Storage, recall, and novelty detection of sequences by the hippocampus: Elaborating on the SOCRATIC model to account for normal and aberrant effects of dopamine

ABSTRACT: In order to understand how the molecular or cellular defects that underlie a disease of the nervous system lead to the observ-able symptoms, it is necessary to develop a large-scale neural model. Such a model must specify how specific molecular processes contribute to neuronal function, how neurons contribute to network function, and how networks interact to produce behavior. This is a challenging undertaking, but some limited progress has been made in understanding the memory functions of the hippocampus with this degree of detail. There is increas-ing evidence that the hippocampus has a special role in the learning of sequences and the linkage of specific memories to context. In the first part of this paper, we review a model (the SOCRATIC model) that describes how the dentate and CA3 hippocampal regions could store and recall memory sequences in context. A major line of evidence for sequence recall is the “phase precession ” of hippocampal place cells. In the second part of the paper, we review the evidence for theta-gamma phase coding

A Heterosynaptic Learning Rule for Neural Networks

In this article we intoduce a novel stochastic Hebb-like learning rule for neural networks that is neurobiologically motivated. This learning rule combines features of unsupervised (Hebbian) and supervised (reinforcement) learning and is stochastic with respect to the selection of the time points when a synapse is modified. Moreover, the learning rule does not only affect the synapse between pre- and postsynaptic neuron, which is called homosynaptic plasticity, but effects also further remote synapses of the pre- and postsynaptic neuron. This more complex form of synaptic plasticity has recently come under investigations in neurobiology and is called heterosynaptic plasticity. We demonstrate that this learning rule is useful in training neural networks by learning parity functions including the exclusive-or (XOR) mapping in a multilayer feed-forward network. We find, that our stochastic learning rule works well, even in the presence of noise. Importantly, the mean learning time increases with the number of patterns to be learned polynomially, indicating efficient learning.Comment: 19 page

АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА РЫНКЕ МОЛОЧНОЙ ПРОДУКЦИИ

The problems of divergent interests of food market participants lead to various transformations of consumer demand and actualize the need to research and determine various strategies for consumer behavior in the markets of socially significant food products. The paper presents the author’s approach to building an agent-based model of consumer behavior in the dairy market in terms of information asymmetry and limited rationality of agents. The results of the conducted computable experiments allowed us to demonstrate the strategies of consumer behavior with changes in such factors as food preferences, price level, frequency of purchase, the degree of adherence to the principles of healthy eating, brand loyalty, and the degree of susceptibility of advertising information.Purpose: develop agent-based model of behavior of the dairy consumers using the limited rationality of agents ‘ actions.Methodology: agent-based approach to market modeling and consumer behavior models.Results. The obtained results represent the theoretical basis for development of the theory of consumer behavior and simulation modeling.Practical implications. The results could be used to determine the tools of state regulation in the food market to reduce the level of asymmetry of information on consumer characteristics of food. Проблемы разнонаправленных интересов участников продовольственного рынка приводят к различным трансформациям потребительского спроса и актуализируют необходимость исследования и определения различных стратегий поведения потребителей на рынках социально-значимой пищевой продукции. В работе представлен авторский подход к построению агентно-ориентированной модели поведения потребителей на рынке молочной продукции в условиях информационной асимметрии и ограниченной рациональности действий агентов. Результаты проведенных вычислимых экспериментов позволили продемонстрировать стратегии поведения потребителей с изменением таких факторов как пищевые предпочтения, уровень цен, частота совершения покупки, степень приверженности к принципам здорового питания, лояльность к бренду, степень восприимчивости рекламной информации.Цель – разработать агент-ориентированную модель поведения потребителей молочной продукции с учетом ограниченной рациональности действий агентов.Метод и методология проведения работы: агент-ориентированный подход к моделированию рынка и модели потребительского поведения.Результаты. Результаты исследования представляют теоретическую основу для дальнейшего развития теории потребительского поведения и имитационного моделирования.Область применения результатов. Результаты исследования могут быть использованы при определении инструментов государственного управления на рынке продуктов питания для снижения уровня асимметрии информации по потребительским характеристикам продуктов питания

LED down the rabbit hole: exploring the potential of global attention for biomedical multi-document summarisation

In this paper we report on our submission to the Multidocument Summarisation for Literature Review (MSLR) shared task. Specifically, we adapt PRIMERA (Xiao et al., 2022) to the biomedical domain by placing global attention on important biomedical entities in several ways. We analyse the outputs of the 23 resulting models, and report patterns in the results related to the presence of additional global attention, number of training steps, and the input configuration.Comment: SDP Workshop at COLING 202

Three in one : mesogenic aromatic acid as a liquid crystal matrix, a chiral dopant in liquid crystals and a stabilizer for nanoparticles

