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类脑智能中记忆机制探究

0）事件流数据集：在探究信息记忆模式中的惊艳发现。利用事件流数据集与脉冲神经网络的高契合性 1）习惯化敏感化：将习惯化敏感化引入学习算法，使用脉冲神经网络模拟出习惯化敏感化机制。习惯化敏感化也是生物一种自我保护机制。（机器模拟记忆的探究） 2）启动效应：在看、听某一事物有过感知后，当该刺激再现时能较快认出神经元之间的关联？比如产生的脉冲信号有一定的相似性？一定时间内刺激相同的神经元激发？ 3）前摄抑制&倒摄抑制：前摄抑制和倒摄抑制一般是在学习两种不同但又彼此类似的材料时产生的。预期成果产出形式：每个小方向1-2篇论文 1个专利里程碑计划： 0）事件流数据集：11月实验--->1月产出（IJCAI / 改期刊） 1）习惯化和敏感化记忆：11月调研完成--->1月完成框架搭建--->6月成果--->8月AAAI 2）启动效应：2024年3月开启 3）前摄抑制&倒摄抑制：2024年9月开启

研究背景

记忆是大脑最基本的功能之一，它是由大脑神经环路对环境的变化做出的终生适应，以方便更好地适应和改变环境。记忆为人类的生活提供了必要的信息和，以帮助人类提高生活质量。记忆机制的研究对人工智能和类脑智能的发展有很大意义。如今，图灵测试无法准确判断机器是否具有真正的智能，因为“智能”不仅只有语言能力一项，还是认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力，是个外延丰富的概念。而记忆机制正是“智能”的外延的重要组成部分。因此，研究记忆机制是实现高级智能的必经阶段。

应用前景

记忆是大脑最基本的功能之一，它是由大脑神经环路对环境的变化做出的终生适应，以方便更好地适应和改变环境。记忆为人类的生活提供了必要的信息和，以帮助人类提高生活质量。记忆机制的研究对人工智能和类脑智能的发展有很大意义。如今，图灵测试无法准确判断机器是否具有真正的智能，因为“智能”不仅只有语言能力一项，还是认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力，是个外延丰富的概念。而记忆机制正是“智能”的外延的重要组成部分。因此，研究记忆机制是实现高级智能的必经阶段。

其他

参考资料： 0）事件流数据集：A Low Power, Fully Event-Based Gesture Recognition System.：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/html/Amir_A_Low_Power_CVPR_2017_paper.html 1）习惯化和敏感化记忆：Neurons as will and representation：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9359715/ 2）启动效应：/ 3）前摄抑制&倒摄抑制：/