2,626 matches
-
60.000 de neuroni; simularea se concentrează asupra coloanelor neocorticale de la șobolani, care sunt foarte asemănătoare structural cu cele ale omului, dar conțin doar 10.000 de neuroni și 10 sinapse. În ultimii zece ani au fost cartografiate tipurile de neuroni și conexiunile acestora într-o asemenea coloana. Proiectul va folosi un supercomputer de tip Blue Gene de la IBM. Există o serie de sub-proiecte, inclusiv Cajal, coordonat de Centrul de Vizualizare și Supercomputing de la Madrid (CeSViMa), și alții condus de universități
Blue Brain () [Corola-website/Science/303879_a_305208]
-
neocortexului (parte a creierului considerat a fi responsabil pentru funcțiile superioare, cum ar fi gândirea conștientă). O astfel de coloană se află la aproximativ 2 mm înălțime, are un diametru de 0,5 mm și conține aproximativ 60.000 de neuroni la om; coloane neocorticale la șobolan sunt foarte asemănătoare că structura, dar conțin doar 10.000 de neuroni (100 mil. de sinapse). Între 1995 și 2005, Markram a cartografiat tipurile de neuroni și conexiunile lor într-o astfel de coloană
Blue Brain () [Corola-website/Science/303879_a_305208]
-
de coloană se află la aproximativ 2 mm înălțime, are un diametru de 0,5 mm și conține aproximativ 60.000 de neuroni la om; coloane neocorticale la șobolan sunt foarte asemănătoare că structura, dar conțin doar 10.000 de neuroni (100 mil. de sinapse). Între 1995 și 2005, Markram a cartografiat tipurile de neuroni și conexiunile lor într-o astfel de coloană. Simularea în tatalitate a creierului. Un obiectiv pe termen mai lung este de a construi o simulare detaliată
Blue Brain () [Corola-website/Science/303879_a_305208]
-
5 mm și conține aproximativ 60.000 de neuroni la om; coloane neocorticale la șobolan sunt foarte asemănătoare că structura, dar conțin doar 10.000 de neuroni (100 mil. de sinapse). Între 1995 și 2005, Markram a cartografiat tipurile de neuroni și conexiunile lor într-o astfel de coloană. Simularea în tatalitate a creierului. Un obiectiv pe termen mai lung este de a construi o simulare detaliată, funcțională a proceselor fiziologice din creierul uman: Nu este imposibil de a construi un
Blue Brain () [Corola-website/Science/303879_a_305208]
-
Acesta conferă celulei formă proprie și susținere. De-asemenea, citoscheletul are rol în locomoția celulară, în transportul intracelular și în schimbul de substanțe cu mediul extern si cu alte celule. Este comun tuturor celulelor eucariote (celule cu nucleu), ca de exemplu neuronul. Structuri citoscheletale au fost descrise și pentru organismele procariote.
Citoschelet () [Corola-website/Science/304448_a_305777]
-
cristalin si formează o imagine răsturnată pe retină. Pe retină, celulele specializate transformă imaginea în impulsuri nervoase. Acestea ajung prin nervul optic până la regiunea posterioară a creierului. Acesta din urmă interpretează semnalele printr-un mecanism complex care implică milioane de neuroni. Razele de lumină suferă la nivelul ochiului o refracție triplă: Orice deviere de la starea emetropă(vederea normală) reprezintă un defect de vedere. Cele mai des întâlnite defecte de vedere ale ochiului uman sunt: Ochii vertebratelor și ai unei serii de
Ochi () [Corola-website/Science/298003_a_299332]
-
Fizică la "Trinity Hall" din Cambridge, unde își începe activitatea didactică și științifică. În 1963, la vârsta de 21 de ani, Hawking observă pentru prima dată o slăbiciune a mușchilor. În urma unui examen medical, se constată o boală progresivă de neuron motor, afecțiune cunoscută sub numele de "Scleroză laterală amiotrofică". I se dau maximum 2 ani de trăit. Hawking nu cedează, continuă să lucreze, în ciuda agravării continue a invalidității. Se căsătorește în 1965 cu Jane Wilde (divorțând ulterior, în 1995, după
Stephen Hawking () [Corola-website/Science/298010_a_299339]
-
Rețelele neurale artificiale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând în paralel, care urmăresc să interacționeze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice și care prezintă capacitatea de a învăța. Ele sunt compuse din neuroni artificiali, sunt parte a inteligenței artificiale și își au, concepțional, originea ca și neuronii artificiali, în biologie. Nu există pentru RNA o definiție general acceptată a acestor tipuri de sisteme, dar majoritatea cercetătorilor sunt de acord cu definirea rețelelor neurale
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
în paralel, care urmăresc să interacționeze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice și care prezintă capacitatea de a învăța. Ele sunt compuse din neuroni artificiali, sunt parte a inteligenței artificiale și își au, concepțional, originea ca și neuronii artificiali, în biologie. Nu există pentru RNA o definiție general acceptată a acestor tipuri de sisteme, dar majoritatea cercetătorilor sunt de acord cu definirea rețelelor neurale artificiale ca rețele de elemente simple puternic interconectate prin intermediul unor legături numite interconexiuni prin
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
