研究者招募了650名志愿者,利用磁共振成像(MRI)等脑部扫描的数据,分别建立了个人的“个性化大脑模型”,并以此对比人脑中思考时神经元的活动。研究者发现,在解决复杂问题时,流体智力测试得分更低、功能连接性(脑区之间的功能关系)较弱的大脑回答速度更快,但实际上是直接“跳到结论”;而流体智力得分更高、功能连接性更强的大脑会等到上游脑区完成解决问题所需步骤后,再得出决策。研究者表示,在解决困难任务时,大脑需要在探索其他解决方案的同时,将之前的进度存储在工作记忆中。而大脑中更发达的功能网络,可能改变了工作记忆的能力,从而改变了“忍受”长时间没有做出决策的能力。(BIH AT CHARIT?)
研究人员利用多台高速摄像机立体捕捉狨猴和蟋蟀的运动,并应用机器视觉算法跟踪狨猴手部运动。研究人员发现,在视觉与运动共同引导狨猴手部向动态目标移动的过程中仅有80毫秒的延迟,这意味着想要抓住物体就必须预测物体的运动。利用这些数据,研究人员为视觉引导的接近行为建立了一个多元线性回归模型。模型表明,对预期位置的预测可以补偿快速接近过程中的视觉运动延迟。该研究有助于在机械研究和工程应用领域开发出独特的行为控制策略,并且可以通过揭示自然状态下行为的作用原理来帮助分析视觉运动相关神经系统疾病的问题所在。(University of Rochester Medical Center)