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人类活动。《反映人类胎儿的大脑模型》最近公开发表在Scientific Reports，这个论文主要谈什么？首先很高兴跟论文的六个科学家们合作一起取得这份希望，我忘记当时我们的组员专业牵涉到了多个学科，还包括发展科学、医学科学、机器人和神经科学, 因为大家的协作，才以求勾勒出有这个大脑模型。具体地说，我们通过这个模型仿效大脑，身体，环境间自发性身体运动间的互动关系并藉此来性刺激大脑皮质自学。这样它能老大我们探寻感觉运动和皮质自学之间的因果关系，就只不过，胎儿还在子宫里的时候，胎儿就可以探寻如何移动自己的身体，感觉运动经验如何引领长时间和不长时间的大脑发育……利用这些仔细观察，它或许给我们打开了一个洞察神经发育障碍和找到潜在化疗办法的地下通道。
在IBM的工作机制是怎么样的？天天工作，工作机制十分简洁，这种机制还让我学会了如何更加明智地利用这24小时。最近我和同事们在之后我们的理解计算出来研究工作，还包括理解疲惫检测，深度神经网络，皮质模型涉及的报告递交在最近三个主要学术会议的主会场和圆桌论坛上，诸如AAAI，IJCAI以及CNS 2016这样的会议。明确的内容在AAAI 2016上我们展出的是《通过眼球运动对日常生活中心理疲惫做到评估》，这个系统谈的是基于大自然仔细观察条件下的精神疲惫检测，比如，在看电视的时候，它可以用来检测你的心理疲惫，然后基于此提高你理解和不道德的展现出。在IJCAI 2016上，我们展出的是“在深度自学中通过重量特性来预测未来的模型展现出“一般来说情况下，深度自学拒绝细心调整模型超强参数，比如自学的层数和自学的效率，在这个项目中，为了提升协调性，我们在自学的早期阶段，从神经网络权值中萃取了一种新的特性，作为说明变量，来预测深度自学模型的最后性能。
而且，它可以意味着基于少量的样本就顺利萃取出有特征，超过中止在早期自学阶段中就展现出不佳的计划。最后是在CNS 2016上，我递交的报告是用来背诵大脑结构出现异常和认知障碍之间关系的大规模皮质模型。
告诉他我们更好你在CNS 2016上发布的皮质模型的研究的涉及细节？脑光学研究展现出了许多有所不同的脑部疾病，比如阿兹海默症（老年痴呆）涉及的结构变异。但是，我们对这些结构变异到底如何在这些疾病中影响理解功能依然熟知极少。为了对这些因果关系理解的更加明了，我设计了一个用于了大规模脑部模型的计算方法。
这种计算方法能容许我们系统的操作者每个变量并展开详尽的分析，这在要用人力展开研究时是很难做的。并且它还能协助我们搞清楚大脑结构和理解功能之间的简单联系。在这项研究中，我把注意力集中于在了APOE-4上，这是引发阿兹海默症的主要风险基因之一，然后创建了两个分别同老化的APOE-4携带者大脑和并未携带者大脑图像综合一起的皮质模型。通过电脑掌控的实验，我找到了一种有可能由APOE-4携带者的脑结构变异引发的皮质信息传播的增加。
下一步想做到什么？我期望我对人类智能显然构成机制的理解能深刻印象到不足以修复它。与此同时，我也想要将这种科学知识利用在强化计算机的理解能力以便让它们更佳的为人类服务上。对神经科学的研究一般来说都被定位和看作是一门基础研究，很少有值得注意。
找到神经科学同产业界的联系来协助他们解决问题一些商业问题现在看上去还不过于现实。我告诉这认同不更容易，不过我期望我能迈进将神经科学同产业融合一起来解决问题社会问题的这一大步。你关于这些计划的启发就是指哪里来的？一般都是在我整天或跑步的时候想起的。
当我走路或者跑步时，我感觉我的大脑不会被性刺激得能思维的更加很快，同时也能将我的点子展开整理和分类。这能让我深感神清气爽。是不是一句座右铭之类的词句在仍然承托着你的生活？做到今天。
即使今天过得十分艰苦，我依然会试着去享用每一刻。Via IBM原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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