미래문명과 과학 이야기

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://twitter.com/ljunggoo     .행동 분석가로서의 인공 지능 하여 막스 플랑크 협회 Max Planck neurobiologists는 인공 지능의 도움으로 zebrafish 애벌레의 사냥 행동을 구성 요소로 분류했습니다. 크레딧 : 신경 생물학 / 쿨의 MPI ,2019 년 12 월 20 일 차를 마시고 신발을 신는 것 사이의 공통점은 무엇입니까? 두 동작 모두 연속 된 여러 동작으로 구성됩니다. Duncan Mearns는“문장으로 구성된 음절로 구성된 언어와 마찬가지로 많은 동작이 여러 차례의 순차적 인 움직임으로 구성됩니다. "뇌가 행동을 생성하는 방법을 이해하려면 행동의 구성 요소 인"음절 "을 알아야합니다. Max Planck Institute of Neurobiology의 Mearns와 그의 동료들은 인공 지능에 힘 입어 애벌레 zebrafish의 사냥 행동을 기본 빌딩 블록으로 분류했습니다. 그들은이 빌딩 블록들이 어떻게 결합되어 더 긴 시퀀스를 형성하는지 보여줍니다. 반 밀리미터보다 짧지 만 zebrafish 애벌레는 이미 생존에 필요한 모든 행동을 습득합니다. 잡는 먹이는 경험에 의해 미세 조정 된 타고난 행동 순서입니다. 그러나 뉴런 회로는 어떻게 먹이 포획을 이끌어 내기 위해이 행동의 구성 요소들을 조종하고 결합 시키는가? Baier 부서의 신경 생물 학자들은 물고기 행동 의 세부 사항을 조사하기 위해 첨단 기술을 개발했습니다 . 고속 카메라는 물고기의 눈, 꼬리 및 턱 움직임을 기록한 반면 동물은 작은 그릇에서 자유롭게 돌아 다녔습니다. 특수하게 설계된 컴퓨터 알고리즘은 기록 된 이미지를 평가하여 컴퓨터 학습 행동 구성 요소에 할당했습니다 . 수천

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://twitter.com/ljunggoo     .과학자들은 뛰어난 점에서 뛰어난 표면을 만듭니다 Argonne National Laboratory의 Joseph E. Harmon 왼쪽 그래프는 CNM의 실험 측정에서 계산 된 3 차원 공간에서 예외적 인 점 조건을 플롯하여 표면에 어두운 선이 교차하는 점으로 표시된 예외적 인 안장 점이있는 예외적 인 표면을 형성합니다. 오른쪽 그래프는 두 가지 모드 (광자 및 마그 논)의 에너지 소실을 나타냅니다. 여기서 파란색과 빨간색 표면의 교차점 근처에서 튜닝 매개 변수에 서로 다른 의존성이 발생합니다. 크레딧 : Argonne National Laboratory, 2019 년 12 월 20 일 미국 에너지 부 (DOE) 아르곤 국립 연구소의 과학자들은 여러면에서 예외적입니다. 예를 들어 런던 임페리얼 칼리지 (Imperial College London)와 협력하여 "예외 포인트"라는 정보 처리 시스템의 현상에 대한 연구를 수행했습니다. 이 현상은 극초단파, 광학 및 기계 기술에 응용되었습니다. 이 국제 연구 프로젝트를 이끌고 아르곤 (Argonne)의 CNM (Center for Nanoscale Materials)의 조교수로 일하는 쉬펑 장 (Xufeng Zhang)은 “우리 팀은 실험적으로 탁월한 표면 , 탁월한 점의 연속적인 3 차원 곡면을 감지 했다. 교육청 사용자 과학 시설. 다른 연구자들의 과거 연구는 예외 점을 발견했으며, 이후의 연구자들은 예외 점을 측정 한 줄을 꾸 had 다. "우리의 원래 공헌은 실험 측정을 기반으로 예외적 인 점의 3 차원 표면을 매핑하는 것입니다. 결과는 놀라 울 정도로 아름다운 그래프입니다."—