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World File Search System预测编码
大脑信息处理能力建模
神经生理学测量表明，人类的信息处理是通过神经元活动来表现的。然而，大脑区域活动与其信息处理能力之间的定量关系仍不清楚。我们引入并验证了大脑区域信息处理能力的数学模型，该模型包括神经元活动、输入存储容量和传入信息到达率。我们将该模型应用于从年轻和年老受试者的侧翼范式中获得的 fMRI 数据。我们的分析表明，对于给定的认知任务和受试者，更高的信息处理能力会导致更低的神经元活动和更快的反应。至关重要的是，处理能力（根据 fMRI 数据估计）预测了任务和年龄相关的反应时间差异，这说明了该模型的预测有效性。该模型为信息处理能力方面的大脑动态建模提供了一个框架，可用于预测编码和贝叶斯最优决策的研究。
预测性编码I：简介
预测性编码 - 有时也称为“预测处理”，“自由能最小化”或“预测误差最小化” - 声称提供完整的，统一的认知理论，从细胞生物学到现象学一直延伸。但是，观点的确切内容及其如何实现其野心尚不清楚。本系列文章研究了预测性编码，并试图确定其关键承诺和理由。本文首先关注与预测编码的可能混杂：通常通过预测编码确定但不是预测性编码的主张。这些包括大脑采用有效的方案来编码其传入的感觉信号的想法；这种感知经验是由先前的信念塑造的。这种认知涉及最小化预测误差。大脑是概率的推理引擎；并且大脑学习并采用了世界的生成模型。这些想法在现代认知神经科学方面获得了广泛的支持，但重要的是不要将它们与预测性编码混为一谈。
大脑中的音乐
音乐在人类文化中无处不在——作为情感和愉悦体验的源泉，它让我们在身体和情感上都深受感动——学习演奏音乐可以塑造大脑的结构和功能。大脑中的音乐处理——即对旋律、和声和节奏的感知——传统上被研究为一种听觉现象，使用被动聆听范式。然而，在听音乐时，我们会主动预测接下来可能发生的事情。这种行为方面使我们对涉及动作、情感和学习的大脑结构的音乐处理有了更全面的理解。在这里，我们回顾了音乐感知的认知神经科学文献。我们表明，音乐感知、动作、情感和学习都依赖于人类大脑的基本预测能力——由音乐预测编码模型所形成。这篇评论阐明了这种对个人音乐感知和专业知识的表述如何扩展到解释集体音乐创作的动态和潜在的大脑机制。这反过来对音乐即兴创作所体现的人类创造力具有重要意义。这些最新进展从神经科学的角度为我们理解音乐的意义提供了新的见解。
贝叶斯大脑假说：一种进化方法...
2例如，感知系统的功能之一是提供2D视觉场景的3D解释（与学习运动序列或做出道德决定相反）。3在我们的示例中，感知系统可以结合对环境的一些先前知识（就场景的空间排列而言），并目前可用的感官信号来得出估计三维距离的估计。4任何认知系统的神经生物学基材的鉴定基本上是表征解剖学特性和确定脑系统活性的生理机制，这些机制决定了涉及感兴趣的认知功能的大脑系统的活性。5运动控制是对具有神经系统的生物体运动的调节。它包括反射，学习的习惯（例如步行立场）以及目标指导的动作（例如精确的手抓手）。6预测编码是一种大脑功能的理论，表明大脑不断预测其感觉信号。然后使用预测和感知信号的比较来生成和更新环境的心理模型。7有效的编码是一种神经信息处理的理论，表明神经代码对生物学成本进行了准确性，这源自对神经活动的硬连线生理约束。
自动感官预测
人类大脑具有惊人的能力，可以整合来自环境的感官信息流，并自动对未来事件做出预测。尽管最初是为视觉处理而开发的，但大部分预测编码研究后来都集中在听觉处理上，著名的失配负性信号可能是最受研究的意外或预测误差 (PE) 信号特征。听觉 PE 存在于各种意识状态中。有趣的是，它们的存在和特征与意识的残留水平和意识的恢复有关。在这篇综述中，我们首先概述了听觉模态中预测过程的神经基础及其与意识的关系。然后，我们关注不同的意识状态——清醒、睡眠、麻醉、昏迷、冥想和催眠——以及预测处理能够揭示大脑在这些状态下运作的奥秘。我们回顾了研究听觉预测的神经特征如何受到意识减弱或缺乏状态的调节的研究。作为未来的展望，我们提出将电生理学和计算技术结合起来，以便研究当意识消失时哪些感觉预测过程能够得以维持。
迷幻：音乐与迷幻的相互作用
图1音乐的预测编码。（a）音乐（由旋律，和谐和节奏组成）感知是由大脑的实时预测模型通过贝叶斯推论所设定的预测。模型取决于听众的文化背景，听到音乐的背景，听众的个别特征，他们的能力，他们的大脑状态以及生物学因素。（b）音乐摘录显示了一个晕厥节奏，可以使用4/4米的遵循。串联注释会导致感知的节奏与预测的仪表之间存在误差，敦促听众通过例如敲击来加强仪表来行动。这个过程每次节奏都会重复出现，并且长期，这允许学习和音乐引起的情感。（c）涉及音乐感知，动作和情感过程的大脑网络的概述。学习被描述为通过贝叶斯推断对预测性脑模型的持续更新。2 p表示贝叶斯推论中音乐预测的持续更新。
对脑电图分类的不同数据集进行预培训