cercetătorilor sunt de acord cu definirea rețelelor neurale artificiale ca rețele de elemente simple puternic interconectate prin intermediul unor legături numite interconexiuni prin care se propagă informație numerică. Originea acestor rețele trebuie căutată în studierea rețelelor bioelectrice din creier formate de neuroni și sinapsele acestora. Principala trăsătură a acestor rețele este capacitatea de a "învăța pe bază de exemple", folosindu-se de experiența anterioară pentru a-și îmbunătăți performanțele. Deși se aseamănă în funcționare cu creierul uman, rețelele neurale au o structură
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
au o structură diferită de cea a creierului. O rețea neurală este mult mai simplă decât corespondentul său uman, dar la fel ca și creierul uman, este compusă din unități puternice cu capacitate de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman, neuronul. Rețelele neurale artificiale se pot caracteriza pe baza a 3 elemente: Sunt mai multe criterii de clasificare a modelelor neuronului elementar, ce implică: domeniul de definiție a semnalelor folosite, natura datelor folosite, tipul funcției de activare, prezența memoriei. Dar cel
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
la fel ca și creierul uman, este compusă din unități puternice cu capacitate de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman, neuronul. Rețelele neurale artificiale se pot caracteriza pe baza a 3 elemente: Sunt mai multe criterii de clasificare a modelelor neuronului elementar, ce implică: domeniul de definiție a semnalelor folosite, natura datelor folosite, tipul funcției de activare, prezența memoriei. Dar cel mai utilizat model este modelul aditiv. Există numeroase modalități de interconectare a neuronilor elementari, dar pot fi identificate două clase
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
mai multe criterii de clasificare a modelelor neuronului elementar, ce implică: domeniul de definiție a semnalelor folosite, natura datelor folosite, tipul funcției de activare, prezența memoriei. Dar cel mai utilizat model este modelul aditiv. Există numeroase modalități de interconectare a neuronilor elementari, dar pot fi identificate două clase de arhitecturi: Un dezavantaj al rețelelor neurale îl constituie lipsa teoriei care să precizeze tipul rețelei și numărul de neuroni elementari, precum și modalitatea de interconectare. Există câteva tehnici de tip "pruning" sau de
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
cel mai utilizat model este modelul aditiv. Există numeroase modalități de interconectare a neuronilor elementari, dar pot fi identificate două clase de arhitecturi: Un dezavantaj al rețelelor neurale îl constituie lipsa teoriei care să precizeze tipul rețelei și numărul de neuroni elementari, precum și modalitatea de interconectare. Există câteva tehnici de tip "pruning" sau de tip "learn and grow", dar acestea sunt în intense cercetări. Principala deosebire a rețelelor neurale față de alte sisteme (electronice) de prelucrare a informațiilor îl constituie capacitatea de
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
fi: disponibilitatea răspunsului dorit la ieșirea rețelei, existența unui model analitic, tipul aplicației în care sunt utilizați, dar cele mai multe documentații se rezumă la două clase mari: învățarea supravegheată (care presupune existența în orice moment a unei valori dorite a fiecărui neuron din stratul de ieșire) și învățarea nesupravegheată (în care rețeaua extrage singură anumite caracteristici importante a datelor de ieșire, în urma unui gen de competiție între neuronii elementari). În ultima perioadă se remarcă încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
învățarea supravegheată (care presupune existența în orice moment a unei valori dorite a fiecărui neuron din stratul de ieșire) și învățarea nesupravegheată (în care rețeaua extrage singură anumite caracteristici importante a datelor de ieșire, în urma unui gen de competiție între neuronii elementari). În ultima perioadă se remarcă încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare folosind un critic, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, acestia fiind de tipul recompensă/pedeapsă. Domeniile în care rețelele neurale realizează modele eficiente sunt : Astfel
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
fel de modele matematice și nu se putea vorbi încă de un început. Adevăratul punct de pornire al acestui domeniu se situează la începtul anilor 1940 când Warren McCulloch și Walter Pitts au pus în evidență primul model formal al neuronului, evidențiind capacitatea de calcul a acestuia și posibilitatea de implementare cu ajutorul circuitelor electronice. Cei doi au oferit o primă abstractizare matematică a neuronului. Astfel: Pe la sfârșitul anilor 1940, Hebb, având la bază teoriile lui Pavlov, a enunțat principiul adaptării permeabilității
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
