• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Interaction between PFC neural networks ultraslow fluctuations and brain oscillations
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
1 июля 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ выяснили, кто и почему в России питается вне дома
Около трети населения (31,3%) практически не едят вне дома и не покупают готовую еду. Ядро активных потребителей — тех, кто питается вне дома или покупает готовое почти ежедневно или несколько раз в неделю, — составляет всего около 9%. Таковы результаты исследования, проведенного Институтом социальной политики НИУ ВШЭ. Как отмечают авторы, питание вне дома в России перестало быть маркером высокого статуса.
30 июня 2026 г.
Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью
Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.
30 июня 2026 г.
«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Interaction between PFC neural networks ultraslow fluctuations and brain oscillations

Izvestiya Vysshikh uchebnykh zavedeniy. Prikladnaya nelineynaya dinamika. 2020. Vol. 28. No. 1. P. 90–97.
Рой М. Ю., Новиков Н. А., Захаров Д. Г., Гуткин Б. С.

Целью нашей работы было изучение влияния различных ритмов головного мозга (тета, бета, гамма ритмы в диапазоне частот от 5 до 80 Гц) на ультрамедленные колебания (с частотой 0.5 Гц и ниже), проявляющиеся в чередовании состояний с высокой и низкой активностью. Эти ультрамедленные колебания обычно наблюдаются при нервной деятельности в человеческом мозге и, в частности, в префронтальной коре во время отдыха. Считается, что они генерируются локальными кортикальными сетями при наличии импульсных входов и нейронного шума. Структура этих колебаний имеет специфическую статистику, а их характеристики связаны с когнитивными способностями, такими как, например, эффективность и емкость рабочей памяти. Методы. В нашем исследовании мы использовали ранее построенную математическую модель, описывающую активность кортикальной сети, состоящее из популяций пирамидных клеток и интернейронов. Эта модель была разработана для описания глобального входного воздействия на локальные сети префронтальной коры из других кортикальных областей или подкорковых структур. Динамика модели исследовалась численно. Результаты. Мы обнаружили, что увеличение частоты существенно увеличивает время пребывания в состоянии с высокой активностью и, следовательно, повышает устойчивость самоподдерживающейся колебательной активности в гамма-диапазоне. Обсуждение. Мы считаем, что такие эффекты были бы полезны для обработки и передачи информации в кортикальных сетях с иерархическим торможением.

