缺乏专注并不等于缺乏智慧 这其实是大脑复杂性的证明

缺乏专注并不等于缺乏智慧这其实是大脑复杂性的证明布朗大学卡尼脑科学研究所(CarneyInstituteforBrainScience)的研究表明,大脑的各个部分需要协同工作,才能集中精力处理重要信息,同时过滤掉干扰因素。想象一下,在一家繁忙的餐厅里:碗碟碰撞声、音乐声、人们高声交谈的声音此起彼伏。在这样的环境中,人们还能集中精力进行交谈,这真是一个奇迹。布朗大学卡尼脑科学研究所(CarneyInstituteforBrainScience)的研究人员进行了一项新的研究,对帮助人们在注意力分散的情况下集中注意力的大脑机制,以及当人们无法集中注意力时发生的情况提供了一些最详细的见解。在早前的一项心理学研究中,研究人员发现,人们可以分别控制自己的专注程度(通过增强相关信息)和过滤程度(通过排除干扰)。研究小组发表在《自然-人类行为》(NatureHumanBehaviour)杂志上的新研究揭示了大脑协调这两项关键功能的过程。主要作者、神经科学家哈里森-里茨把这一过程比作人类如何协调肌肉活动以完成复杂的体力任务。里茨在布朗大学攻读博士学位期间进行了这项研究,他说:"就像我们将50多块肌肉集合起来完成使用筷子这样的体力劳动一样,我们的研究发现,我们可以协调多种不同形式的注意力,以完成心灵手巧的行为。"这项研究的共同作者、布朗大学认知、语言和心理科学系副教授阿米塔伊-申哈夫(AmitaiShenhav)说,这些发现让我们深入了解了人们是如何利用自己的注意力以及是什么导致了注意力的失效。申哈夫说:"这些发现可以帮助我们理解,作为人类,我们是如何表现出如此巨大的认知灵活性的--在我们想要的时候,注意我们想要的东西。它们还能帮助我们更好地理解这种灵活性的局限性,以及这种局限性在某些注意力相关疾病(如多动症)中的表现。"为了进行这项研究,里兹给参与者布置了一项认知任务,同时在一台核磁共振成像仪上测量他们的大脑活动。参与者看到一团绿色和紫色的小点在左右移动,就像一群萤火虫。这些任务难度不一,涉及区分这些点的运动和颜色。例如,在一项练习中,参与者被要求在紫色和绿色的比例几乎各占一半时,选择快速移动的圆点中哪种颜色占多数。然后,里茨和申哈夫分析了参与者在完成任务时的大脑活动。现任普林斯顿神经科学研究所博士后研究员的里茨解释了这两个大脑区域在执行这类任务时是如何协同工作的。里茨说:"我们可以把顶内沟想象成收音机表盘上的两个旋钮:一个用于调整聚焦,一个用于调整过滤。在研究中,前扣带回皮层跟踪的是点的变化。例如,当前扣带回皮层意识到运动增加了任务的难度时,它就会指示顶内沟调整过滤旋钮,以降低对运动的敏感度。在紫点和绿点几乎各占一半的情况下,它也可能会引导顶内沟调整聚焦旋钮,以提高对颜色的敏感度。现在,相关脑区对运动的敏感度降低,对适当颜色的敏感度提高,因此参与者能更好地做出正确选择。"里兹的描述强调了心智协调比心智能力更重要,揭示了一个经常被表达的想法是一种误解。"当人们谈论思维的局限性时,他们通常会说'人类没有思维能力'或'人类缺乏计算能力',"里兹说。"这些发现从另一个角度解释了为什么我们不能一直集中注意力。这并不是说我们的大脑太简单,而是说我们的大脑真的很复杂,协调才是硬道理。"正在进行的研究项目以这些研究成果为基础。我们与布朗大学和贝勒医学院的医生科学家合作,正在研究耐药性抑郁症患者的聚焦和过滤策略。申哈夫实验室的研究人员正在研究动机驱动注意力的方式;由里茨和布朗大学博士生冷夏敏共同领导的一项研究探讨了经济奖惩对专注和过滤策略的影响。编译自:ScitechDaily...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1424811.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1424811.htm

