【菜科解读】

但是活动的却是右侧大脑，右侧大脑对于大多数人来说都占有较少的支配地位，那就是说当你休息的时候它是最忙的。

一项最新研究发现即使人在休息期间大脑右半球也在不停忙碌着研究人员们发现在觉醒的休息期间，大脑右半球比左半球更忙碌，它反而向左半球发送更多的信息。

令人惊奇的是，无论大脑的主人是否是左撇子这仍然是真实存在的。

这似乎有点古怪，因为对于习惯用右手的人们，他们的大脑左半球占有支配地位，而左撇子的大脑右半球通常更占支配地位。

安德烈·梅德维杰夫乔治城大学医学中心的功能和分子成像中心邀请15位研究参与者安静的坐着，当他们佩戴上测量大脑活动的一顶帽子时让他们的思想放松。

梅德维杰夫告诉《生命科学》道：“这种静止状态之前也发现能够改善记忆，这是一种特别的状态，此时大脑会试图处理之前的活动阶段获得的信息。

”这顶布满光纤的帽子向头皮上照射红外线。

红外光波抵达最外层的大脑图层并且会反弹回来。

反射回来的光量告诉研究人员在一个特殊的大脑区域拥有多少含氧血和缺氧血。

血液含氧量的变化告诉研究人员哪个大脑区域正在消耗更多的氧气，也就是说更活跃的区域。

梅德维杰夫对于大脑区域间的交流感兴趣。

他说道：“我并不为会出现那种情况，事实上我认为大脑的左半球更重要、更完整，但是似乎在这种休息状态下大脑右半球活动更多。

”到目前为止梅德维杰夫和他的同事们并不知道为什么大脑右半球如此忙碌。

因为在休息状态大脑进入一种“房屋清洁”模式，有可能大脑右半球就像一名外部的家庭主妇一样工作，组织、整合信息并发送向通常占支配地位的大脑左半球。

梅德维杰夫称这一发现强调了需要对更多的左撇子进行科学研究。

他在一份声明中说道：“大多数大脑理论强调了大脑左半球的支配地位，特别是在惯用右手的个体中，而且描述了参与这些研究的人群。

我们的研究表明只观察大脑左半球会让我们无法真正理解大脑功能。

”精彩文章：车祸现场惊现鬼魂uso图片双头蛇世界上最大的淡水鱼亚特兰蒂斯之谜

科学家发现唤醒大脑机制：大脑中的觉醒开关

　　文章来源：煎蛋 　　睡眠是由好几个部分组成的。

一个晚上的睡眠包括N-REM（非快速眼动睡眠）和REM（快速眼动睡眠）以及各自的许多分支。

恰当的说，它的结构和模式被称为"睡眠结构"。

　　60多年来的研究，让我们了解睡眠的基本框架。

今天，怀抱着科学知识，研究人员对构成我们睡眠结构的底层神经系统进行研究，试图识别和了解对大脑进行控制的神经回路——不同阶段睡眠的开始、持续和停止。

例如研究人员发现控制REM周期开始和终止的神经开关。

一号店恐怖故事,狼蚁奇闻趣事,利用激光和药物操纵神经元的活动（一种叫做光遗传学的方法），他们了解了大脑如何控制梦境。

　　其他研究人员利用光遗传学鉴定夹在下丘脑和丘脑之间的神经回路，当这组神经回路变得活跃时表示睡眠结束。

是的，这很吸引人，同时也很有用：因为如果这部分的神经过于活跃或缺少活性，分别会导致失眠和嗜睡，大脑中的电路可以帮助研究人员研究出治疗睡眠障碍的方法。

　　现在，来自瑞士和德国的研究人员发现了唤醒大脑的机制。

研究小组在小白鼠的大脑中发现一条神经回路，当小白鼠清醒时这条神经回路变得很活跃，而当其变得不活跃时小白鼠进入了深度睡眠中。

他们将研究结果发表在了《自然神经科学》杂志上。

　　研究人员发现，激活这条神经回路小白鼠很快从睡眠甚至是麻醉的状态中清醒过来。

　　论文的合著者Antoine Adamantidis在一份新闻稿中说道："这是一个令人兴奋的发现，因为将植物人或具有微弱意识状态中唤醒的治疗方法效果是有限的。

" 　　掌握这条控制觉醒的神经电路能够帮助研究人员发明出更有针对性的治疗睡眠障碍和设计出更好的唤醒植物人以及具有微弱意识人的方法。

人类大脑：宇宙最强CPU

例如，不管字母A的外形、质地和背景怎样，或者不管同事的头上戴着帽子还是变了发型，我们总能认出来。

我们也能根据事物露出的一部分，比如床的一角或门的铰链，来认出它们。

这到底是怎么实现的呢？人类是不是使用了特别简单的技巧来完成这些复杂的任务？这些技巧是不是能用来改善计算机视觉，提高机器学习能力或机器人性能呢？ 人类大脑：宇宙最强CPU 乔治亚理工学院的研究人员发现，国美奇闻怪事,湘120灵异故事,人类能使用不到百分之一的原始信息来给数据分类，他们还确认了一种能够解释人类学习行为的算法，这种方法也能用于提升机器学习能力、数据分析和改善计算机视觉。

"我们怎么能够感知我们周围的这么多数据呢？怎么就能区分这么多种类型，这么快速，这么笃定？"乔治亚理工大学计算机科学的特聘教授桑托什·万帕拉说，"人类那么做的基础是什么？这是一个计算问题。

" 该大学负责研究人类行为的研究人员做了"随机投影"试验，来理解人类的学习行为。

他们把原始的抽象图像呈现给测试对象，然后询问他们是否能够识别出那些只显露一小部分特征的图像。

"我们假定随机投影是人类学习的一种方式，"阿里亚加说。

他是资深科学家和发展心理学家。

他解释说："最简洁的答案是，预测可能总是对的。

只要给人类百分之零点一五的数据，人类就能做到准确预测。

" 接着，研究人员测试了一个计算机算法，让机器（非常简单的神经网络）计算同样的测验。

机器的表现跟人类一样。

"我们发现，人类和机器的神经网络非常相似。

" 科研人员想找出一个数学定义，找出典型和非典型的公式，然后，据此预测出对人类和机器学习来说最困难的那种数据。

人类和机器的表现差不多，这表明随着时间的过去，人们将能预测出最难获悉的数据。

这个研究成果刊登在《神经计算杂志》上，被认为是对"随机投影"的首次研究。

为了测试他们的理论，研究人员做了三组150X150像素的抽象图像，然后把那些图像缩小到最小的随机投影。

被测试人员看到所有图像的时间是10秒钟，然后会随意给出某一个图像的16张草图。

使用抽象图像的目的是，确保人类和机器都不会提前获得该测试物的相关知识。

"我们惊奇地发现，简单的神经网络和人类的表现是如此接近，"万帕拉说，"通过研究人类学习模式，我们发现机器神经网络的设计太了不起了，不过它还很薄弱。

发现它跟人类的行为匹配，真是太让人惊讶了！那是一种几何学、机器神经计算和机器学习能力的创造性组合！" 虽然研究人员不能明确声称人类大脑的识别能力就是随机投影，但是研究结果随机投影看起来是个有道理的解释。

另外，随机投影是使数据不必丢失主要内容而得到有效管理的一种方法，至少对完成分类和做决定这样的基本任务来说是这样。