Научное направление: Компьютерные науки Математика
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: нейронные сетиBrain oscillationsprefrontal cortexпрефронтальная кораneuronal networksrate modelsultraslow oscillationsчастотные моделиультрамедленные колебанияритмы мозга
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Изучение нейрональных процессов при выполнении когнитивных и нейроэкономических задач с использованием нейроимиджинга, нейромоделирования и неинвазивной стимуляции мозга (2019)
Похожие публикации
Graph Games and Logic Design
Springer, 2026.
Добавлено: 30 июня 2026 г.
On Ω-stable 3-diffeomorphism with a solid or thickened surfaced basic set
Починка О. В., Баринова М. К., Journal of Geometry and Physics 2026 Vol. 228 P. 1–8
Добавлено: 30 июня 2026 г.
Почти пустые симплексы и полиэдры Клейна
Герман О. Н., Илларионов А. А., Известия РАН. Серия математическая 2026 Т. 90 № 3 С. 3–18
Пусть симплекс с целочисленными вершинами - содержащий ровно одну целочисленную точку, отличную от своих вершин. В работе доказывается, что если точка находится во внутренности симплекса или в относительной внутренности некоторой гиперграни симплекса, то объем симплекса ограничен величиной, зависящей только от размерности, в противном случае объем симплекса может быть сколь угодно большим. Этот результат применяется для вывода асимптотической формулы для среднего числа вершин полиэдров ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
The 12th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2025)
Netherlands: ScienceDirect, 2025.
Добавлено: 28 июня 2026 г.
Object-centric process management: A research manifesto
Seidel A., Weske M., Montali M. и др., Information Systems 2026 Vol. 141 Article 102728
Добавлено: 27 июня 2026 г.
2024 26th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA)
IEEE, 2024.
Добавлено: 27 июня 2026 г.
Построение методик оценки качества восприятия (QOE) потокового видео
Ивченко А. В., Дворкович А. В., Телекоммуникации 2020 Т. 12 С. 2–11
Технология Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) обеспечивает работу большинства мультимедийных сервисов, ее особенности (повторные буферизации, переключения качества и др.) приводят к необходимости создания специализированных методик оценки пользовательского, субъективного качества восприятия Quality of Experience (QoE) на основе объективных параметров. В данной статье исследуется влияние различных метрик на QoE и приводятся модели оценки с коэффициентом корреляции ...
Добавлено: 27 июня 2026 г.
Generalized Hurst Hypothesis: Description of Time-Series in Communication Systems
Ивченко А. В., Nigmatullin R. R., Dorokhin S. V., Mathematics 2021 Vol. 9 No. 4 Article 381
В данной работе мы сосредоточимся на обобщении эмпирического закона Херста и предложим набор редуцированных параметров для количественного описания длительных временных рядов. Эти ряды обычно рассматриваются как специфический отклик сложной системы (экономической, геофизической, электромагнитной и других), где последовательная фиксация внешних факторов становится невозможной. Мы рассматриваем применение обобщенных законов Херста для получения нового набора редуцированных параметров в ...
Добавлено: 27 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Аналитический обзор методов извлечения текстовых транскрипций из речевых высказываний
Ролинский С. О., Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 2.: Университет ИТМО, 2022. С. 336–340.
В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Влияние планировщика на обучение нейронных сетей в задаче верификации диктора
Двойникова А. А., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Применение ML в целях повышения помехоустойчивости сигналов
Ефремов А. М., Портной С. Л., Волошин А. Д., Первая миля 2025 № 8 С. 20–28
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Мозговая организация перцептивного и когнитивного компонентов модели психического
Семина Е. С., Смирнова А. В., Сахибалиева А. А. и др., В кн.: Когнитивная наука в Москве: новые исследования. Материалы конференции 25 – 26 июня 2025.: М.: Буки Веди, 2025. С. 482–486.
В современной научной литературе выделяются два взаимосвязанных, но функционально различающихся компонента модели психического (Theory of Mind, ToM). Первый компонент - перцептивный - связан с распознаванием психических состояний на основе непосредственно воспринимаемых сигналов (мимики, интонации). Второй - когнитивный - основывается на умозаключениях и обработке контекстуальной информации. В данном исследовании был проведен сравнительный анализ мозговых коррелятов когнитивного ...
Добавлено: 29 декабря 2025 г.
Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века
Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024.
В сборнике представлены материалы Девятой всероссийской научнопрактической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 17–18 октября 2024 г. в г. Перми. Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется проблемами и перспективами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
Машинное обучение и представление информации: новые возможности цифровых архивов (рецензия на книгу: Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and Its Referent. Edinburgh: University of Edinburgh, 2025
Пенская Е. Н., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 380–389
Представлена рецензия на книгу «Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and its Referent» (2025). В данной коллективной монографии обсуждаются как технологические, так и правовые, интеллектуальные вопросы, с которыми сталкиваются исследователи и архивисты при автоматизированной работе с рукописным наследием, искусственным интеллектом и нейросетями. ...
Добавлено: 30 октября 2025 г.
Free energy of neural network can predict accuracy after pruning
Сурков А. Ю., Sergei Koltcov, Игнатенко В. В. и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2025 Vol. 681 Article 131085
Добавлено: 30 октября 2025 г.
No effect of preliminarily simulated cathodal HD-tDCS on the frontopolar cortex in the exploration-exploitation task
Viktor Timokhov, Andrey Timashkov, Oksana Zinchenko, Scientific Reports 2025 Vol. 15 No. 1 Article 38153
Добавлено: 1 октября 2025 г.
Rhythm-based hierarchical predictive computations support acoustic−semantic transformation in speech processing
Догонашева О. А., Doelling K., Захаров Д. Г. и др., Nature Computational Science 2025 Vol. 5 P. 915–926
Раскрытие того, как человек способен понимать речь, несмотря на искажения, уже давно привлекает внимание исследователей. Одной из ведущих гипотез является предположение о том, что множество эндогенных мозговых ритмов формируют вычислительный контекст для предсказания структуры и содержания речи. Однако до сих пор неясно, каким образом нейронные процессы могут реализовывать формирование такого ритм-основанного контекста. В данной работе мы ...
Добавлено: 2 сентября 2025 г.
Аппаратно-программный комплекс искусственного интеллекта на основе отечественных процессоров
Рожин А. К., Бабинцев Л. В., Нефедов С. И. и др., Наноиндустрия 2024 Т. 17 № S10-2(128) С. 752–755
Распространение систем искусственного интеллекта ведет к повышенному спросу на вычислительные ресурсы, импорт которых стал затруднен. В статье приводится результат исследования отечественной элементной базы, разработан аппаратно-программный комплекс на ее основе. Протестирована скорость вывода и эффективность адаптированных современных нейросетевых алгоритмов. ...
Добавлено: 20 июня 2025 г.
Распознавание рукописного текста и интеллектуальный анализ: возможности нейронных технологий (на примере работы с «Дневником» Ф.П. Литке)
Болтунова Е. М., Лаптев А. К., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 358–379
Авторы описывают проведенный практический эксперимент по интеллектуальному анализу дневника адмирала Ф.П. Литке, расшифрованного с помощью специально обученной нейросети. Эксперимент показывает практическую реализацию принципов автоматизированной работы исследователя с большими объемами сложного рукописного текста с минимальными затратами времени и человеческого ресурса. ...
Добавлено: 16 июня 2025 г.
Роль искусственного интеллекта в управлении кризисными ситуациями в экономике
Пшиченко Д. В., Тенденции развития науки и образования 2024 № 112(3) С. 117–122
В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) в управлении кризисными ситуациями в экономике. Анализируются различные технологии AI для прогнозирования экономических шоков и минимизации их последствий. Изучаются примеры успешного применения AI в различных секторах. Подчеркивается, что использование AI позволяет значительно повысить устойчивость и адаптивность экономических систем, а также снизить риски и оптимизировать использование ресурсов. ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Интеллектуальные информационные системы: теория и практика. Сборник научных статей по материалам V Международной конференции (Курск, 19–21 ноября 2024 года)
Курск: Курский государственный университет, 2024.
В сборнике публикуются научные статьи по материалам V Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные информационные системы: Теория и практика». Издание адресовано студентам, аспирантам, преподавателям вузов, кандидатам и докторам наук, практикующим специалистам, всем, кто проявляет интерес к проектированию и разработке интеллектуальных информационных систем, их практическим приложениям, а также методам и алгоритмам интеллектуального анализа и обработки. ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Astronomical Data Approximation Based on Neural Network Models
Деркач Д. А., Гущин М. И., Samorodova E. и др., Astronomical Society of the Pacific: Conference Series 2024 Vol. 535
Добавлено: 8 января 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору