智能时代的评论 全部393条

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  i3****526 2020-10-24

  谷氨酸能神经元对睡眠稳态调节的重要作用睡眠稳态是睡眠持续时间与清醒之间的平衡，是睡眠－觉醒周期的基本特征。在清醒期间，促进睡眠的促眠因素积聚并导致睡眠压力增加或我们需要睡眠。确定了许多与睡眠稳态有关的基因、分子和生化过程。在与睡眠稳态有关的各种过程中，腺苷是细胞代谢途径的重要组成部分，是睡眠稳态的重要生理介质。在基底前脑（BF）中释放的腺苷在调节睡眠－觉醒周期中起着至关重要的作用，可以抑制由腺苷A1受体介导的神经活动并增加睡眠压力。另外，睡眠－觉醒周期是由大脑中神经活动的不同模式控制的，但是这种神经活动如何促进睡眠体内平衡尚不清楚。利用新型遗传编码的腺苷探针，揭示了基底前脑区域的谷氨酸能神经元在介导清醒状态下睡眠压力的积累中所扮演的重要角色。发现基底前脑区的腺苷浓度在清醒状态时较高，在非快速眼动睡眠时较低，这与之前采用微透析法测量腺苷浓度变化的研究结果相一致，然而，小鼠的快速眼动睡眠时长较短，传统的微透析方法无法对快速眼动睡眠时期的腺苷浓度进行精确测量。得益于该探针的高时间分辨率，该研究组首次发现，腺苷在快速眼动睡眠时期也存在很高的浓度，并且高于清醒和非快速眼动睡眠状态。

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  i3****526 2020-10-24

  视细胞：又名感光细胞，分视杆细胞和视锥细胞。人视网膜有视杆细胞约12000万个，对弱光刺激敏感；视锥细胞有650万～700万个，对强光和颜色敏感。二种细胞平行排列，视锥细胞主要集中在中央凹；视杆细胞由中央凹边缘向外周渐多。至锯齿缘附近，视细胞消失。

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  i3****526 2020-10-24

  色素上皮：为一层矮六角棱柱状细胞，高8～10μm，宽12～18μm。细胞顶部伸出许多长5～7μm的突起。在胚胎发生时，上皮基部和脉络膜紧密连接，但顶部与视细胞连接不紧，故易在此发生视网膜剥离。电镜观察，细胞之间有紧密连接、中间连接和缝隙连接，基底部有胞膜内褶和线粒体，故推测色素上皮有运输离子和屏障作用。胞核圆形，位于细胞基部。。顶部胞质含许多椭圆或圆形的黑色素颗粒和含板层碎片的残余体。滑面内质网发达，分布于色素颗粒和残余体之间。有高尔基复合体、溶酶体、粗面内质网和脂滴。这些结构反映了色素上皮的多种功能：①色素颗粒由粗面内质网产生，经高尔基复合体转运至胞质顶部。已知两栖类和鱼类受强光照射时，色素颗粒移入突起中；处于黑暗时，色素颗粒又回到胞质中，这说明色素上皮有吸收光和保护视细胞免受强光刺激的作用；②脂滴有集聚和贮存维生素A的作用，通过滑面内质网的酯化与转运，参与视细胞合成视紫红质；③能吞噬脱落的视杆细胞外节膜盘，藉溶酶体酶水解消化，形成残余体；④分泌蛋白多糖，粘合和维持视杆、视锥与色素上皮的相互位置关系，从而保证视紫红质的更新和营养物质的传递。

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  i3****526 2020-10-24

  这些细胞及其突起排列有序，可据此将视网膜自外向内分为10层。①色素上皮层：由单层色素上皮细胞构成；②视杆视锥层：由视杆细胞和视锥细胞的外突构成；③外界膜：由Muller细胞的外突末端连接而成；④外核层：由视杆细胞和视锥细胞的细胞体组成；⑤外网层：由视杆细胞和视锥细胞的内突及双极细胞的树突构成；⑥内核层：由双极细胞、水平细胞、无长突细胞和Muller细胞的胞体构成；⑦内网层：由双极细胞的轴突和无长突细胞及节细胞的树突构成；⑧节细胞层：由节细胞的胞体组成；⑨神经纤维层：由节细胞的轴突组成；⑩内界膜：为Müller细胞的内突末端连接而成

