年1月17日心理学历史无19学习与记忆的心理学第1章24大脑基础知识第2章学习和记忆的神经科学和记忆的神经科学和记忆的神经科学范围第2章第2章考试1涵盖1/17-1/26无feb 2 none feb 2学习重复事件第3 7章7大脑基于重复重复学习的大脑基于重复的学习，基于重复操作调节的大脑底物第5章28泛化和歧视学习第6章3月1日，概括的脑底物第6章6检查3涵盖2/21-3/1无8 8个情节和语义记忆，第7章20发言性记忆的大脑记忆第7 22个技能记忆第7 22个技能记忆：通过做的学习：进行8 27的大脑学习章节8 29章节审查第9章capl and Coption Coption and Coption 4 3/8-4/3无10个情感影响对学习的情感影响第10章12情感学习的大脑底物第10章17社会学习和记忆第11章社会学习的脑底物第11章24发展和老化第12章开发和衰老的大脑基质和年龄第12章期末考试：5月3日，9:00 AM涵盖4/10 - 4/10 - 4/26 - 4/26
内侧颞叶（边缘系统）
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分，医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来，他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切，他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话，但如果你离开房间片刻，当你回来时，他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
对齐你的基线和最终作业示例
• 神经科学和记忆问题简介 • 记忆形成的神经科学 • 这种药物如何作用于神经元 • 用这种药物测试记忆的实验方法 • 支持和反对使用这种药物来增强阿尔茨海默病、健忘症和认知表现的记忆的平衡论据。 • 结论总结您的建议、您这样认为的原因以及增强记忆的未来方向 您的文章应该使用适当的副标题来组织，包括引言和结论。当图表有助于解释您的观点时，请添加图表。这些必须在文中标注或评论。 你的意见是这项作业最重要的部分。在写论文之前先想好你的观点，并始终牢记这一点！ 鼓励额外阅读和研究。在互联网上搜索有关记忆神经科学的信息，并留意新闻文章和科学网站。确保评论这些来源的可靠性并按下文引用。
语义记忆：方法，模型和当前挑战的评论
抽象的成人语义记忆传统上被概念化为一个相对静态的记忆系统，该系统由有关世界，概念和符号的知识组成。在过去的几十年中，大量工作挑战了这种语义记忆的静态观点，而是提出了一个更加流畅和灵活的系统，该系统对环境中的上下文，任务需求以及感知和感觉运动信息敏感。本文（1）在网络（基于自由关联），特征（基于财产生成规范）和分布语义（基于自然语言的公司）模型（基于自然语言）模型的网络（基于自由关联）的范围内回顾了传统和现代的计算模型，（2）讨论了这些模型对知识代表的重要辩论（当地的vs. vs. vs. erroriant vs. erroriant vs.）的贡献（学习）和（3）评估现代计算模型（神经网络，基于检索和主题模型）如何重新审查语义记忆的传统“静态”概念化，并在语义建模中解决语义模型中的重要挑战，例如解决时间，上下文和注意力的影响，以及将接地和组成纳入语义表现形式。该评论还确定了有关数据的可怕和可用性的新挑战，语义模型对其他语言的概括以及社会互动和协作在语言学习和发展中的作用。总结部分提倡将语义记忆的代表性叙述与基于过程的认知行为的说明以及在语义任务中的人类基线的明确比较，以充分评估其心理合理性作为人类语义记忆的模型。
GrapHD：基于图的超维记忆，用于类似大脑的认知学习
记忆是一项基本功能，它使当今的机器学习算法能够为每个预测提供高质量的学习和推理。记忆为算法提供了先验知识，以保持上下文并确定其决策的信心。不幸的是，现有的深度学习算法对记忆的概念很弱且不透明。大脑启发的超维计算 (HDC) 被引入作为人类记忆的模型。因此，它通过使用计算上可处理且在描述人类认知方面数学严谨的向量来模仿大脑记忆的几个重要功能。在本文中，我们介绍了一个大脑启发系统，该系统表示关系图上的 HDC 记忆能力。我们提出了 GrapHD，即表示高维空间中基于图的信息的超维记忆。GrapHD 定义了一种表示复杂图结构的编码方法，同时支持加权和非加权图。我们的编码器将所有节点和边的信息分散到完整的整体表示中，以便没有一个组件比另一个组件更负责存储任何信息。然后，GrapHD 在编码记忆图上定义了几个重要的认知功能。这些操作包括记忆重建、信息检索、图匹配和最短路径。我们的广泛评估表明，GrapHD：(1) 通过为学习算法提供短期/长期记忆的概念，显著提高了学习能力；(2) 支持基于记忆图的认知计算和推理；(3) 支持全息类脑计算，对噪声和故障具有很强的鲁棒性。
奖励通过随年龄变化的在线和离线神经机制增强记忆
奖励动机通过中脑边缘系统、海马和皮质系统之间的相互作用（编码期间和编码后）来增强记忆。这些分布式神经回路的发展变化可能导致奖励动机记忆和潜在神经机制的年龄相关差异。跨物种研究的综合证据表明，青春期皮质下多巴胺信号增加，这可能导致奖励事件的记忆表征比平凡事件更强，以及潜在皮质下和皮质大脑机制的贡献随年龄变化而变化。在这里，我们使用 fMRI 来检查奖励动机如何影响支持两性人类参与者从童年到成年的长期联想记忆的“在线”编码和“离线”编码后大脑机制。我们发现，奖励动机导致 24 小时后联想记忆的年龄不变增强和非线性年龄相关差异。此外，奖励相关的记忆益处与年龄变化的神经机制有关。在编码过程中，随着年龄的增长，前额皮质 (PFC) 和腹侧被盖区 (VTA) 之间的相互作用与更好的高奖励记忆的关联性会更大。编码前到编码后，前海马和 VTA 之间的功能连接变化也与更好的高奖励记忆有关，但在年轻时更是如此。我们的研究结果表明，支持奖励动机记忆的离线皮层下和在线皮层大脑机制的贡献可能存在发育差异。
与年龄有关的视觉空间工作记忆的下降反映在背外侧前额叶的激活和认知能力上
Téo Kronovsek、Eric Hermand、Alain Berthoz、Alexander Castilla、Matthieu Gallou-Guyot 等人。与年龄相关的视觉空间工作记忆衰退反映在背外侧前额叶激活和认知能力上。行为脑研究，2021 年，第 398 页，第 112981 页。�10.1016/j.bbr.2020.112981�。�hal-03187511�
