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5.为揭示脑内神经网络开启机遇之门
大脑是人体和动物最精密的器官,人类对于它的探索从未停止过。如何清晰地显示大脑复杂的细胞构成,让更多人对大脑的结构有根本的认知,同时让科学家能更清晰地观测到脑细胞的变化过程,是有待于各国科学家攻克的难题。现在,人类凭借着先进的科学技术.已能深入探知大脑内的神经网络的奥秘。 相似文献
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●尽管神经科学取得了辉煌的成就,但我们对于大脑究竟是如何工作的仍知之甚少。继美国大脑神经组织解剖图编制计划、人脑连接组计划,今年1月,欧盟委员会为欧洲"人脑计划"注资10亿欧元,4月,奥巴马政府承诺为"大脑活动图谱"计划提供1亿美元的研究经费。或许,一个"复制"人类大脑的时代已经来临。 相似文献
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据脑科学家研究,人的大脑中有140亿个神经元,能贮存1015比特的信息,可以装下全世界所有图书馆藏书的内容。在人的一生中,动用的脑细胞只占总存量的5%~10%。 相似文献
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揭示人类辨别惊恐表情的奥秘 在大脑底部,有一个杏仁状的脑结构——杏仁体(amydala,又叫杏仁核)。尽管科学家们早就知道杏仁体是大脑中的“恐惧中枢”,对判断惊恐信号起关键作用,但一直没有搞清它在判断人类面部表情的过程中究竟扮演怎样的角色。最近,美国科学家终于将杏仁体判断惊恐表情的奥秘揭开。 相似文献
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七、神经网络系统神经网络系统可能是我们所面临的高度复杂的非线性动力学系统,也是迄今所知功能最强、效率最高的最完美的信息处理系统,因此,很自然地成为非线性科学研究的重要内容。已经取得了可喜的进展,但是,它只是建立脑模型的第一步,就人类的科学认识活动而言,对大脑的研究无疑是一种挑战,它正越来越强烈地吸引着许多不同领域的科学家参与到脑研究的队伍之中。虽然对大脑的结构近几十年来在细胞和分子水平上已进行了大量的研究,发现了许多新的现象,但我们仍然未能了解神经系统是怎样使人具有听和看、学习和记忆,甚至推理和语言等高级脑功能的,要取得这方 相似文献
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大脑是人体中最为精密、复杂的重要器官,多达200亿个细胞。一个人大脑所包含的神经纤维数量,要比整个国际电信网络所有的电缆数量还多。这些纤维的功能就像电缆一样,负责发出化学信号,并帮助细胞间交换信息。以前人们一直认为,由于疾病或意外伤害而造成的永久性脑细胞或脑神经元损伤,会造成该部分脑功能的丧失。但据2008年8月12日有关媒体报道:英国格拉斯哥大学的科学家经研究最新发现, 相似文献
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<正>西德尼·珀科维兹深入浅出地介绍研究人员为研发更安全、更耐用、惠及更多人群的脑机接口所做的诸多前沿工作。人类大脑是一种复杂到惊人的机器。人类大脑皮层拥有800多亿个神经元,每个神经元又有1000个突触。我们的大脑每秒大约要处理100兆比特的信息。想象一下,要是在我们思考的时候,尝试实时测量、提取并解释我们大脑中的所有信号,会是什么场景?记录大脑曾经只是科幻小说和电影——比如《X战警》(X-Men)和《黑客帝国》(The Matrix)——才有的情节,但现在,我们真的有可能把大脑同计算机连在一起,并且通过这种系统控制机械手臂,或者把你脑海中的想法记录下来。 相似文献
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大脑是人体中最为精密、复杂的重要器官,多达200亿个细胞.一个人大脑所包含的神经纤维数量,要比整个国际电信网络所有的电缆数量还多.这些纤维的功能就像电缆一样,负责发出化学信号,并帮助细胞间交换信息.以前人们一直认为,由于疾病或意外伤害而造成的永久性脑细胞或脑神经元损伤,会造成该部分脑功能的丧失.但据2008年8月12日有关媒体报道:英国格拉斯哥大学的科学家经研究最新发现,许多病人不仅因大脑的自我"修复"可重新恢复健康,而且在有些人身上还会发生意想不到的奇迹. 相似文献
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坚守还是改变
在未来的3万年甚至10万年里,我们的身体和大脑会发生什么变化?我们的样子会和现在一样吗?假若你相信某些未来学家的话,他们会告诉你,我们将最终变成机器人。当然,这是一种生物机器人,和纯粹的机器人不一样。这些科学家说,未来的人类有可能成为由微电子和生物体组成的结合体.它可以是具有人类大脑功能的机器。亦可以是具有电子大脑的肉身。事实上。在今天,这样的结构已经出现了某种雏形,例如美国南加利福尼亚大学的科学家们制造出了一种电子芯片.它可以替换人类大脑里负责控制短时记忆和空间知觉的海马体。在人类的大脑中,海马体经常会因老年痴呆症和中风受到损伤,而这种芯片就相当于一个人造的海马体。它可以帮助患者维持正常的大脑机能。 相似文献
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人脑是一个极其复杂的系统,数以万亿的神经元通过突触构成了庞大的连接网络,如何系统而全面地刻画大脑内部的组织模式一直是神经科学家致力解决的热点问题.随着非侵入神经成像技术的兴起,基于磁共振成像的脑网络研究为揭示人脑的复杂结构提供了新的契机.其中,脑形态网络因其图像易获得、质量稳定和分析方法简单等优势引发了研究者的广泛关注.传统的脑形态网络是利用一组受试者的某种形态学指标构建的被试间协方差网络,只能反映大脑形态的群组特征.个体水平脑形态网络则针对个体大脑刻画脑区间的形态相似性,保留了个体的形态信息.多指标甚至多模态数据的应用,进一步整合多种互补的结构信息,能够综合表征皮层形态的拓扑连接模式.近年来,脑形态网络在探究人类大脑发育进程方面体现了重要价值.研究发现,胎儿时期形态网络从高度模块化的原始状态开始逐渐整合,至出生时已形成小世界拓扑,出生后至童年早期网络变得分离,童年晚期至青春期又逐渐整合,初级网络率先达到成熟而高级网络长期持续发育.这些结论为理解大脑认知功能的形成和发育障碍的起源提供了重要的理论支撑.本文介绍了两种脑形态网络的构建方法和图论模型的基本概念,回顾了脑形态网络在胎儿、婴儿、... 相似文献