人类生活在充满多样性的世界里。长久以来的研究发现，人类的脑与行为受到基因、环境和文化及其相互作用的塑造，然而这种影响发生的机制始终缺乏系统性探索与研究。近年来，前沿神经影像技术方法飞速进步，推动着多模态脑成像大数据集的产生和融合性探索，并让学界得以深入探究人脑宏观结构与功能连接组架构，为包括上述主题在内的许多有趣而重要的科学问题带来了新的启发和思路。2022年12月20日，北京大学物理学院、IDG麦戈文脑科学研究所高家红团队在《NatureNeuroscience》在线发表了题为“IncreasingdiversityinconnectomicswiththeChineseHumanConne
人脑作为地球上最复杂的智能载体，一个最大的特点就是能高能效地产生智能。如果能尽可能按照人脑的工作原理来创建AI系统，将会大大提高AI的工作效率，大幅降低能耗。最近，剑桥大学做了这么项研究，就是想找到一个条路径，让AI系统复制人脑。论文地址：https://www.cam.ac.uk/research/news/ai-system-self-organises-to-develop-features-of-brains-of-complex-organisms直译过来就是——AI系统自我组织，生成了一系列人脑的特征，甚至还有各种复杂的组织。AI仿真大脑大脑大家都不陌生，里面有很多神经系统和组织。
4月25日消息，人类的大脑能够通过神经元和突触的连接网络处理信息，这种网络结构也能被纳米技术所模仿。纳米线网络（Nanowirenetwork）是一种纳米技术，通常由肉眼不可见的高导电银线制成，覆盖有塑料材料并形成网状结构。它们能够自我组装成一个具有记忆和处理能力的动态复杂网络，类似于人脑。现在，悉尼大学的国际研究团队证明了纳米线网络不仅与人脑相似，而且能够像人脑一样学习和记忆。IT之家注：大脑的神经网络（左），纳米线网络（右）研究团队使用了一种用于评估人类工作记忆的测试，叫做n-back测试。在这个测试中，被试者需要判断一系列字母或图像中，每个项目是否与前“n”个之前出现的项目相匹配。一般来
关于大模型注意力机制，Meta又有了一项新研究。通过调整模型注意力，屏蔽无关信息的干扰，新的机制让大模型准确率进一步提升。而且这种机制不需要微调或训练，只靠Prompt就能让大模型的准确率上升27%。作者把这种注意力机制命名为“System2Attention”（S2A），它来自于2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的畅销书《思考，快与慢》中提到的心理学概念——双系统思维模式中的“系统2”。所谓系统2是指复杂有意识的推理，与之相对的是系统1，即简单无意识的直觉。S2A通过提示词对Transformer中的注意力机制进行了“调节”，使模型整体上的思考方式更接近系统2。有网友形容，这种机制像
▲图源IBM10月24日消息，IBMResearch日前推出AI芯片NorthPole，该芯片灵感号称“来自人类大脑的运作”，推论性能据称超越4nmGPU，适用于边缘计算等范畴。IT之家经过查询得知，NorthPole芯片是IBM曾在2014年“模拟人脑运作”的TrueNorth芯片的后继者，芯片开发同样由TrueNorth芯片负责人DharmendraModha所主导。据悉，在传统的半导体产业中，芯片主要遵循相同的基本架构，处理单元与储存信息是相互分开的，这种架构虽然简化了芯片设计模式，却也因传输速度赶不上处理速度而出现了“冯・诺伊曼瓶颈（vonNeumannBottleneck）”，而Dh
我正在寻找一个应用程序，它会给我一些关于SQL查询中语法错误的更多描述性信息，而不是:YouhaveanerrorinyourSQLsyntax;checkthemanualthatcorrespondstoyourMySQLserverversionfortherightsyntaxtousenear(...)最后我总能找出我的查询有什么问题，但有点奇怪的是这个错误信息是如此普遍。我知道很难在像SQL这样的语言中“肯定地”发现错误，但至少使用一些启发式方法(如果不是确切的规则)应该可以就常见的可能问题提出一些建议。有人知道这样的工具吗？ 最佳答案
功能与结构的二元辩证关系：从数据结构与算法，人脑结构与思考功能，生命体的结构与功能等角度进行阐述文章目录功能与结构的二元辩证关系：从数据结构与算法，人脑结构与思考功能，生命体的结构与功能等角度进行阐述摘要开篇：功能与结构的二元辩证关系第一部分：数据结构与算法1.1数据结构的概念和功能1.2算法的概念和功能1.3数据结构与算法的关系第二部分：人脑结构与思考功能2.1人脑结构的概念和功能2.2思考功能的概念及其在大脑中的体现2.3人脑结构与思考功能的关系第三部分：生命体的结构与功能3.1生命体的结构概念3.2生命体的功能概念3.3生命体的结构与功能的关系结论
郑重声明：文章系原创非首发，首发平台知乎，ID：坛城守护者，文责自负。在学习本章之前，我也有个念头。不同于计算机部分，那是冯诺依曼基于当时的计算机技术现状总结而来的，顶多只是有时代的局限性（受限于技术本身），但有关人脑的部分，由于当时的医学、生物学等的探索的有限性，有些知识未必就是正确的。我在看到第一段时，就验证了这一点。冯诺依曼说：神经细胞包括一个细胞体，从它那儿，还直接或间接地引出一个或多个分支。每一个分支，叫做细胞的轴突。但是不对，每一个神经细胞不是只有一个轴突吗？至少我看到的神经细胞图片是这样的（如上一章的图）？我立即查询了资料，从目前搜索到的资料看，一个神经细胞可能会有不少树突，但只
看到这一章……怎么说好呢，大师真敢把这当成一章。怪不得连编者都不好意思了，把“人脑”部分的前言也并了过来，才凑起来显得像“一章”。首先，冯诺依曼做了个承上启下，说明本书的目的，就是“比较”。也就是说，到了讨论人脑部分的时候，他会拿计算机与人类神经系统进行比较。冯诺依曼认为，计算机与人脑都是“自动机”，两者有共通点也有不同点。差异点来看，不仅是尺寸和速度等明显的方面，还有更深层次、更根本的方面，比如两者的功能、控制原理就有着很大的区别，也包括总体的组织原理。人类的神经网络，从直接的观察来看，会更倾向于“数字型”。神经网络的基本元件，就是神经细胞，或者叫做神经元。来，我们上一个神经元的图：图片来自
准确度这一章，是我看的最容易理解的章节。这一节，讲的是模拟计算机有限的准确度，以及数字计算机可扩展的准确度的特性。模拟计算机，由于通过机械等控制，其准确度跟制作工艺等是强相关的。这就导致了要想达到1:1000没问题，但是想要达到1:10000，或者1:100000，就有难度了，更高的准确度就更夸张了（所以喽，外星文明想在飞船上加一道刻度，就等于带走了大英百科全书，这个只能是一个美好的科学幻想了，实际不可实施）。那么数字计算机呢？数字计算机的准确度，和我们处理数的位数强相关。比如我们能够处理的数的位数是12位，那么就能达到1:(10^12)这样的准确度（冯诺依曼是以十进制的计算机来做说明的，但道
