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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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走好这三步,不再掉进云上安全的沟里!

一直以来,公有云安全是横亘在广大用户面前的一道鸿沟。云安全(Cloud Security)是指用于控制云计算的安全性、合规性和其他使用风险的过程、机制和服务。公有云提供商们都强调安全是其最高优先级工作,动辄就发布上百页的云上安全最佳实践白皮书,举办几百几千人安全大会,发布几十甚至上百个安全服务。但与此同时,用户们对云上安全的担心一直挥之不去。在福布斯(Forbes)2019年的一份报告中,66%的IT从业人员认为安全是他们使用公有云服务最大的担心。Gartner预测到2020年,至少50%的企业用户会在不知情或误操作地将一些IAAS存储服务、网络、应用或API直接暴露到互联网上,而到2023年,至少99%的云上安全问题都是用户的错误引起的。

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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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