脑电图（EEG）分类任务由于其高应用值而引起了人们的关注。同时，语言处理领域中一般培训模型的巨大成功激发了我们挖掘EEG预先训练模型的功能。该模型有望适应各种下游任务。但是，当前的研究要么忽略EEG信号中的时间或空间域，要么仅在预训练中使用单个数据集。提出的时间空间预测（TSP）模型有效地解决了这些问题。具体来说，TSP endoer的输出用作两个任务的输入：空间预测，即屏蔽的自动编码器和时间预测，即，contrastive的预测编码。此外，为了提供更多多样化的信息，从而使下游微调受益，我们将TRAIN TSP预先在具有四个不同数量的渠道的六个大型脑电图数据集上。在三个公共下游数据集种子，种子-IV，TUEV上结果表明，TSP在不同的EEG分类任务上实现了最先进的性能。此外，根据消融实验，TSP的性能优于单域方法，即时间预测（TP）模型和空间预测（SP）模型。
图像处理：是什么、如何处理以及未来
退化现象。使用去噪技术去除图像中的噪声和使用去模糊技术去除图像中的模糊都属于图像恢复。 • 彩色图像处理：这基本上有两种类型——全彩色和伪彩色处理。在前一种情况下，图像是通过全彩色传感器（如彩色扫描仪）捕获的。全彩色处理进一步分为两类：在第一类中，每个组件被单独处理，然后形成复合处理后的彩色图像；在第二类中，我们直接操作彩色像素。伪彩色或假彩色处理涉及根据规定的标准将颜色分配给特定的灰度值或值范围。强度切片和颜色编码是伪彩色处理的技术。颜色用于图像处理是因为人类能够区分不同色调和强度与不同灰度。此外，图像中的颜色使得从场景中提取和识别物体变得容易。 • 图像压缩：这意味着通过消除重复数据来减少表达数字图像所需的信息量。压缩是为了减少图像的存储要求或减少传输期间的带宽要求。压缩是在存储或传输图像之前完成的。压缩有两种类型——有损和无损。在无损压缩中，图像的压缩方式不会丢失任何信息。但是在有损压缩中，为了实现高水平的压缩，可以接受一定量的信息丢失。前者适用于图像存档，例如存储医疗或法律记录，而后者适用于视频会议、传真传输和广播电视。无损压缩技术包括可变长度编码、算术编码、霍夫曼编码、位平面编码、LZW 编码、游程编码和无损预测编码。有损压缩技术包括有损预测编码、小波编码和变换编码。• 形态图像处理：它是一种绘制图像中可用于表示和描述图像形态、大小和形状的部分的技术。常见的形态学算子有膨胀、腐蚀、闭运算和开运算。形态学图像处理的主要应用包括边界提取、区域填充、凸包、骨架、细化、连通分量提取、加厚和剪枝。• 图像分割：这是使用自动和半自动方法从图像中提取所需区域的过程。分割方法大致分为边缘检测方法、基于区域的方法（包括阈值和区域增长方法）、分类方法（包括 K 近邻、最大似然法）、聚类方法（K 均值、模糊 C 均值、期望最大化方法）和分水岭分割 [3]。• 表示和描述：分割过程的结果是像素形式的原始数据，需要进一步压缩才能表示和描述，以便进行额外的计算机处理。区域可以用其外部特征（如边界）来表示
利用比较基因组学鉴定黑曲霉中的新型生物合成基因簇
摘要：之前，DNA 微阵列分析表明，在与枯草芽孢杆菌共培养中，锚定在黑曲霉非核糖体肽合成酶上的生物合成基因簇被下调。基于系统发育和同源性分析，我们发现这个基因簇 NRRL3_00036-NRRL3_00042 包含预测编码非核糖体肽合成酶、含 FAD 结合结构域的蛋白质、未知蛋白质、转运蛋白、细胞色素 P450 蛋白、含 NAD(P) 结合结构域的蛋白质和转录因子的基因。我们过表达了簇内转录因子基因 NRRL3_00042 。过表达菌株 NRRL3_00042 OE 表现出生长速度降低和黄色色素产生减少，质谱分析显示黄色色素对应于两种化合物，质量分别为 409.1384 和 425.1331。我们删除了 NRRL3_00042 OE 菌株中编码 NRRL3_00036 非核糖体肽合成酶的基因。所得菌株恢复为野生型表型。这些结果表明，由 NRRL3_00036 非核糖体肽合成酶基因锚定的生物合成基因簇受簇内转录调控基因 NRRL3_00042 调控，并且它参与了两种以前未表征的化合物的生产。
能量启发模型：利用采样器诱导分布进行学习
基于能量的模型 (EBM) 是强大的概率模型 [8, 44]，但由于配分函数的原因，其采样和密度评估难以处理。因此，EBM 中的推理依赖于近似采样算法，导致模型和推理不匹配。受此启发，我们将采样器诱导分布视为感兴趣的模型，并最大化该模型的似然。这产生了一类能量启发模型 (EIM)，它结合了学习到的能量函数，同时仍提供精确样本和可处理的对数似然下限。我们基于截断拒绝抽样、自归一化重要性抽样和汉密尔顿重要性抽样描述和评估了此类模型的三个实例。这些模型的表现优于或相当与最近提出的学习接受/拒绝采样算法 [ 5 ]，并为排序噪声对比估计 [ 34 ， 46 ] 和对比预测编码 [ 57 ] 提供了新的见解。此外，EIM 使我们能够概括多样本变分下界 [ 9 ] 和辅助变量变分推断 [ 1 ， 63 ， 59 ， 47 ] 之间的最新联系。我们展示了最近的变分界限 [ 9 ， 49 ， 52 ， 42 ， 73 ， 51 ， 65 ] 如何与 EIM 统一为变分家族。