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  i3****526 2020-10-24

  视网膜位于眼球壁的内层，分为视网膜盲部和视部。盲部包括视网膜虹膜部和视网膜睫状体部，各自贴附于虹膜和睫状体内面，是虹膜和睫状体的组成部分。组织：由色素上皮层和视网膜感觉层功能：营养光感受器细胞、再生和修复视网膜视部常简称视网膜，为一层柔软而透明的膜，紧贴在脉络膜内面，有感受光刺激的作用。视网膜厚度不一，一般为0.4mm，视盘边缘最厚，约0.5mm，中央凹最薄，为0.1mm，至锯齿缘为0.15mm。视网膜主要由色素上皮细胞、视细胞、双极细胞、节细胞、水平细胞、无长突细胞、网间细胞和Muller细胞等组成。

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  i3****526 2020-10-24

  类脑计算完备性给出神经形态完备框架的优势类脑计算模型在硬件与软件耦合中采用层次结构，这是一个受欢迎的步骤，因为它可以比较实现相同算法等价版本的不同硬件平台，以及比较在相同硬件上实现的不同算法。这些都是对神经形态架构进行有效基准测试的关键任务。将传统的图灵完备硬件（GPU）纳入到其原理证明实验中也是非常有价值的，因为这表明该层次结构有望被用来证明神经形态设备在某些应用中优于主流系统。其次，它有可能将算法和硬件开发分成独立的研究流。底层神经形态架构的好处在于，算法的规模和复杂度将需要随着时间的推移而增加，因此，这种拆分将有助于研究人员专注于研究问题的具体方面，而非试图寻找整个端到端解决方案，这很可能会使人们更好地理解问题，并为未来性能更高的神经形态系统的设计提供参考。在神经形态计算领域中，众多工业和学术研究团体所开展的工作正在结合，这方面仍然有许多工作要做。在这个方向上，这种类脑计算智能模型的层次结构构想迈出有益一步。实际的大脑——生物“硬件”，本身是否为完备性的神经形态，还有待观察，但是，提出这种强人工智能实现方法和途径，仍然可以让我们更接近于使用类脑硬件，从而带来巨大收益。

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  i3****526 2020-10-24

  类脑计算完备性给出神经形态完备框架神经形态完备框架中的基本运算包括加权和运算和元素整流线性运算，使得硬件系统能够同时支持尖峰和非尖峰人工神经网络。类脑计算的层次结构如何提供一种机制，将给定的算法转换成适合于一系列神经形态完备设备的形式？新层次结构的一个受欢迎的特征是，它提出了一个完备性的连续体，可以接受不同水平的算法性能，这取决于神经形态系统能够执行基本操作的正确度。这种完备性的连续体意味着新的层次结构可以使用整个范围内所有可用模拟和数字神经形态系统来实现，包括那些为了执行速度或能源效率而牺牲正确率的系统。完备性的连续体还允许在同一硬件上运行算法的不同实现，例如，探索如何在算法正确率与芯片尺寸之间进行权衡，以降低功耗。“驾驶”无人自行车、模拟鸟群的运动和执行称为 QR 分解的线性代数分析这三个任务上，通过在新模型所架构的算法在执行中展示新方法的特征，每个任务都使用三个典型的神经形态完备的硬件平台来执行：神经形态芯片、传统计算机中使用的图形处理单元（GPU），以及基于称为忆阻器（又名记忆电阻）的设备的平台，加速神经网络的执行。

