助眠产品真能让你睡个好觉,10混合本支持4G
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工程师和神经科学家具有启发意义,这种对比分析最早源于计算机时代初期,当时有一本简短而具有深刻意义的书——《计算机和人类大脑》,作者是博学家约翰冯 诺依曼(John von Neumann),诺依曼在上世纪40年代设计了一个计算机系统结构,至今该系统仍是大多数现代计算机的基础。 计算机在基本操作速度方面比人类大脑更具优势,现今个人计算机可以执行基本的操作运算,例如加法运算,速度是每秒100亿次。我们通过神经元传输信息处理过程以及彼此之间通信,能够评估计算出大脑基本信息处理的速度。例如:“激活”神经元的动作电位(action potentials)——神经元细胞附近启动的电信号峰值,并传输至轴突,与下游部分神经细胞相连。 神经元激活最高频率是每秒1000次,作为另一个实例,神经元主要在叫做突触的轴突末梢特殊结构上释放化学神经递质,将信息传输至伴侣神经元,同时,伴侣神经元在一个叫做突触传递的过程中,将结合的神经传导物质转化为电信号。最快的突触传递大约需要1毫秒时间,因此,无论是在峰值和突触传递方面,大脑每秒最多能执行大约1千次基本运算,也就是比计算机运算速度慢10万倍。 在基本操作精度方面,计算机比大脑有更多的优势。根据数位(二进制,或者0和1)指派的每个数字,计算机可以使用任何期望的精确度表达数量,例如:32位二进制等于40多亿的十进制。实验性证据表明,由于生物噪声,大部分神经系统存在几个百分点的可变性,最好的情况下精确度达到百分之一,相比之下,人类大脑神经系统的精确度仅是计算机百万分之一。 然而,大脑所进行的计算速度并不慢,例如:一个职业网球手能观察分析网球的运行轨迹,网球最高运行速度达到每小时160英里,他们根据网球运行位置,快速移动至球场最佳位置,摆动手臂,甩动球拍将网球击打至对方的场地,击打动作是几百毫秒之内完成。此外,大脑完成所有任务消耗的能量仅是个人计算机的十分之一。 大脑是如何做到这一点的呢?计算机和人类大脑的一个重要区别是每个系统的信息处理模式,计算机任务主要是串行步骤中执行完成的,这可以从工程师通过创建指令的顺序流程来实现,对于这种连续的级联操作,每个步骤必须要有高精确度,因为错误在连续步骤中会累积和放大。同时,大脑也使用连续信息处理模式,在击打网球的例子中,信息从眼睛反馈至大脑,之后再传递至脊髓,控制腿部、躯干、手臂和手腕的肌肉收缩。 但是人类大脑可以进行并行信息处理,在处理大量神经元和每个神经元建立连接方面占据优势,例如:网球快速移动将激活视网膜细胞——感光器,其工作是将光线转换成电子信号。这些信号之后并行传输至视网膜上不同类型的神经元。当源自感光器细胞的信号通过两至三个突触连接时,关于网球位置、方向和速度的信息,将被并行神经元电路所提取,之后并行传输至大脑。同样地,运动皮层(负责运动意识控制的大脑皮层部分)会发出指令控制腿部、躯干、手臂和手腕的肌肉收缩,身体和手臂能够充分协调,调整身体最佳位置击打网球。 这种大规模并行策略是可能实现的,因为每个神经元收集输入信息,并向外发送信息至其它神经元,对于哺乳类动物神经元,输入和输出信息的神经元平均有1000个。相比之下,计算机每个晶体管仅有3个节点,用于数据输入和输出。来自单个神经元的信息可以传递至许多并行下游路径,与此同时,许多处理相同信息的神经元,可以将它们的输入信息集中到相同的下游神经元。下游神经元对于提高信息处理精确度非常有用,例如:由单个神经元所代表的信息可能是“嘈杂”的,普通下游伴侣神经元能够更加精确地表达信息。 同时,计算机和人类大脑在基本单位信号模式中存在共性和差异,晶体管使用数字信号,它使用离散值来表示信息。神经元轴突的峰值也是一个数字信号,因为神经元在任何时间处于要么激活或不激活峰值状态,当神经元被激活时,所有峰值都差不多具有相同大小和外形,这一特性将有助于实现可靠远距离峰值传播。 然而,神经元也利用模拟信号,它使用连续数值表示信息。一些神经元(像视网膜上的大多数神经元)是非峰值状态,它们的输出是通过分级电信号传输的,这不同于峰值信号,它们的大小可以不断变化,比峰值信号传输更多的信息。神经元的接收末端也使用模拟信号整合数以千计的输入信息,使树突能够执行复杂的计算处理。 你的大脑比一台计算机运算速度慢1000万倍。大脑的另一个显著特征,可表现在网球运动中接发球动作,是神经元之间的连接强度,可在响应活跃性和体验过程中进行修改,这一过程被神经系统科学家普遍认为是学习和记忆的基础。重复训练可使神经回路更好地配置完成任务,从而大幅提高速度和精确度。 在过去几十年里,工程师从人类大脑结构中获得灵感来增强改进计算机设计。并行处理和连接强度的功能依赖性修改的原理,都被并入现代计算机应用中。例如:计算机增强并行性处理能力,在一台计算机上使用多个处理器,这是计算机设计的当前趋势。另一个例子是计算机“深度学习”能力,这是人工智能机器学习的一个重要能力,近年来计算机“深度学习”能力取得较大的成功,这得益于计算机和移动设备的目标和语音识别的快速发展,它受到哺乳类动物视觉系统的灵感启发。就像哺乳动物的视觉系统一样,深度学习能力使用多层次来代表日益增多的抽象特征(例如:视觉对象或者语言),同时,衡量不同层次之间的连接是通过学习而不是由工程师设计的。 这些最新进展已经拓展了计算机的任务执行能力,尽管如此,与最先进的计算机相比,大脑拥有更强的灵活性、普遍适用性和学习能力。伴随着神经科学家发现更多关于大脑的秘密(越来越多地辅助电脑应用),工程师可以从大脑工作中获得更多的灵感,进一步改善计算机的结构和性能。无论是人脑还是计算机,成为某项特殊任务的赢家,跨学科交融无疑会促进神经科学和计算机工程的发展。

