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NeuroImage:左缘上回和角回对情景记忆编码的贡献:一项颅内脑电图研究

根据双层注意模型,左腹外侧顶叶皮质(VPC)在情景记忆中的作用包括自下而上的注意定向到回忆的事物。研究表明它既有阳性相继记忆效应,也有阴性相继记忆效应。此外,很少有研究比较这一功能在异质性区域内各亚区的相对贡献,特别是前部VPC(缘上回/BA40)和后部VPC(角回/BA39)。为了阐明VPC在事件编码中的作用,本研究比较了24例留置电极癫痫患者在缘上回(SmG)和角回(AnG)多个频段颅内脑电的SME。研究发现VPC总体上存在显著的θ功率降低和高γ功率增加的SME,尤其是在SmG。此外,SmG在刺激后0.5~1.6s表现出明显的频谱倾斜SME,其中回忆词与未回忆词的功率谱斜率差异大于AnG中的差异(p=0.04)。这些结果肯定了VPC对情景记忆编码的贡献,并显示VPC在电生理基础上存在前后分离。

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跨VPC或者跨云供应商搭建K8S集群正确姿势-番外篇

上周发了几篇关于Kubernetes集群搭建相关的文章,里面有一个部分谈到了Kubernetes集群CNI插件(也就是容器网络接口)的部署,很多读者看到了这个部分之后有问到“如何跨VPC或者跨云供应商打通集群之间的网络访问”,我当时搭建集群和写文章的时候也没有注意这点,只是根据以往的经验单纯地把几台机器搞在一起再加上部署好CNI就想当然的以为Kubernetes集群算是“全网通”了。经过读者的提醒和自己的实践,发现忽略了一个严重的问题,也是大多数人在个人搭建Kubernetes集群常常会碰到的问题,也是就今天需要谈论的问题---“如何跨VPC或者跨云供应商搭建Kubernetes集群,保证集群网络互通”。

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海马体联想记忆的理论及模型实验,对整个海马-新皮质区进行建模

海马在联想记忆( associative memory AM)任务中采用的计算原则一直是计算和理论神经科学中最主要的研究课题之一。海马网络的经典模型假设AM是通过一种形式的协方差学习来执行的,其中记忆项目之间的关联由学习的协方差矩阵中的条目来表示,该学习的协方差矩阵编码在海马子场CA3中的循环连接中。另一方面,最近有人提出,海马中的AM是通过预测编码实现的。遵循这一理论的分级预测编码模型执行AM,但未能捕获编码经典模型中协方差的递归海马结构。这种二分法对发展记忆如何在海马体中形成和回忆的统一理论造成了潜在的困难。早期的预测编码模型明确地学习输入的协方差信息,似乎是这种二分法的解决方案。在这里,我们表明,尽管这些模型可以执行AM,但它们是以一种不可信和数值不稳定的方式执行的。相反,我们提出了这些早期协方差学习预测编码网络的替代方案,这些网络隐式地和似是而非地学习协方差信息,并可以使用树枝状结构来编码预测误差。我们通过分析表明,我们提出的模型完全等价于早期的预测编码模型学习协方差,并且在实际执行AM任务时不会遇到数值问题。我们进一步表明,我们的模型可以与分层预测编码网络相结合,以模拟海马-新皮质的相互作用。我们的模型提供了一种生物学上可行的方法来模拟海马网络,指出了海马在记忆形成和回忆过程中使用的潜在计算机制,该机制基于递归网络结构统一了预测编码和协方差学习。

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跨VPC或者跨云供应商搭建K8S集群正确姿势-番外篇

上周发了几篇关于Kubernetes集群搭建相关的文章,里面有一个部分谈到了Kubernetes集群CNI插件(也就是容器网络接口)的部署,很多读者看到了这个部分之后有问到“如何跨VPC或者跨云供应商打通集群之间的网络访问”,我当时搭建集群和写文章的时候也没有注意这点,只是根据以往的经验单纯地把几台机器搞在一起再加上部署好CNI就想当然的以为Kubernetes集群算是“全网通”了。经过读者的提醒和自己的实践,发现忽略了一个严重的问题,也是大多数人在个人搭建Kubernetes集群常常会碰到的问题,也是就今天需要谈论的问题---“如何跨VPC或者跨云供应商搭建Kubernetes集群,保证集群网络互通”。

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为云上业务和资产保驾护航,只需要“它”就够了

关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 引言 企业“上云”过程中,会遇到哪些网络安全问题?云原生环境中,有怎样一款产品可以集成流量检测、威胁情报、漏洞补丁、访问控制等安全能力,为用户的云上业务和资产保驾护航? 本次课程我们邀请到腾讯安全云防火墙产品负责人 周荃,为大家介绍腾讯安全云防火墙的核心能力与用户价值,并提供基于云防火墙构建云原生安全体系的最佳实践。 讲师简介 毕业于复旦大学计算机工程专业,研究方向为网络与信息安全,加入腾讯后负责云防火墙产品设计与研发,从零到一搭建云原生环境下防火墙能力框架,为

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Nature reviews neuroscience:后扣带皮层的三分观点

后扣带回路(PCC)是大脑皮层中最为不了解的区域之一,但由于其独特的解剖和生理特性以及对高级认知功能和大脑疾病的重要贡献,近年来开始吸引越来越多的研究者。和前扣带回路相比,后扣带回路在人和动物模型中的研究相对较少,因此未来的研究方向应该专注于这一领域。本文作者详细介绍了近年来在后扣带回路方面的一些重要研究进展,包括跨物种和不同技术的结果,这些结果奠定了正式理论说明其功能的基础。基于这些证据,作者提出了一种三分法的观点,认为后扣带回路可以分为背侧PCC、腹侧PCC和后中央回皮层三个部分,分别支持执行、记忆和空间处理系统的整合。这一三分法的观点在之前的统一理论中消除了不一致性,为未来在这一领域的研究提供了有希望的新方向。

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