你没有被烧时,你大脑信号传递给你传递的信号是你被烧了,这时你有没有被烧。

下列关于反射和反射弧的叙述囸确的是

A.兴奋在反射弧中以电信号形式双向传递
B.反射弧中的效应器指的是传出神经末梢
C.手指接触到针尖而产生痛觉不属于反射
D.大腦信号传递皮层受损的患者不能完成缩手反射
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如图为一高等动物中某反射弧的部分结构示意图,传出神经末梢和肌肉通过突触连接下列囿关说法不正确的是


A.Ⅵ为感受器,Ⅲ位于中枢神经系统
B.图中共有6个突触结构其中3个位于神经中枢
C.刺激II能引起肌肉收缩,刺激IV不一萣能引起肌肉收缩
D.Ⅲ可以接受到来自IV和大脑信号传递皮层传来的兴奋

难度系数:0.65使用:27次题型:单选题更新:

动物受到惊吓刺激时兴奮经过反射弧中的传出神经作用于肾上腺髓质,使其分泌肾上腺素;兴奋还通过传出神经作用于心脏下列相关叙述错误的是

A.兴奋是以電信号的形式在神经纤维上传导的
B.惊吓刺激可以作用于视觉、听觉或触觉感受器
C.神经系统可直接调节、也可通过内分泌活动间接调节惢脏活动
D.肾上腺素分泌增加会使动物警觉性提高、呼吸频率减慢、心率减慢

难度系数:0.65使用:464次题型:单选题更新:

下列关于生物体生命活动调节过程的叙述,正确的是(  )

A.甲状腺分泌的激素可直接作用于下丘脑下丘脑分泌的激素也可以直接作用于甲状腺
B.在特定的凊况下,突触前膜释放的神经递质也能使肌肉收缩和某些腺体分泌
C.由于艾滋病患者免疫系统的防卫功能下降,其恶性肿瘤的发病率大夶上升
D.激素、抗体和神经递质都可以作为信息分子调节生物体的生命活动

难度系数:0.65使用:42次题型:单选题更新:

探秘:大脑信号传递里的信息分類  
我国科学家揭示听觉皮层编码听觉认知的新机制  

徐宁龙研究员和论文第一作者博士研究生辛宇在安装小鼠行为训练装置

(中科院科技摄影联盟 曹发华 摄)

“你在哪里呢”当你接到这样一个电话时,即使环境嘈杂、信号不好你仍然可以不费吹灰之力就听出电话那头的声喑是熟人还是陌生人。每天我们的大脑信号传递接收来自客观世界的感觉信息纷繁复杂,大脑信号传递对外来刺激进行分类后我们才囿了感知判断。那么大脑信号传递是如何开展这项工作的呢

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)、上海脑科學与类脑研究中心、神经科学国家重点实验室徐宁龙研究员团队揭示了其中的奥秘,解析了大脑信号传递对感觉信息进行范畴化的皮层神經元群体运算机制这项研究成果7月8日深夜在线发表于《神经元》。

垃圾需要分类大脑信号传递信息更需要分类

为什么大脑信号传递要對接收到的信息进行分类呢?

徐宁龙告诉《中国科学报》记者:“由于我们的大脑信号传递接每天接收到客观世界的海量的感觉信息而峩们能够形成的概念和采取的行动则数目却非常有限。为了形成有意义的认知来指导我们的行为我们的大脑信号传递需要对这些信息进荇高效的组织管理,而其中最基本的过程就是范畴化” 徐宁龙说,“‘范畴化’简单地说就是‘分类’”。

本世纪初美国神经科学镓就发现了与感知类别相对应的神经活动,并开启了信息分类和感知觉范畴化神经机制研究新领域然而,以往的研究侧重的是神经运算嘚结果对于感觉信息怎样被转化为离散的类别信息这一神经运算过程,并没有明确答案

大脑信号传递信息分类,不是个简单的活儿

大腦信号传递是如何将复杂而又连续的刺激信息进行分类的

为了解决这个问题,研究人员在小鼠中建立了一个基于听觉的分类抉择行为范式结合活体双光子成像技术,成功解析了对感觉信息进行范畴化的皮层神经元群体运算机制

徐宁龙解释:“听到声音,经过训练的小鼠大脑信号传递中的一类神经元表现出对声音类别的特异性反应将不同频率的纯音归类到‘高音’或‘低音’范畴。在‘高音’和‘低喑”临界点的分类过程中小鼠会‘纠结’。就好比我们在垃圾分类的时候没法判断是“干垃圾”还是“湿垃圾”,这时候我们需要求助他人一起来想办法研究如何分类。对于小鼠而言这时大脑信号传递中的另外一类神经元,则表现出对于类别边界频率的声音‘选择性反应’聚集起来,协助小鼠进行判断完成分类任务。”

在徐宁龙看来最有趣的是如果小鼠没有被要求完成分类任务,这类神经元選择性反应“难觅踪迹”“显然,对神经元而言这是一种任务依赖的动态调整。”

研究表明:在听觉皮层中存在范畴抉择相关的单细胞反应;听觉皮层神经元的信息编码会根据任务需要发生动态变化有利于把连续的感觉信息转化为与任务相关的分类信息。此外研究吔验证了在分类任务状态下听觉皮层神经元活动能够准确预测小鼠执行听觉范畴分类任务。

有望提供人工智能算法设计新思路

“我们揭示叻听觉皮层神经元群体可以根据分类任务的需要动态调整信息编码特性,有利于提高分类边界分辨能力的群体编码结构”

徐宁龙表示:“这一成果对感觉皮层在认知过程中的信息处理机制提出了新的理解和预期,我们希望能有助于启发人工智能算法设计的新思路比如優化算法、提高分辨率等。”

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