近日,一个网友发微博称,由于自己常年熬夜、作息不规律等原因导致突发脑出血,送医后被医生直接下了病危通知书,在医院躺了整整9天,才恢复清醒。该微博又掀起了人们对于睡眠问题的大讨论。

有危就有机。当人们发现自己为“睡眠债”付出惨痛代价时,各种与睡眠相关的产业也逐渐兴起。大到床垫、被褥、保健枕等床上用品,小到安神茶、褪黑素以及香薰精油,就连手机软件也不甘落后……那么这些号称可以助眠的产品是否真的有效呢?

长期服用褪黑素或致内分泌紊乱

记者发现,因为听说对睡眠有帮助,以往只有老年人才会吃的褪黑素片,如今也吸引了不少年轻人尝试购买。一些产品宣称:服用褪黑素片。不仅能加深睡眠,提高睡眠质量,更能改善整个身体的机能状态。

褪黑素是一种激素,在调节动物的昼夜节律和季节节律以及机体“睡眠—觉醒”节律方面发挥着重要作用。白天光线强,可抑制褪黑素的分泌,体内褪黑素低,机体处于觉醒状态;夜里光线弱,能促进褪黑激素的释放,机体渐渐进入睡眠状态。随年龄增长,褪黑素分泌会减少。

在北京朝阳医院睡眠中心主任郭兮恒看来,在商场里随意可以买到的褪黑素其成分和疗效不确定,不宜随便服用,更不能替代安眠药。“褪黑素作为人体体内分泌的激素,理论上会对睡眠有一定影响,但具体的机理还在研究中。”他认为,褪黑素改善睡眠的效果被夸大其词了,而且长期大剂量服用,还会导致一系列不良反应。因为,长期或大量服用褪黑素会产生依赖感,影响自身分泌,这可能导致整个内分泌系统紊乱而引发其他疾病。

选错或使用过量精油适得其反

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