针对特定脑区的电噪声刺激可以提高数学学习者的学习能力

针对特定脑区的电噪声刺激可以提高数学学习者的学习能力研究人员发现，对大脑前额部分进行电噪声刺激，可以提高那些在接受刺激前大脑（对数学）兴奋性较低的人的数学能力。在最初评估时大脑兴奋程度较高的人或安慰剂组的数学成绩没有提高。研究人员认为，电噪声刺激作用于大脑中的钠通道，干扰神经元的细胞膜，从而提高大脑皮层的兴奋性。领导该项目的萨里大学认知神经科学教授兼心理学院院长罗伊-科恩-卡多什（RoiCohenKadosh）教授说："学习是我们生活中一切活动的关键--从开发驾驶汽车等新技能到学习如何编程。我们的大脑在不断吸收和获取新知识。以前我们已经证明，一个人的学习能力与其大脑神经元的兴奋程度有关。在这种情况下，我们想发现的是，我们新颖的刺激方案能否促进（换句话说，激发）这种活动并提高数学技能。"这项研究招募了102名参与者，通过一系列乘法问题评估他们的数学技能。然后，参与者被分成四组：一组是接受高频随机电噪声刺激的学习组，另一组是过度学习组，在该组中，参与者在高频随机电噪声刺激下练习乘法运算，超过了掌握乘法运算的程度。其余两组包括学习组和过度学习组，但他们接受的是假刺激（即安慰剂）条件，这种刺激类似于真实刺激，但没有施加明显的电流。在刺激开始和结束时进行脑电图记录，以测量大脑活动。来自拉德布德大学的NienkevanBueren博士在科恩-卡多什教授的指导下领导了这项工作，他说："这些发现突出表明，智力较低的人在接受刺激后，大脑活动会变得更加活跃，这些发现突出表明，大脑兴奋性较低的人可能更容易接受噪声刺激，从而提高学习效果，而大脑兴奋性较高的人可能在数学能力方面不会体验到同样的好处"。科恩-卡多什教授补充道："我们发现的是这种前景广阔的神经刺激是如何起作用的，以及在什么条件下刺激方案最有效。这一发现不仅可以为在一个人的学习过程中采用更有针对性的方法铺平道路，还可以阐明应用这种方法的最佳时机和持续时间。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1381385.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1381385.htm

新的研究方法揭示了我们学习时大脑发生的变化

新的研究方法揭示了我们学习时大脑发生的变化加州拉霍亚——斯克里普斯研究中心的科学家们开发了一种新的工具来监测大脑的可塑性——当我们学习和体验事物时，从看电影到学习一首新歌或一门语言，我们的大脑是如何重塑和身体自适应的。他们的方法是测量由不同类型的脑细胞产生的蛋白质，这种方法有可能回答关于大脑如何工作的基本问题，并阐明许多导致大脑可塑性出错的脑部疾病。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1329175.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1329175.htm

一个新的公式有助于克服影响量子计算准确性的噪声

一个新的公式有助于克服影响量子计算准确性的噪声量子计算利用量子力学的规律进行计算。与传统计算机使用0或1的比特进行操作不同，量子计算机利用量子比特（qubits），可以同时处于0和1的叠加状态。这使得量子计算机执行某些类型的计算比经典计算机快得多。例如，量子计算机可以用经典计算机的一小部分时间来计算非常大的数字。环境噪声，在这里表示为一个小恶魔，可以通过以不可预测的方式改变其波函数的各个分支的相位来影响量子计算机的状态；我们称之为去相位。在这里，时钟指针的位置代表波函数的一个特定分支的相位。它将影响量子计算所依赖的相位重组的过程。虽然人们可以天真地把这种优势归结为量子计算机能够并行地进行无数次计算，但现实却更加复杂。量子计算机的量子波函数（代表其物理状态）拥有几个分支，每个分支都有自己的相位。一个相位可以被认为是一个钟的指针的位置，它可以指向钟面上的任何方向。在计算结束时，量子计算机将它同时在波函数的不同分支上进行的所有计算的结果重新组合成一个单一的答案。"与不同分支相关的相位在决定这一重组过程的结果中起着关键作用，这与芭蕾舞演员的舞步时间在决定芭蕾舞表演的成功中起着关键作用不一样，"拉米解释说。量子计算的一个重要障碍是环境噪音。这种噪音可以比喻为一个小恶魔，它以不可预测的方式改变了波函数不同分支的相位。这种篡改量子系统相位的过程被称为去相位，会对量子计算的成功产生不利影响。光可以通过不同的路径穿过光纤，由于不可能知道一条光线所走的确切路径，这可以有效的去相位噪声。资料来源：L.Lami消隐可能发生在日常设备中，如光纤，它被用来以光的形式传输信息。穿过光纤的光线可以采取不同的路径；因为每条路径都与一个特定的相位相关，不知道所采取的路径就相当于一个有效的去相位噪声。在他们发表在《自然-光子学》上的新文章中，拉米和威尔德分析了一个模型，称为玻色消隐通道，以研究噪声如何影响量子信息的传输。它代表了作用于某一特定波长和偏振的单一光模式的去相位。量化噪声对量子信息影响的数字是量子容量，即每次使用光纤可以安全传输的量子比特的数量。新的出版物为计算玻色消隐通道的量子容量问题提供了一个完整的分析解决方案，适用于所有可能的消隐噪声形式。为了克服噪声的影响，人们可以在信息中加入冗余，以确保量子信息在接收端仍然可以被检索到。这类似于在打电话时说"Alpha,Beta,Charlie"而不是"A,B,C"。虽然传输的信息较长，但冗余度确保了信息被正确理解。这项新的研究准确地量化了一个量子信息需要添加多少冗余来保护它不受去相位噪声的影响。这具有重要意义，因为它使科学家能够量化噪声对量子计算的影响，并开发出克服这些影响的方法。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354031.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1354031.htm