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阿尔茨海默氏症对大脑的影响可能比以前想象的更广泛

阿尔茨海默氏症对大脑的影响可能比以前想象的更广泛然而,目前还不清楚大脑网络的变化是如何随痴呆症严重程度而变化的,也不清楚这些变化是否有别于健康老化大脑网络的变化。了解这些变化对于确定与老年痴呆症相关的大脑和认知功能障碍的原因非常重要。得克萨斯大学达拉斯分校的研究人员测量了不同年龄和痴呆状态的人的大脑功能网络组织,以确定是否存在差异。该研究的通讯作者加甘-维格(GaganWig)说:"一些阿尔茨海默氏症伴发的大脑功能障碍可能在很早的阶段就能检测到,甚至在阿尔茨海默氏症确诊前的轻度认知障碍期间也能检测到,这些功能障碍超出了记忆和注意力的范围。"研究人员通过阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)招募了601名年龄在55至96岁之间的参与者参与研究。其中,326人认知健康,275人认知受损。基线检查包括记忆力、精神状态和临床痴呆评级,以及是否存在淀粉样蛋白β病变。淀粉样β肽是在注意力缺失症患者大脑中发现的斑块的主要成分。大脑功能连接分析使用功能磁共振成像(fMRI)数据来研究大脑不同区域的信号是如何相互关联的。研究人员利用作为ADNI一部分收集的fMRI和结构性核磁共振成像图像,计算出了每位参与者的大脑系统分离度,即大脑各功能系统的分离程度。研究人员还计算了特定类型大脑系统的分离程度,包括感觉-运动系统和所谓的联想系统,后者负责整合和保留信息,并监督注意力、记忆和语言。阿尔茨海默病和衰老与大脑网络中断的不同模式有关研究人员发现,老年痴呆症和健康老龄化与不同的大脑网络破坏模式有关。注意力缺失症影响了联想网络和感觉运动网络的连通性,而衰老则仅限于认知网络的破坏。Wig说:"在健康的衰老过程中,变化似乎主要集中在联想系统上。感觉和运动系统通常是稳定的。利用我们现在掌握的大脑扫描数据,我们可以解释与年龄相关的大脑差异,观察痴呆症严重程度的独特变化。通过探索,我们发现痴呆症的恶化不仅与联想系统的改变有关,还与感觉和运动系统的改变有关。"研究人员说,他们的发现表明,老年痴呆症所影响的网络互动比健康老龄化所影响的网络互动更广泛。该研究的第一作者张紫薇说:"在没有表现出任何认知障碍的老年人中,相互作用主要是在执行类似功能的大脑区域之间或大脑系统内部。然而,在确诊为阿尔茨海默氏症的患者中,执行不同功能(如视觉处理和记忆)的区域之间的相互作用也发生了改变。"大脑网络中与阿尔茨海默病相关的变化与通常与该疾病相关的其他因素(如淀粉样β水平)无关。这或许可以解释,为什么一些患有淀粉样蛋白斑块或tau缠结等典型阿尔茨海默病病变的人认知能力仍然不受影响。Wig说:"我们逐渐意识到,我们一直关注的目标可能还不够充分,包括淀粉样蛋白是阿尔茨海默病罪魁祸首的观点。我们一直在寻找量化阿尔茨海默氏症功能障碍的其他方法,在这篇论文中,我们表明即使考虑到淀粉样蛋白负担,回路功能障碍仍然存在。"这种脑网络功能障碍可能是描述与阿尔茨海默氏症相关的认知障碍的一种新方法,并可能为潜在的治疗提供一个靶点。"这些观察结果为确定阿尔茨海默病和其他形式痴呆症早期影响最大的行为障碍类型提供了重要线索。随着我们不断完善基于大脑网络的阿尔茨海默氏症生物标志物,我们正在研究一种新的、独特的信息来源,以帮助诊断阿尔茨海默氏症和衡量健康人的患病风险。"这项研究发表在《神经科学杂志》(JournalofNeuroscience)上。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1397725.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1397725.htm