începtul anilor 1940 când Warren McCulloch și Walter Pitts au pus în evidență primul model formal al neuronului, evidențiind capacitatea de calcul a acestuia și posibilitatea de implementare cu ajutorul circuitelor electronice. Cei doi au oferit o primă abstractizare matematică a neuronului. Astfel: Pe la sfârșitul anilor 1940, Hebb, având la bază teoriile lui Pavlov, a enunțat principiul adaptării permeabilității sinaptice conform căruia de fiecare dată când o conexiune sinaptică este folosită, permeabilitatea ei crește. Acest principiu stă la baza procesului de învățare
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
circuite nu sunt specifice trăirii religioase; ele sunt doar responsabile pentru apariția trăirii religioase, ele având însă multe alte funcțiuni. Mario Beauregard, cercetător în departamentul de psihologie al "Université de Montréal" a demonstrat că profilul de activare al rețelelor de neuroni și circuitele implicate n-au nimic specific spiritualității, ele jucând un rol în conștiința de sine, în emoții, amor și reprezentările corpului. Meditația și rugăciunea inhibă o funcțiune superioară esențială bunei funcționări a individului și deci supraviețuirii sale, anume "conștiința
Explicația biologică a religiei () [Corola-website/Science/311545_a_312874]
-
a pus la punct chiar o " "mașină de viziuni" ", care provoacă la ordin experiențe mistice "la moment". Doi electromagneți dispuși în proximitatea fiecărei zone temporale produc pentru doar câteva secunde un foarte slab câmp electromagnetic care perturbă comunicarea normală între neuroni. Cei care sunt supuși la un astfel de tratament descriu viziuni și senzații complet identice celor mistice sau acelora descrise de indivizii care au trăit episoade de moarte iminentă: beatitudine, sentimentul unei prezențe apropiate, viziuni de ființe luminoase, senzația fuziunii
Explicația biologică a religiei () [Corola-website/Science/311545_a_312874]
-
o genă a altruismului", a credinței în Dumnezeu sau a rugăciunii. Biologii folosesc, dacă o fac, astfel de sintagme pentru a sugera "un profil genetic particular care favorizează sau atenuează aceste comportamente." Între gene și comportamente nivele sunt numeroase - proteine, neuroni, țesuturi, organe, învățare - iar variabilitatea biologică, deja prezentă în existența mai multor forme ale aceleiași gene se poate insera la oricare nivel. Această variabilitate produce în final variabilitatea în comportamente (măsurată de eritabilitate), care la rândul ei este modulată de
Explicația biologică a religiei () [Corola-website/Science/311545_a_312874]
-
învățarea celei de-a doua limbi de către funcționarii guvernului federal. Ulterior metoda a început sa fie aplicată și în Japonia, Belgia, Franța și Finlanda. Sugestopedia este una din cele câteva metode ce utilizează relaxarea în timpul învățării. Bazandu-se pe descoperirea neuronilor oglindă Ludger Schiffler (2003) a dezvoltat învățarea interemisferică a limbilor străine, folosind gestica și reprezentările mentale în timpul perioadelor de relaxare. Scopul metodei sugestopedice este îmbunătățirea învățării prin diminuarea filtrului afectiv al subiecților. Lozanov afirmă în situl sau, Suggestology and Suggestopedy
Sugestopedie () [Corola-website/Science/311770_a_313099]
-
alte boli care pot provoca la ovine și caprine unele simptome identice, cum sunt: pneumonia progresivă a ovinelor, listeriozele, rabia, paraziții externi (păduchii și căpușele), toxemia gravidică, și intoxicațiile. Macroscopic, tabloul anatomopatologic este nespecific. Histopatologic se constată degenerescență vacuolară a neuronilor, cu vacuolizări ale pericarionilor și prelungirilor nervoase, care dau un aspect spongios al creierului. Vacuolele se găsesc în special la nivelul corpilor neuronali, în substanța cenușie. La nivelul ganglionilor limfatici, prionii absorbiți pe cale digestivă determină un aspect histopatologic sugestiv pentru
Scrapie () [Corola-website/Science/311767_a_313096]
-
Electroencefalograma (EEG) este o reprezentare grafică, folosită în electroencefalografie prin înregistrarea manifestării colective a neuronilor cortexului cerebral, a unui set de potențiale de câmp fluctuante, produse din activitatea concomitenta a unui număr mare de neuroni, captate prin intermediul electrozilor situați pe scalp. Electroencefalograma este utilizată pe larg în diagnosticul epilepsiei, a encefalopatiilor, în monitorizarea activității cerebrale
Electroencefalogramă () [Corola-website/Science/310996_a_312325]
-
Electroencefalograma (EEG) este o reprezentare grafică, folosită în electroencefalografie prin înregistrarea manifestării colective a neuronilor cortexului cerebral, a unui set de potențiale de câmp fluctuante, produse din activitatea concomitenta a unui număr mare de neuroni, captate prin intermediul electrozilor situați pe scalp. Electroencefalograma este utilizată pe larg în diagnosticul epilepsiei, a encefalopatiilor, în monitorizarea activității cerebrale în timpul anesteziei și a pacienților aflați în comă și în stabilirea morții cerebrale.
Electroencefalogramă () [Corola-website/Science/310996_a_312325]