人类大脑的内部运作是一个逐渐解开的谜团，渥太华大学医学院的理查德·诺德博士领导了一项非常引人注目的新研究，使我们更接近回答这些重大问题。这项研究的结果对学习和工作记忆理论具有重要意义，并且可能有助于人工智能 (AI) 的未来发展，因为 AI 开发人员和程序员关注 Naud 博士和其他领先神经科学家的工作。
这项研究发表在《自然计算科学》上，解开了神经元、脑细胞“反应变异性”的多层谜团，这些神经元和脑细胞使用电信号和化学物质来处理信息，并为人类意识的所有显着方面打开了绿灯。
这些发现揭示了树突如何控制神经元变异性的具体细节，树突是从每个神经元伸出来接收我们个人神经通信网络中突触输入的天线。这项严格的研究确定了树突的特性可以有效控制输出变异性，这种特性已被证明可以控制大脑中的突触可塑性。
“神经元响应的强度是由其核心的输入控制的，但神经元响应的可是由其小天线(树突)的输入控制的，”医学院副教授 Naud 博士说细胞和分子医学系和渥太华大学物理系。“这项研究更准确地确定了单个神经元如何具有通过其输入控制反应可的这一关键特性。”
诺德博士怀疑，如果他用来描述神经元细胞体的数学框架扩展到考虑到树突，那么他们可能会幸运地有效地模拟具有活跃树突的神经元网络。
请注意物理系博士生、Naud 博士实验室成员Zachary Friedenberger的贡献，他具有理论物理学背景，能够在创纪录的时间内解决理论挑战和数学问题。快进到已完成的研究：通过分析体内记录数据并观察各种模型参数来验证模型的预测。
“他设法在创纪录的时间内解决了数学问题，并解决了许多我没有预见到的理论挑战，”诺德博士说。
诺德博士相信，他们的技术可以深入了解神经元对可变输入的反应。因此，他们开始研究一种能够从具有活跃树突的神经元模型中计算统计数据的技术。
该作品的一位审稿人指出，理论分析“提供了对生物计算的关键见解，并将引起广大计算和实验神经科学家的兴趣。”
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