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赫布里底外当地住房策略2025-2030
在我们的社区对话活动进行了讨论之后，如果您要完成此简短的问题并通过电子邮件将其返回住房服务团队，我们将非常感谢，我们将通过housing@cne-cne-siar.gov.uk将其退还给住房服务团队。您也可以将其发布，或将其交给位于Sandwick Road，Stornoway，Stornoway，HS1 2BW的Recepɵ台。
附录 1 外赫布里底群岛经济战略 2025-2035（草案） 简介 外赫布里底群岛人口约 26,000 人，分布在 130 英里长的岛链上，
附录 1 外赫布里底群岛经济战略 2025-2035（草案） 引言 外赫布里底群岛分布在 130 英里长的岛链上，人口约为 26,000，拥有优质的自然资源、未受破坏的环境、极佳的生活质量以及拥有盖尔语、文化和传统的独特社区。 居住或搬迁到外赫布里底群岛的好处经常反映在全国民意调查中，民意调查强调岛上居民是英国最幸福的人群之一，这得益于低犯罪率、优秀的教育水平、良好的公共服务以及强大的社区凝聚力和协作，这反映在充满活力的社区和第三部门中。 尽管有这些优势，但岛屿经济脆弱且缺乏多样性，以及数十年来对基础设施的投资不足，导致工资和生产率低下，导致人口下降趋势越来越不可持续。
赫布里底帝国外部发展计划
据估计，超过三分之二的赫布里底群岛是在任职期（约6,000个克罗夫特人），而这些岛屿现在在社区土地所有权下拥有很大比例的土地和人口。在2012年4月至2017年3月的五年中，赫布里底外的住房完成总数为434，大约61％的住房由私人房屋建造组成。由于当前的财务环境和面临的困难，例如获得抵押贷款，高建造成本，预计接下来的5年期可能会进一步减少私人房屋完成数量。外赫布里底群岛的空置住房百分比最高，为8.3％，第二居所的第二高百分比为5.4％。
具有赫布和反赫布抑制 STDP 的神经网络中模块化的出现和维持 Rapha¨el Bergoin 1,2,3,4*、Alessandro Torcin
1 ETIS，UMR 8051，ENSEA，CY 塞尔吉巴黎大学，CNRS，6 Av. du Ponceau，95000 塞尔吉-蓬图瓦兹，法国。 2 庞培法布拉大学大脑与认知中心，Ram´on Trias Fargas 25-27，08005 巴塞罗那，西班牙。 3 庞贝法布拉大学信息与通信技术系，Roc Boronat 138，巴塞罗那 08018，西班牙。 4 德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心（UKE）神经信息处理研究所、分子神经生物学中心（ZMNH），20251汉堡。 5 理论物理和建模实验室，UMR 8089，CY Cergy Paris 大学，CNRS，2 Av. Adolphe Chauvin，95032 Cergy-Pontoise，法国。 6 加泰罗尼亚高等研究院（ICREA），Passeig Lluis Companys 23，08010 巴塞罗那，西班牙。 7 IPAL，CNRS，1 Fusionopolis Way #21-01 Connexis（南塔），新加坡 138632，新加坡。
卷积神经网络中赫布学习与反向传播在图像分类中的比较
摘要 — 目前常用的图像识别卷积神经网络与人脑有一些相似之处。然而，它们之间存在许多差异，而且成熟的反向传播学习算法在生物学上并不合理。Hebbian 学习是一种可以最小化这些差异并可能为图像识别网络提供类似大脑的有利特征的算法。在这里，我们探讨了 Hebbian 学习和反向传播之间的差异，包括准确性和隐藏层数据表示。总体而言，Hebbian 网络的表现比传统的反向传播训练网络差得多。使用不完整的训练数据和失真的测试数据的实验导致性能差异较小但仍然可见。然而，事实证明，Hebbian 网络的卷积滤波器结构比反向传播更简单、更易于解释。我们假设，改进 Hebbian 网络的扩展能力可以使它们成为具有更像大脑行为的图像分类网络的强大替代方案。
H-Mem：利用赫布记忆网络实现突触可塑性
根据过去的记忆进行当前计算的能力对于许多认知任务（例如故事理解）至关重要。赫布型突触可塑性被认为是大脑中长期记忆保留的基础。然而，尚不清楚这种可塑性过程如何与皮质网络中的计算相结合。在这里，我们提出了赫布记忆网络 (H-Mems)，这是一种简单的神经网络模型，它围绕受赫布可塑性影响的核心异联想网络构建。我们表明，可以优化网络以利用赫布可塑性过程进行计算。H-Mems 可以一次性记住刺激对之间的关联，并在以后使用这些关联进行决策。此外，它们还可以解决合成故事的苛刻问答任务。我们的研究表明，神经网络模型能够通过简单的赫布可塑性过程用记忆丰富其计算。
