7、视觉系统的启示：从神经可塑性到认知神经科学

最新推荐文章于 2025-11-10 12:00:23 发布
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分类专栏： 深度学习的革命之路 文章标签： 神经可塑性 记忆机制 突触
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视觉系统的启示：从神经可塑性到认知神经科学

神经可塑性与记忆之谜

神经可塑性是大脑在发育早期展现出的惊人特性。以猫为例，如果在其出生后的头几个月里闭上一只眼睛，原本由双眼驱动的皮质神经元会变成单眼驱动，仅受睁开的眼睛支配。这种单眼剥夺现象促使初级皮质中突触强度发生改变，因为这里是神经元首次接收来自双眼的汇聚输入的地方。一旦初级视觉皮质的可塑性关键期结束，被闭合的眼睛就无法再影响皮质神经元，从而导致“弱视”情况的出现。同样，婴儿常见的斜视若不及时矫正，会大幅减少双眼皮质神经元的数量，阻碍双眼深度感知能力的发展，但在关键期内进行及时的眼部矫正手术，有望挽救双眼神经元。

大脑细胞的更新也是一个持续的过程。尽管我们大脑中的大多数神经元自出生以来就基本保持不变，但这些神经元及其连接的突触的几乎每个组成部分每天都在更新。蛋白质会随着磨损而被替换，细胞膜中的脂质也会不断更新。在这种高度动态的更新过程中，我们的记忆是如何在一生中得以维持的，这仍然是一个未解之谜。

有一种猜想认为，我们的长期记忆可能像身体上的疤痕一样，是过去事件的标记。这些标记并非存在于不断更新的神经元内部，而是存在于神经元之间的细胞外基质中。细胞外基质由蛋白聚糖构成，类似于疤痕组织中的胶原蛋白，是一种能够持续多年的坚韧物质。如果这一猜想得到证实，那就意味着我们一直在错误的地方寻找长期记忆，它们实际上嵌入在大脑的“外骨骼”中。

突触的奥秘

突触是大脑中极为重要且动态的细胞器。突触中含有数百种独特的蛋白质，这些蛋白质控制着神经递质的释放以及接收神经元上受体的激活。在大多数情况下，突触强度可以在很宽的范围内选择性地增加或减少，在皮质中，这种变化幅度可达100倍。而且，新的突触不断在皮质中形成

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8、新皮质可塑性：从发育到成年的神经奥秘
bash7scripter的博客
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本文深入探讨了大脑新皮质可塑性的神经机制，涵盖从发育到成年的多个阶段。重点介绍了视觉与听觉系统的发育可塑性及其关键期特性，揭示了异常感官经验对神经元反应的永久性影响。同时阐述了成年大脑在躯体感觉皮质中的经验依赖性重组，并通过大鼠触须系统的计算模型解析了基于BCM理论的突触可塑性机制。文章还总结了皮质可塑性在神经科学、教育学习及神经康复中的重要意义，指出了当前研究面临的挑战与未来跨学科发展的广阔前景。
17、经验能否重塑大脑：神经元可塑性的奥秘
mango的博客
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本文探讨了经验如何通过神经元可塑性重塑大脑，涵盖眨眼条件反射引发的轴突变化、感觉与运动皮层的功能重组、脑机接口中的神经适应机制，以及环境丰富度对大脑结构的影响。文章还分析了学习与神经可塑性之间的因果关系，介绍了功能丧失与获得实验、相关性分析等研究方法，并指出当前尚未解决的关键科学问题。最后强调了神经可塑性在教育、康复和日常生活中的应用前景。
脉冲视觉-图像重构-基于短期可塑性（一）
m0_51483144的博客
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本文介绍了基于大脑短期可塑性(STP)机制的新型高速图像重建模型，分别称为TFSTP和TFMDSTP。在TFSTP中，通过在每个像素处建立STP模型，可以根据模型的状态推断出场景的亮度。在TFMDSTP中，我们使用STP来区分运动区域和静止区域，然后使用两组STP模型分别对它们进行重构。基于stp的重构方法可以有效地降低噪声
认知神经科学的前沿：揭示大脑如何构建世界模型
AI天才研究院
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认知神经科学的定义与背景认知神经科学是一门跨学科领域，它结合了神经科学、心理学、计算机科学等多个领域的知识，致力于研究大脑如何进行认知过程。认知神经科学的核心目标是理解大脑的认知功能，包括感知、记忆、注意、语言、决策和情感等。通过研究大脑的神经元和神经网络活动，认知神经科学旨在揭示认知过程的基本原理和机制。1.1.1 认知神经科学的历史认知神经科学的发展历程可以追溯到20世纪40年代，当时心理学家和神经科学家开始探讨大脑如何进行认知活动。早期的研究主要集中在神经元和神经回路的功能上。
6、大脑可塑性：学习、记忆与发展的奥秘
h9j8k7l6m5n的博客
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本文深入探讨了大脑可塑性的奥秘，包括神经元和突触在学习与记忆中的作用，记忆的类型与形成机制，真假记忆的操控实验，营养对大脑发育的影响，以及大脑可塑性的力量与局限。文章还分析了大脑发育的敏感时期及其生物学机制，强调了早期教育的重要性，并通过科学研究和案例展示了大脑的恢复能力。无论是在儿童早期教育还是成年学习中，了解大脑可塑性都有助于优化学习策略和促进大脑健康发展。
25、认知科学与神经科学研究综述
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本文综述了认知科学和神经科学领域的关键研究成果，涵盖大脑发育与认知发展、数学认知、语言学习与处理、记忆与学习、注意力与认知控制、特殊群体研究、社会认知与行为、音乐与大脑、学习与教育、人工智能与神经科学的交叉以及未来研究展望等方面。文章总结了各领域的核心研究发现，强调了跨学科合作和研究成果应用的重要性，为深入探索人类认知和大脑功能提供了理论基础。
12、认知神经科学的前景与展望
b3n4m5q6w7的博客
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本文系统探讨了认知神经科学在结构、功能和动态三个核心视角下的研究进展，涵盖了大脑的系统发生与个体发生、模块化建筑结构、环路嵌入机制，以及图式理论、行为约束、眼跳与抓握系统等功能模型。文章深入分析了固定点、节律、混沌、自组织、可塑性与分区建模等动态机制，并强调多层面、多方法整合的重要性。进一步展望了该领域在记忆、感知、智能与语言研究中的应用前景，讨论了乔姆斯基普遍语法与连接主义的争议、镜像神经元的启示及未来技术带来的机遇与挑战，为理解大脑与认知提供了全面而深刻的框架。
7、视觉系统的奥秘与认知神经科学的发展
ol78901234的博客
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本文深入探讨了视觉系统的奥秘与认知神经科学的发展。从视网膜神经节细胞的反应特性到初级视觉皮层的神经元柱组织，揭示了视觉信息处理的微观机制。文章重点介绍了突触可塑性在发育关键期的作用、视觉皮层中从阴影感知形状的神经机制，以及由大卫·范·埃森构建的视觉地图层次结构。同时，回顾了认知神经科学的诞生历程，特别是fMRI技术如何推动该领域发展，并展示了乌里·哈森等人利用fMRI研究大脑对动态视觉刺激的时间整合能力。最后，文章展望了多学科融合下的未来研究方向，包括全局感知组织（格式塔）、学习机制及先进技术在神经科学研究
Lua非空判断方法[源码]
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本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
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本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
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本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
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本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
搭建OpenStack云平台[源码]
11-24
本文详细介绍了如何使用Kolla工具部署Stein版本的OpenStack云平台。内容涵盖了从实验环境准备、系统配置、Docker服务安装、Kolla和Kolla-Ansible的获取与安装，到OpenStack的部署和验证全过程。作者采用all-in-one模式进行部署，适合初学者快速上手。文章还提供了具体的命令和配置文件修改示例，帮助读者避免常见错误。最后，作者鼓励读者在实际操作中保持细心和耐心，并预告了后续关于OpenStack基本使用方法和创建测试云主机的内容。
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