새로운 연구에 따르면 뇌 기억 인코딩은 AI, 기억 치료 및 학습 도구를 향상시킬 수 있습니다.
인간 해마 및 내후각 뉴런은 경험의 시간적 구조를 인코딩합니다라는 제목의 새로운 연구 논문은 시간이 지남에 따라 패턴을 식별하여 뇌가 기억을 구성하는 방식을 탐구합니다. 그들은 의식적으로 그것을 인식하지 못합니다. 이번 연구는 특히 기억과 학습에 관여하는 두 가지 핵심 뇌 영역인 해마와 내후각 피질의 뉴런에 초점을 맞췄습니다.
이 연구에서 연구자들은 뇌전증이 있고 두개내 전극을 이식한 17명의 환자의 뇌 활동을 모니터링했습니다. 이는 전기적 활동을 모니터링하기 위해 뇌 내부에 배치된 작은 장치입니다. 이를 통해 과학자들은 사람들이 일련의 사건이나 패턴에 노출될 때 뉴런이 어떻게 행동하는지 직접 관찰할 수 있었습니다. 이 실험을 위해 환자에게는 사람, 동물, 물체 및 랜드마크에 대한 약 120개의 이미지가 40분 동안 특정 순서로 표시되었습니다. 연구자들은 해마(기억을 저장하고 검색하는 데 도움이 되는 뇌의 일부)와 내후각 피질(해마와 소통하여 시간과 공간을 모두 처리하는 영역)의 뉴런이 이러한 이미지에 어떻게 반응하는지 분석했습니다.
한 가지 주요 발견은 참가자에게 패턴에 대해 알려주지 않았음에도 불구하고 환자가 이러한 이미지 패턴에 노출됨에 따라 뉴런이 천천히 그러나 꾸준히 활동을 변경한다는 것입니다. 뉴런은 이미지가 무엇인지("무엇" 정보), 어떤 순서로 나타나는지("언제" 정보)를 인코딩했습니다. 이것이 한 일은 동일한 순서/패턴, 즉 시간적 순서를 인코딩하는 것으로 알려진 프로세스, 즉 뇌가 시간이 지남에 따라 사건의 순서를 추적하는 방식을 형성했다는 것입니다. 나중에 이미지가 무작위 순서로 제시되었을 때에도 뉴런은 여전히 원래 순서를 기억했습니다.
뉴런 재생은 동일한 연구의 또 다른 측면으로, 뉴런은 동일한 내용을 빠르게 재생했습니다. 휴식 시간 동안의 일련의 이벤트. 훨씬 더 빠른 속도로 발생하는 이 재생은 뇌가 시퀀스의 기억을 통합하거나 통합하는 데 도움이 되는 것으로 믿어집니다. 연구자들은 뇌가 공간과 시간을 인코딩하는 방식 사이에 유사점을 그려 사람이 공간을 탐색하거나(예: 미로나 제한된 공간을 걷는 경우) 유사한 메커니즘이 작동하고 있음을 시사하거나 타임라인에서 일련의 사건을 추적할 수 있음을 시사했습니다.
그럼 이번 연구가 갖는 의미는 무엇인가요? 뇌는 세상에서 가장 복잡한 기관이며, 이를 통해 우리는 경험을 예측 가능한 패턴으로 조직화하는 뇌의 능력을 더 잘 이해할 수 있습니다. 의식적인 인식 없이도 우리의 뉴런은 세상을 이해하고 공간과 시간을 조직하여 미래의 사건을 기억하고 예측하는 데 도움을 줍니다.
다양한 분야의 실제 응용 분야에는 교육이 포함됩니다. 이러한 연구 결과는 뇌가 자연스럽게 시퀀스를 처리하는 방식을 반영하는 방식으로 자료를 구조화함으로써 향상된 학습 방법, 즉 기억력 유지력 향상으로 이어질 수 있습니다. 의료 분야에서 이 연구는 알츠하이머병과 같은 기억 장애에 대한 치료법 개발을 이끌 수 있습니다. 인공지능과 머신러닝 시스템은 뇌의 예측 능력을 모방함으로써 더 스마트하고 적응력이 뛰어난 기술을 개발할 수 있습니다.
Neuralink와 유사한 뇌-기계 인터페이스는 시간적 인코딩을 활용하여 신경 장애가 있는 개인을 도울 수 있습니다. 이를 통해 보철물이나 통신 장치를 더 잘 제어할 수 있습니다. 마지막으로, 특히 PTSD와 같은 상태에 대한 정신 건강 치료를 강화할 수 있습니다. 단순히 충격적인 기억이 인코딩되고 회상되는 방식을 목표로 삼아 침입적인 생각을 관리할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다.
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C에서 높은 DPI 디스플레이를 처리 할 수 있습니다. 1) DPI 및 스케일링을 이해하고 운영 체제 API를 사용하여 DPI 정보를 얻고 그래픽 출력을 조정하십시오. 2) 크로스 플랫폼 호환성을 처리하고 SDL 또는 QT와 같은 크로스 플랫폼 그래픽 라이브러리를 사용하십시오. 3) 성능 최적화를 수행하고 캐시, 하드웨어 가속 및 세부 사항 수준의 동적 조정을 통해 성능 향상; 4) 흐릿한 텍스트 및 인터페이스 요소와 같은 일반적인 문제를 해결하고 DPI 스케일링을 올바르게 적용하여 해결합니다.

