基于精细神经元的类脑感知学习模型

大脑如何实现学习以及感知功能对于人工智能和神经科学领域均是一个重要问题.现有人工神经网络由于结构和计算机制与真实大脑相差较大,无法直接用于理解真实大脑学习以及处理感知任务的机理.树突神经元模型是一种对大脑神经元树突信息处理过程进行建模仿真的计算模型,相比人工神经网络更接近生物真实.使用树突神经网络模型处理学习感知任务对理解真实大脑的学习过程有重要作用.然而,现有基于树突神经元网络的学习模型大都局限于简化树突模型,无法完整建模树突的信号处理过程.针对这一问题,提出一种基于精细中型多棘神经元网络的学习模型,使得精细神经网络可以通过学习完成相应感知任务.实验表明,在经典的图像分类任务上,所提模型可以达到很好的分类性能.此外,精细神经网络对于噪声干扰有很强的鲁棒性.对网络特性进行进一步分析,发现学习后网络中的神经元表现出了刺激选择性这种神经科学中的经典现象,表明所提模型具有一定的生物可解释性,同时也表明刺激选择特性可能是大脑通过学习完成感知任务的一种重要特性.

临床路径结合情境模拟法在神经内科护理带教中的实践

目的:探讨临床路径结合情境模拟的带教方法在神经内科本科护理实习生带教中运用的效果。方法:将60例同一医学院同届本科护理实习生随机分为对照组(n=25)和观察组(n=35)。对照组按照常规方式进行带教,观察组采用临床路径结合情境模拟的带教方法进行带教。比较两组护生的理论、操作考核成绩以及对教学质量的满意度。结果:两组护生的理论与操作考核对比,观察组考核成绩高于对照组(P<0.05)。两组护生对教学质量满意调查,其中观察组对教学内涵、方法和效果的满意度高于对照组(P<0.05),两组对教学风范及态度满意度比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:临床路径与个性化带教相结合的带教模式可提高护生理论、操作考核成绩,改善临床教学质量。

精细神经网络仿真方法研究进展

树突对大脑神经元实现不同的信息处理功能有着重要作用。精细神经元模型是一种对神经元树突以及离子通道的信息处理过程进行精细建模的模型,可以帮助科学家在实验条件的限制之外探索树突信息处理的特性。由精细神经元组成的精细神经网络模型可通过仿真对大脑的信息处理过程进行模拟,对于理解树突的信息处理机制、大脑神经网络功能背后的计算机理具有重要作用。然而,精细神经网络仿真需要进行大量计算,如何对精细神经网络进行高效仿真是一个具有挑战的研究问题。本文对精细神经网络仿真方法进行梳理,介绍了现有主流仿真平台与核心仿真算法,以及可进一步提升仿真效率的高效仿真方法。将具有代表性的高效仿真方法按照发展历程以及核心思路分为网络尺度并行方法、神经元尺度并行方法以及基于GPU(graphics processing unit)的并行仿真方法3类。对各类方法的核心思路进行总结,并对各类方法中代表性工作的细节进行分析介绍。随后对各类方法所具有的优劣势进行分析对比,对一些经典方法进行总结。最后根据高效仿真方法的发展趋势,对未来研究工作进行展望。

中国传统“和文化”在企业管理中的作用

当前,经济全球化的发展所带来的各类文化不断冲击着我国的传统文化,企业身处其中,必须充分利用中国传统文化和思想的精髓,古为今用,充分将传统文化中的精华应用到现代企业的管理中去。作为中华主流学派儒家思想的重要代表之一—"和",是构建企业文化、产生凝聚力的关键所在,本文以此为切入点,浅析企业文化重要组成部分——"和"文化在企业管理中发挥着举足轻重的作用。