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保持专注不是靠意志力而是一些微小的神经元起作用宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的神经科学家们首次发现了位于大脑前部的"视觉运动"神经元是如何引导我们朝着正确的方向集中精力完成一项必要的任务的,无论短期的干扰有多么诱人。"我们的研究表明,虽然所有的大脑都有能力专注于一项有回报的任务并过滤掉分心的东西,但有些人比其他人更擅长,"资深作者、宾夕法尼亚大学医学院神经外科教授比扬-佩萨兰(BijanPesaran)说。"通过了解我们的大脑是如何处理奖赏刺激的,我们希望也能了解在各种认知和精神疾病(包括注意力缺陷障碍、精神分裂症和强迫症)中大脑处理奖赏刺激失败的原因"。在一个动物模型中,科学家们发现,外侧前额叶皮层(大脑中驱动动机和奖励的区域)中的一组神经元会启动,以保持对主要任务的关注,并屏蔽其他干扰刺激。这种协调的神经元活动,即"自上而下"认知功能中的"β爆发",似乎是人类和大型哺乳动物(包括许多灵长类动物)能够屏蔽"噪音"以完成重要任务的关键机制。第一作者、佩萨兰实验室研究员阿格里塔-杜比(AgritaDubey)说:"这向我们表明,β脉冲串起源于视觉运动神经元网络,并充当处理不同视觉刺激的神经元的'交通指挥'。这也表明,专注于一项有回报的任务需要耗费大量精力,而这可能是可以改善的,尤其是对于注意力有缺陷的人来说。"虽然是初步研究,但这项研究在了解大脑如何帮助我们确定任务优先顺序方面迈出了一大步。它还可以帮助我们了解如何更好地解决神经多样性大脑的注意力问题。这项研究发表在《神经元》(Neuron)杂志上。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1376383.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1376383.htm

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【梁凤仪澄清:香港证监会对Web3生态支持并不等于对虚拟资产的背书】2024年06月05日04点49分老不正经报道,香港证监会行政总裁梁凤仪澄清,对香港Web3生态系统的支持,并不等于对虚拟资产这一资产类别的背书。就目前情况而言,虚拟资产显然有高度的投机性,价格大起大落。因此,香港证监会在满足投资者需求的同时,已确保设有广泛的投资者保障措施。在虚拟资产现货ETF方面,要求相关的虚拟资产交易必须于获证监会发牌的虚拟资产交易平台上进行,而有关虚拟资产必须由这些平台或符合相关标准的银行所保管。我们亦要求基金管理公司向投资者警示风险,同时提醒广大投资者注意这个资产类别的剧烈波动。

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注:关于30年前的这段历史,就读者提问,可推荐这本书:https://borkostory.com/kniga-1991-1993/这段历史的余波导致了今天的结果,可以这样说。但这不是全部。因为东欧并不存在于真空中,它是整个全球格局的一部分。不论是乌克兰战争还是联盟解体,都不是单一事件的结果。我们专门分析这段历史的原因不在于乌克兰(关于乌克兰战争我们已经有一整个系列共10集内容),而是想要强调:人民的失败导致了多么惨痛的结果——政变不等于革命,革命不等于解放,现政权倒台不等于“天亮”,真正的天亮需要人民亲手创造,而不是在权力斗争中获得。#Uprising#Revolution#Anarchism#insurrectionary