Studies of thermodynamics of the N*-I phase transitions and optical properties of the new liquid crystal - (R)-2-[4″-(trans-4-butylcyclohexyl)-2′-chloro-p-terphenyl-4-oxy] propanoic acid are carried out. The aim of these studies is to analyze the capabilities of that liquid crystal to simultaneously serve as a matrix for inorganic semiconductor nanoparticles (NP) as well as a chiral dopant for liquid crystals and a chiral ligand stabilizing the surface of CdSe NPs. The chiral doping of a nematic liquid crystal was proven by the measurements of selective transmittance of the visible light. The embedding of NPs in a nematic liquid crystal leads to the increase in TN⁎I, which is explained by the shape anisotropy of the NPs. The anisotropy of the ligand shell may result from the interaction between the ligand and LC matrix inducing the change of the spherical shape of the shell toward the ellipsoidal one. TN⁎I of the liquid crystal matrix of (R)-2-[4″-(trans-4-butylcyclohexyl)-2′-chloro-p-terphenyl-4-oxy] propanoic acid (R-MPA) decreases with the embedding of NPs stabilized by the same ligands, which is in a good agreement with prior experimental results and theory, but there exists a considerable quantitative difference

Оценка потребности региона в человеческих ресурсах на основе анализа статистических данных и патентных ландшафтов

Переход России на новую технологическую платформу актуализирует проблему кадрового обеспечения по перспективным направлениям квалификации. Структурная трансформация экономики после пандемии ускорила изменения на рынке труда, выявив необходимость разработки новых методов прогнозирования с учетом приоритетов регионального технологического развития. Целью данного исследования является разработка новых подходов, основывающихся на структурированных и неструктурированных базах данных, для определения системы факторов формирования потребности в кадровом обеспечении. Потребности региона в человеческих ресурсах были спрогнозированы с использованием методик интеллектуального анализа данных и патентных ландшафтов. Такое прогнозирование учитывает экономическую направленность региона, а также его географическое положение, программу развития инвестиций и НИОКР, специфику рынка труда. Преимуществом предлагаемой методики является получение обоснованных оценок потребности региона в человеческих ресурсах методами интеллектуального анализа данных и патентных ландшафтов в условиях недостатка официальных статистических данных. База исследования включает более 25 миллионов записей: полнотекстовые коллекции российских и зарубежных патентов, научные работы, статистические показатели и т. д. Анализ ситуации в Вологодской области выявил перспективные направления подготовки, привлекательные для квалифицированных кадров и соответствующие приоритетам регионального технологического развития. В дальнейшем планируется совершенствование методики количественной оценки региональной потребности в специалистах отдельных отраслей. Полученные результаты могут быть использованы государственными органами и исследовательскими центрами при разработке региональных стратегий

Оценка потребности региона в человеческих ресурсах на основе анализа статистических данных и патентных ландшафтов

Переход России на новую технологическую платформу актуализирует проблему кадрового обеспечения по перспективным направлениям квалификации. Структурная трансформация экономики после пандемии ускорила изменения на рынке труда, выявив необходимость разработки новых методов прогнозирования с учетом приоритетов регионального технологического развития. Целью данного исследования является разработка новых подходов, основывающихся на структурированных и неструктурированных базах данных, для определения системы факторов формирования потребности в кадровом обеспечении. Потребности региона в человеческих ресурсах были спрогнозированы с использованием методик интеллектуального анализа данных и патентных ландшафтов. Такое прогнозирование учитывает экономическую направленность региона, а также его географическое положение, программу развития инвестиций и НИОКР, специфику рынка труда. Преимуществом предлагаемой методики является получение обоснованных оценок потребности региона в человеческих ресурсах методами интеллектуального анализа данных и патентных ландшафтов в условиях недостатка официальных статистических данных. База исследования включает более 25 миллионов записей: полнотекстовые коллекции российских и зарубежных патентов, научные работы, статистические показатели и т. д. Анализ ситуации в Вологодской области выявил перспективные направления подготовки, привлекательные для квалифицированных кадров и соответствующие приоритетам регионального технологического развития. В дальнейшем планируется совершенствование методики количественной оценки региональной потребности в специалистах отдельных отраслей. Полученные результаты могут быть использованы государственными органами и исследовательскими центрами при разработке региональных стратегий

Beyond Hebb: Exclusive-OR and Biological Learning

A learning algorithm for multilayer neural networks based on biologically plausible mechanisms is studied. Motivated by findings in experimental neurobiology, we consider synaptic averaging in the induction of plasticity changes, which happen on a slower time scale than firing dynamics. This mechanism is shown to enable learning of the exclusive-OR (XOR) problem without the aid of error back-propagation, as well as to increase robustness of learning in the presence of noise.Comment: 4 pages RevTeX, 2 figures PostScript, revised versio