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PDG中的记忆效应

是指在计算机系统中,由于数据的局部性原理,当某个数据被访问后,其附近的数据也会被预取到高速缓存中,以提高数据访问的效率。

记忆效应可以分为两种类型:空间局部性和时间局部性。

  1. 空间局部性:当程序访问某个内存地址时,其附近的内存地址也很可能会被访问到。这是因为程序在执行过程中,往往会以连续的方式访问内存,例如数组的遍历或循环结构。空间局部性的存在使得计算机系统可以通过预取附近的数据,减少内存访问的延迟。
  2. 时间局部性:当程序访问某个内存地址时,该地址在不久的将来可能会再次被访问到。这是因为程序中的循环结构或者函数调用等,会导致某些数据的重复访问。时间局部性的存在使得计算机系统可以将最近访问过的数据保留在高速缓存中,以便下次访问时能够更快地获取。

记忆效应的优势在于提高了计算机系统的性能和响应速度。通过预取和高速缓存的机制,可以减少内存访问的延迟,提高数据的读取速度。这对于大规模数据处理、高并发访问和实时计算等场景非常重要。

在云计算领域,记忆效应的应用场景包括但不限于:

  1. 大规模数据处理:在云计算平台上进行大规模数据处理时,通过充分利用记忆效应,可以减少数据访问的延迟,提高数据处理的效率。
  2. 高并发访问:在云计算平台上提供服务时,往往需要处理大量的并发请求。通过记忆效应,可以减少对后端存储系统的频繁访问,提高系统的并发处理能力。
  3. 实时计算:在需要实时计算的场景下,通过记忆效应可以减少数据的读取延迟,提高实时计算的响应速度。

腾讯云相关产品中,与记忆效应相关的产品包括:

  1. 云服务器(CVM):提供高性能的云服务器实例,支持自定义配置和弹性扩展,可以满足不同规模和性能需求的应用场景。
  2. 云数据库(CDB):提供高可用、可扩展的数据库服务,支持主从复制和读写分离,可以提供稳定和高效的数据存储和访问能力。
  3. 云缓存Redis(TencentDB for Redis):提供高性能、可扩展的内存数据库服务,支持数据的快速读写和缓存,适用于高并发访问和实时计算场景。
  4. 云存储(COS):提供安全可靠、高扩展性的对象存储服务,支持海量数据的存储和访问,适用于大规模数据处理和高并发访问场景。

更多关于腾讯云产品的详细介绍和使用指南,可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

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eLife:检索练习通过增强内侧前额表征来促进记忆更新

一、导读 用当前的新信息不停地去更新旧记忆对人类的生存至关重要,但人们对记忆更新的神经机制,尤其是测试练习的效果,知之甚少。近日,北京师范大学薛贵教授团队发表在《eLife》的一项研究采用为期三天的A-B/A-C记忆更新范式(词-图匹配任务,即一个单词与一张图片匹配记忆,A-B任务是指旧的匹配任务,A-C是新的匹配任务,这里的词语是相同的,用新的匹配任务去代替旧的匹配任务),结果发现,与纯粹的重复练习相比,检索练习更能增强新的A-C记忆,减少旧的A-B记忆入侵,但是不能抑制A-B记忆。多体素模式分析的结果表明:与重复学习相比,最后测试记忆效果时,检索练习在内侧前额皮层(MPFC)产生了更强的A-C表征,并且只有在检索练习的条件下,MPFC可以预测随时的记忆效果,并且更新过程中的MPFC目标表征能够预测后续的记忆情况。综上结果表明,检索练习能够通过加强MPFC在记忆整合、分化和巩固中的参与作用,从而促进记忆更新。 二、背景 要想在动态变化的世界中记住和保留最新的信息,就需要有目标导向的方式来更新自己的记忆。当某些信息被降级为过时或不相关,而更新的信息被提升为其替代品时,就会发生更新。比如记住自己的新家、地址和电话号码等。成功的记忆更新包括加强更多的当前记忆痕迹,弱化旧信息,或区分新旧记忆,以确保旧记忆较少干扰。许多行为证据表明,尽管通过反复学习新的替代信息可以促进记忆更新,但通过自我测试检索新知识更能成功地更新记忆,这个过程称为检索练习。与简单地重复学习相同的材料相比,在没有明显干扰的情况下,检索已学习过的信息不仅能更好地保留相关记忆,而且能有效地抑制竞争、过时的记忆,减少主动干扰,增强记忆整合。这些研究表明,检索练习可以根据记忆目标改变记忆状态。尽管存在这种普遍存在的行为效应,但记忆更新的神经基础和记忆检索练习的机制仍不清楚。本研究比较了检索练习和重复学习时的神经再激活,并研究了再激活的记忆表征如何与侧前额叶皮层相互作用以实现后续的记忆更新。在重复学习的情况下,我们只是要求被试反复学习新的替代记忆。在检索练习条件下,我们要求被试重复检索新的替代记忆。之前的研究表明反馈可以提高行为表现。我们假设,在更新的过程中,检索练习会对过时的竞争对手产生更大的重新激活效果(即B),反映了检索更倾向于引发需要纠正的竞争。尽管有这些额外的困难,我们预测在最后的记忆测试中,检索练习将会产生更好的长期效果:更强的替代记忆(即C)以及对已经过时的竞争对手进行较弱的再激活。

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