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科学家以前所未有的"实时"视角揭示大脑的复杂性

科学家以前所未有的"实时"视角揭示大脑的复杂性要掌握这种复杂程度的信息极具挑战性,因此我们必须采用先进的技术,在微观层面上解码大脑内部发生的微小而复杂的相互作用。因此,成像技术成为神经科学领域的关键工具。约翰-丹泽尔(JohannDanzl)在国际科学与技术协会(ISTA)的研究小组开发的新型成像和虚拟重建技术是大脑活动成像技术的一大飞跃,并被恰当地命名为LIONESS-即实时信息优化纳米镜成像技术(LiveInformationOptimizedNanoscopyEnablingSaturatedSegmentation)。LIONESS是一个用于成像、重建和分析活体脑组织的管道,其全面性和空间分辨率是迄今为止无法实现的。a:复杂的神经元环境b:LIONESS可以对样本进行成像和重建,从而阐明活体脑组织中的许多动态结构和功能。资料来源:JohannDanzl"有了LIONESS,我们第一次有可能对活脑组织进行全面、密集的重建。通过对组织进行多次成像,LIONESS让我们能够观察和测量大脑中的动态细胞生物学过程,"第一作者PhilippVelicky说。"输出结果是细胞排列的三维重建图像,时间是第四维,因为样本可以在几分钟、几小时或几天内成像。"LIONESS的优势在于精良的光学技术和构成其核心的两级深度学习(一种人工智能方法):第一级提高图像质量,第二级识别密集神经元环境中的不同细胞结构。该管道是丹泽尔小组、比克尔小组、乔纳斯小组、诺瓦里诺小组、ISTA科学服务单位以及其他国际合作者的合作成果。"ISTA的约翰-丹兹尔(JohannDanzl)说:"我们的方法是组建一个充满活力的科学家小组,他们拥有独特的跨学科综合专长,共同致力于填补脑组织分析领域的技术空白。重建活体脑组织的管道。通过优化的激光聚焦采集显微镜图像--图像处理(DL)--分割(DL)--三维视觉分析。图片来源:JohannDanzl跨越障碍以前可以通过电子显微镜重建脑组织。这种方法根据样本与电子的相互作用对样本进行成像。尽管电子显微镜能捕捉几纳米(百万分之一毫米)分辨率的图像,但它要求样本固定在一种生物状态,需要对样本进行物理切片才能获得三维信息。因此,无法获得动态信息。另一种以前已知的技术是光学显微镜,它可以通过"光学"而不是物理切片来观察活体系统和记录完整的组织体积。然而,由于光波产生图像的特性,光显微镜的分辨率受到严重影响。其最佳分辨率为几百纳米,过于粗糙,无法捕捉脑组织中重要的细胞细节。利用超分辨率光学显微镜,科学家们可以打破这一分辨率障碍。这一领域的最新研究成果被称为"超分辨率阴影成像"(SUSHI,Super-resolutionShadowImaging),它表明,在细胞周围的空间中涂抹染料分子,并应用获得诺贝尔奖的超分辨率技术STED(受激辐射损耗)显微镜,就能显示出所有细胞结构的超分辨率"阴影",从而将它们在组织中可视化。LIONESS可以对样本进行成像和重建,从而阐明活体脑组织中的许多动态结构和功能。资料来源:朱莉娅-柳奇克(JuliaLyudchikISTA)尽管如此,要想通过提高分辨率来对整个体积的脑组织进行成像,从而与脑组织复杂的三维结构相匹配,这一直是不可能的。这是因为在提高分辨率的同时,还需要对样本进行高负荷的成像光照,这可能会损坏或"损坏"微妙的活体组织。这就是LIONESS的优势所在,根据作者的说法,LIONESS是在"快速、温和"的成像条件下开发的,因此能保持样本的活力。该技术在提供各向同性超分辨率的同时--即在所有三个空间维度上都同样出色--还能以三维纳米级分辨率的细节观察组织的细胞成分。在成像步骤中,LIONESS从样本中收集的信息越少越好。随后进行第一个深度学习步骤,在称为"图像复原"的过程中填充有关脑组织结构的额外信息。通过这种创新方式,它可以实现约130纳米的分辨率,同时又足够温和,可以对活脑组织进行实时成像。这些步骤共同实现了深度学习的第二步,这一次是让极其复杂的成像数据变得有意义,并以自动化的方式识别神经元结构。ISTA科学家约翰-丹兹尔(JohannDanzl)在奥地利科技研究所的实验室中。图片来源:NadinePoncioniISTA定位Danzl说:"跨学科的方法使我们能够打破解析力和活体系统光照的相互交织限制,使复杂的三维数据变得有意义,并将组织的细胞结构与分子和功能测量结合起来。"在虚拟重建方面,Danzl和Velicky与视觉计算专家合作:ISTA的Bickel小组和哈佛大学HanspeterPfister领导的小组,他们在自动分割(自动识别组织中的细胞结构的过程)和可视化方面贡献了自己的专业知识,ISTA的图像分析科学家ChristophSommer也提供了进一步的支持。在复杂的标记策略方面,来自爱丁堡、柏林和国际科学与技术机构的神经科学家和化学家也做出了贡献。因此,在同一活体神经元回路中进行功能测量(即读出细胞结构和生物信号活动)成为可能。这项工作是通过与ISTA的Jonas小组合作,对进入细胞的钙离子通量进行成像并测量细胞电活动来完成的。小组提供了人脑有机体,这种有机体通常被昵称为迷你大脑,可以模拟人脑的发育过程。作者强调,所有这一切都得益于ISTA顶尖科学服务部门的专业支持。大脑的结构和活动是高度动态的;其结构随着大脑执行和学习新任务而不断演变。大脑的这一特性通常被称为"可塑性"。因此,观察大脑组织结构的变化对于揭开其可塑性背后的秘密至关重要。国际科学与技术协会开发的新工具通过揭示亚细胞结构并捕捉这些结构如何随时间发生变化,显示出了解脑组织以及其他潜在器官功能结构的潜力。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1382361.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1382361.htm

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梁凤仪澄清:香港证监会对 Web3 生态支持并不等于对虚拟资产的背书

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