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，解决了神经元、脑细胞“反应变异性”的多层谜团，这些神经元、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提供绿灯。
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。
“神经元反应的强度是由其核心的输入控制的，但神经元反应的可变性是由其小天线(树突)的输入控制的，”医学院副教授诺德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变异性的这一关键特性。”
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。
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