依靠深度学习 AI已经能创造类宝可梦的游戏

依靠深度学习AI已经能创造类宝可梦的游戏最近，“AI作画”、“AI作曲”这类概念正流行，这种根据提供的简短词语及描述，自动生成作品的行为，无疑是许多人梦寐以求的愿望。那如果类似的概念发散到游戏领域，是不是也能实现“根据给定的描述，自动生成想要的游戏”这种效果呢？PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1320151.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1320151.htm

科学家提出了一个通用框架 揭开生命随机节律的秘密

科学家提出了一个通用框架揭开生命随机节律的秘密一个国际研究小组提出了一种解释"振荡"的通用结构。生活中的随机节奏围绕着我们--从萤火虫催眠般的同步眨眼......到孩子荡秋千时的前后摆动......再到人类心脏原本稳定的"噗噗"声中的细微变化。然而，要真正理解这些被称为随机或随机振荡的模式，科学家们仍无从下手。尽管在分析脑电波和心律方面取得了一些进展，但研究人员和临床医生仍无法对难以计数的变化和来源进行比较或编目。凯斯西储大学（CaseWesternReserveUniversity）应用数学教授彼得-托马斯（PeterThomas）说："如果能深入了解振荡的根本原因，就能在神经科学、心脏科学以及许多不同领域取得进展。"托马斯是一个国际研究小组的成员，该小组表示，他们已经开发出一种新颖、通用的框架，用于比较和对比振荡--无论其基本机制如何--这可能成为有朝一日完全理解振荡的关键一步。他们的研究成果最近发表在《美国国家科学院院刊》上。"托马斯说："我们把比较振荡器的问题变成了线性代数问题。我们所做的比以前的研究精确得多。这是概念上的一大进步。"研究人员说，其他人现在可以比较、更好地理解甚至操纵以前被认为具有完全不同性质的振荡器。举个例子，如果你的心脏细胞不同步，你就会死于房颤。但是，如果你的脑细胞过于同步，你就会得帕金森病或癫痫，这取决于同步发生在大脑的哪个部位。通过使用我们的新框架，心脏或大脑科学家或许能够更好地理解振荡可能意味着什么，以及心脏或大脑是如何工作或随着时间的推移而变化的。托马斯说，研究人员（包括来自法国、德国和西班牙大学的合作者）发现了一种新方法，可以用复数来描述振荡器的时间以及它们的"噪声"或不精确时间。大多数振荡在某种程度上都是不规则的。例如，心律并非百分之百规律。5%-10%的心跳自然变化被认为是健康的。比较振荡器的问题可以通过两个明显不同的例子来说明：大脑节律和摇摆的摩天大楼。他说："在旧金山，现代摩天大楼在风中摇摆，受到随机变化的气流的冲击--它们被推得稍稍偏离垂直姿态，但结构的机械特性又把它们拉了回来。这种灵活性和弹性的结合有助于高层建筑在地震中经受住摇晃。你不会认为这个过程能与脑电波相提并论，但我们的新框架让你可以这样做。"他们的发现对机械工程和神经科学这两门学科有什么帮助，现在可能还不得而知，他把这一概念上的进步比作伽利略发现木星的轨道卫星。他说："伽利略意识到的是一个新的视角，虽然我们的发现不像伽利略那样影响深远，但它同样是视角的改变。我们在论文中报告的是一个关于随机振荡器的全新观点"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1386873.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1386873.htm

深度学习可识别显微照片中的细菌

深度学习可识别显微照片中的细菌美国华盛顿大学研究人员开发出一种深度学习软件Omnipose，其能帮助解决在显微镜图像中识别各种微小细菌的挑战。研究结果发表在17日的《自然·方法学》杂志上。研究人员发现，在大型细菌图像数据库上训练的Omnipose在表征和量化混合微生物培养物中的无数细菌方面表现良好，并消除了其前身可能出现的一些错误。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1329031.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1329031.htm