研究揭示跨期决策的神经网络具有获得-损失不对称性
日常生活中，诸如教育、投资和储蓄等决策行为，都需要在不同时间点上的结果之间进行权衡，即跨期决策。人们通常会根据结果的延迟时间长短，对结果进行“折扣”。但是，人们对未来获得（如年终奖）和未来损失（如贷款利息）的时间折扣程度并不一致：前者通常大于后者，这就是跨期决策中的获得-损失不对称效应。该效应提示，跨期决策的获得和损失可能涉及不同的神经机制。中国科学院心理研究所行为科学重点
利用深度神经网络加速药物研发
在近日举行的英特尔（Intel）人工智能开发者大会上，英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao博士提到，英特尔正在与诺华（Novartis）合作，利用深度神经网络来加速高内涵筛选——这是早期药品研发的关键因素。双方的合作把训练图片分析模型的时间从11个小时缩短到了31分钟，改善了20多倍。细胞表型的高内涵筛选是支持早期药品研发的关键工具，“高内涵”一词是指利用传统图像处理
Cell：大脑神经网络预测抑郁症风险
2018年3月4日 讯 /生物谷BIOON/ --根据最近由杜克大学研究者们做出的研究成果，通过对大脑不同区域的电信号交流进行检测，或许能够预测以及预防抑郁症的发生。研究者们发现容易患抑郁症的小鼠大脑电信号网络与抵抗力较强的小鼠的大脑网络存在明显差异。如果这一发现能够在人体水平得到验证，那么将会更好地预测人们患精神类疾病，例如抑郁症的风险。相关结果发表在最近一期的《Cell》杂志上。（Jeff M
基于忆耦器研究人员实现神经突触可塑性和神经网络模拟
人的大脑是一个由神经元和突触构成的高度互连、大规模并行、结构可变的复杂网络。在神经网络中，神经元被认为是大脑的计算引擎，它并行地接受来自与树突相连的、数以千计的突触的输入信号。突触可塑性是通过特定模式的突触活动产生突触权重变化的生物过程，这个过程被认为是大脑学习和记忆的源头。模拟神经突触可塑性和学习功能，构建人工神经网络，是未来实现神经形态类脑计算机的关键。近年来，随着新型电子器件的出现和人工智能
PLoS Biol：科学家发现胚胎发育过程中调节运动神经元的网络！
2018年2月7日讯 /生物谷BIOON /——UCLA的研究人员发现了一个调节正在生长的鸡和小鼠胚胎中脊髓运动神经元发育的基因网络。研究人员还回答了一个长久以来无法回答的问题：为什么运动神经元（脊髓用于控制肌肉运动的神经元）比其他神经元更快形成。图片来源：PLOS Biology/UCLA Broad Stem Cell Research Center这项研究于近日发表在《PLOS Biolog
神经科医生称：观看网络色情电影会对儿童的大脑产生影响
2017年10月11日讯 /生物谷BIOON/ -- “观看网络上的色情电影会对儿童的大脑产生影响”，美国神经外科医生Donald Hilton说道。在最近于罗马召开的，主题是关于儿童在数字世界中面临的性危险的世界级会议上，Hilton医生警告称：需要对网络上的色情电影对年轻大脑的影响进行积极的防治。Hilton医生主要就以下三个问题进行了专门的解答：Q:观看大量的网络色情电影究竟会对儿童的大脑产
神经网络与机体代谢之间的关系
2017年8月30日讯/生物谷BIOON/--大脑神经系统与机体代谢之间存在千丝万缕的联系。神经元传递的信号能够调控机体的各类代谢活动的强度，而代谢特征的改变也会影响神经系统的发育以及神经信号的传递。针对这一领域相关的最新研究成果，进行简要的盘点，希望读者朋友们能够喜欢。1. Science：鉴定出暴食神经元doi:10.1126/science.aam7100在一项新的研究中，来自美国耶鲁大学医
Sci Signal：大脑发育过程中神经网络形成的关键
2017年6月23日/生物谷BIOON/---最近，来自达克萨斯大学医学院的研究者们找到了大脑在发育过程中脑细胞连接的定向分化以及长期时间内的功能维持的原因，相关结果发表在最近一期的《Science Signaling》杂志上。与其它的网络相似，大脑内部存在多个具备不同功能的区域，例如感知信息，控制机体运动以及形成记忆等等。为了连接不同的区域，共同完成一个较为复杂的工作，大脑需要形成巨大的网络将上
【重磅】大脑发育的神经网络建模，有助于理解脑部疾病的神经发育根源
本周《自然》发表的两篇研究Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids和Cell diversity and network dynamics in photosensitive human brain organoids报告了发育中的人脑的两个三维模型。该
人造突触问世，可用于搭建神经网络
科学家用有机材料制成了人工突触，可模仿神经元之间的信息传递。多年以来，虽然计算机技术飞速发展，但是科学家们仍然难以构建出高效而精巧的大脑仿生计算机。近日，斯坦福大学（Stanford University）和桑迪亚国家