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  i3****526 2020-10-24

  神经形态计算的重点通常集中在尖峰神经网络，这是一个由相互连接的人工神经元组成的系统，其中每个神经元在其激活水平达到阈值时都表现出短暂的“尖峰”活动。与现代深度学习应用中常用的人工神经网络相比，这类系统更类似于生物神经网络。神经形态硬件已经以一系列数字和模拟的形式被生产出来。然而，大多数系统都遵循通用的设计原则，例如，内存和处理器的共存。在开发神经形态硬件应用时面临的一个挑战是，像图灵完备性这样的正式层次结构目前并不存在。相反，每个新的芯片架构都需要一个定制的软件工具链（一套编程工具）来定义算法，并通过将算法映射到独特的硬件上来定义算法并执行它们。这使得不同的神经形态系统执行相同算法的性能比较变得很困难，因此需要研究人员了解算法和硬件所有方面，从而获得潜在的类似大脑的性能。神经形态完备性是一个突破性解决方案：在向图灵完备性致敬的同时，旨在实现算法与硬件开发去耦合。在对传统计算机层次结构放宽中，如果一个类脑系统能够以给定正确率执行一组给定基本操作，那么它就是神经形态完备的。这与图灵完备性有所不同，在图灵完备性中，只有当系统为一组给定基本运算提供一个精确且等价结果时，才能将其定义为完备。

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  i3****526 2020-10-24

  基于类脑计算完备性概念的类脑神经模型在计算机硬件上实现算法的层次结构。a. 计算机层次结构大致定义了现代数字计算机如何处理软件。用高级计算机语言编写的算法被分解成基本的计算操作，以产生软件的中间表示。这些操作被转换成硬件的完全等价的中间表示形式：一组指令，然后在硬件上运行。因此，软件可以与硬件分开进行开发。然而，神经形态计算机（那些使用人工神经元网络作为其计算基础的计算机）尚未定义类似的层级结构。b. 这种神经形态计算机的类似层次结构，其中硬件的中间表示只是软件的中间表示的近似值，克服了在神经形态系统中难以产生精确表示的问题。这种层次结构将允许神经形态计算机的硬件和软件分开进行开发，而不是像现在这样为每个应用程序共同开发。以摩尔定律为特征的进步时代即将结束：数字计算机能力的进步速度似乎正在放缓。此外，数字计算可能是高度耗能的，这就促使人们寻找替代方案。长期以来，科学家们一直对大脑的计算能力着迷，因为大脑不仅有着令人难以置信的能量效率，而且由于其神经元和突触的结构，它还拥有独特的信息处理性能。这激发了神经形态计算领域，该领域研究利用大脑神经网络架构作为下一代计算机的基础。

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  i3****526 2020-10-24

  类脑计算完备性在传统计算机的设计中，有一个重要特点是软件和硬件开发之间缺乏紧密的耦合，从而使得新设备（芯片、存储器等）能够获得最佳性能。通过设定对硬件的最低要求，就可以将高级语言编写的软件程序转化为任何机器所需的精确等价的指令序列，这一过程称为“编译”在这个编译过程中，支持使用代表基本计算操作的指令的计算机被称为图灵完备。因此，软件代码一般只需编写一次，然后就可以在多个图灵完备的处理器架构上编译并执行，以产生等价的结果。图灵完备，在可计算性理论里，如果一系列操作数据的规则（如指令集、编程语言、细胞自动机）可以用来模拟单带图灵机，那么它是图灵完备的。这个词源于引入图灵机概念的数学家艾伦·图灵。虽然图灵机会受到存储能力的物理限制，图灵完备通常是指“具有无限存储能力的通用物理机器或编程语言”。为实现类脑计算，必须首先实现软件与硬件的偶合，以大脑皮层算法为基础，从而定义了一种新的层次结构，将算法的要求及其在一系列神经形态系统上的实现形式化，从而为一种结构化的研究方法奠定了基础，在这种研究方法中，类脑计算机的算法和硬件可以分开设计。

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