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    eLife:脑卒中大鼠的功能超声成像

    对侧半球体感觉诱发反应的时间分析证实,VPM、Po和S1BF区在左刺激和右刺激下均被显著激活(图3C)。...对于左侧VPM,右侧VPM血流动力学反应的幅度和峰值时间与卒中前和卒中后3小时的值一致,但峰后信号减弱。与脑卒中前和脑卒中后3小时的反应相比,从Po和VPL提取的功能反应没有变化。 3. ...虽然S1BF反应的突然丧失主要是由局灶性缺血引起的,但VPM反应的立即但部分下降可能是由于皮质丘脑对VPM的兴奋性反馈的直接丧失,甚至来自丘脑皮质兴奋性的抑制。...这种皮质反馈的缺失表明,抑制的功能反应可能是由VPM对须刺激的内在活动所驱动的。...VPM反应的后期下降可能是由皮质丘脑调节对VPM的预测来解释的。

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    2019年末,10 位院士对 AI 的深度把脉(上)

    作者 | 丛末 编辑 | Camel 这或许是 2019 年年末,国内对人工智能最后也是最大的一次把脉。...2、高文院士:数字视网膜与云视觉系统演进 本次论坛的又一位院士——中国工程院院士、鹏城实验室主任高文接着蒲慕明院士对神经网络的相关介绍,重点分享了如何利用对神经网络的理解来改进包括城市大脑或智慧城市系统等现有云视觉系统方面存在的一些问题...,他的报告主题是《数字视网膜与云视觉系统演进》。...中国工程院院士、鹏城实验室主任高文 首先,他指出了云视觉系统目前存在的两大主要的挑战: 第一,虽然视频数据非常多,但是能够对其进行规范并能够从中挖掘出规律的大数据却并不多。...对此,高文院士等人从高级生命体视觉系统的进化历史中寻找灵感,在设计新的第二代城市大脑或者说云视觉系统时,在中间的视觉神经通道做工作。他们将这一想法称之为数字视网膜。

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    首发 | 旷视14篇CVPR 2019论文,都有哪些亮点?

    针对这个问题,本文提出了一个局部可见感知模型 (VPM),通过自监督学习感知可见区域内的特征,来解决局部行人重识别问题。...总的来说,VPM 有两大优势:一方面,与学习全局特征的模型相比,VPM 模型通过学习图像区域特征,能够更好地提取一些细粒度特征信息。...另一方面,利用可见感知特征,VPM 能够估计两个图像之间的共享区域,从而抑制空间错位问题。...3D 点云数据局部区域中点的几何结构建模。...但是,对于点云数据而言,这种关联信息往往会丢失。因此,本文提出一种 GeoNet 模型,这是第一个用于模拟点云数据表面结构的深度学习方法。

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