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C에서 스레드 성능을 측정하면 표준 라이브러리에서 타이밍 도구, 성능 분석 도구 및 사용자 정의 타이머를 사용할 수 있습니다. 1. 라이브러리를 사용하여 실행 시간을 측정하십시오. 2. 성능 분석을 위해 GPROF를 사용하십시오. 단계에는 컴파일 중에 -pg 옵션 추가, GMON.out 파일을 생성하기 위해 프로그램을 실행하며 성능 보고서를 생성하는 것이 포함됩니다. 3. Valgrind의 Callgrind 모듈을 사용하여보다 자세한 분석을 수행하십시오. 단계에는 Callgrind.out 파일을 생성하고 Kcachegrind를 사용하여 결과를보기위한 프로그램 실행이 포함됩니다. 4. 사용자 정의 타이머는 특정 코드 세그먼트의 실행 시간을 유연하게 측정 할 수 있습니다. 이 방법은 스레드 성능을 완전히 이해하고 코드를 최적화하는 데 도움이됩니다.

교환의 내장 양자화 도구에는 다음이 포함됩니다. 1. Binance : Binance 선물 정량 모듈, 낮은 취급 수수료 및 AI 지원 거래를 지원합니다. 2. OKX (OUYI) : 다중 계정 관리 및 지능형 주문 라우팅을 지원하고 기관 수준의 위험 관리를 제공합니다. 독립적 인 정량적 전략 플랫폼에는 다음이 포함됩니다. 4. Quadency : 맞춤형 위험 임계 값을 지원하는 전문 수준 알고리즘 전략 라이브러리. 5. Pionex : 내장 16 사전 설정 전략, 낮은 거래 수수료. 수직 도메인 도구에는 다음이 포함됩니다. 6. Cryptohopper : 클라우드 기반 정량 플랫폼, 150 개의 기술 지표를 지원합니다. 7. BITSGAP :

C에서 문자열 스트림을 사용하기위한 주요 단계와 예방 조치는 다음과 같습니다. 1. 출력 문자열 스트림을 생성하고 정수를 문자열로 변환하는 것과 같은 데이터를 변환합니다. 2. 벡터를 문자열로 변환하는 것과 같은 복잡한 데이터 구조의 직렬화에 적용하십시오. 3. 성능 문제에주의를 기울이고 많은 양의 데이터를 처리 할 때 문자열 스트림을 자주 사용하지 마십시오. std :: string의 Append 메소드를 사용하는 것을 고려할 수 있습니다. 4. 메모리 관리에주의를 기울이고 스트림 스트림 객체의 자주 생성과 파괴를 피하십시오. std :: stringstream을 재사용하거나 사용할 수 있습니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
