Zeitliche Dynamik der Interaktionsprozesse zwischen Aufmerksamkeit und Gedächtnis: Gegenseitige Beeinflussung von top-down und bottom-up Prozessen

该结构是一种解释机制模型，用于在认知过程中面向Einsichten的信息理论的构建，这种可视化信息的构建是为了分析和建立一种集中的控制机制。项目中心主题是一个神经信息理论模型的开发和应用，它是自上而下和自下而上的研究过程，是在交互作用下的可视化对象的研究，也是一个更好的研究过程。我们将神经动力学作为一种理论来研究，并通过实验来证实和假设神经动力学的正确性。Die neurodynamische Modellierung ermöglicht eine quantitative Formalisierung der Prozesse zur Beschreibung des dynamischen Verhaltens einzelner Neurone，neuraler Netzwerke und gekoppelter Netzwerkmodule.我们计划建立一个前馈（自下而上）和反馈（自上而下）的模型，然后对调制和可视化信息进行验证和编码。西方最优模型是建立在非线性动力系统理论和统计学理论基础上的。该模型是对复杂几何结构进行数学描述的基础，可用于对亚机械结构的动力学效应进行大规模模拟和预测。该Leistungsmerkmale des Models ermöglichen es，speziophenhe Störungen der Informationsselektion，der Aufmerksamkeitseinflüsse sowie der visuellen Gedächtnisprozesse und irrer wechselseitigen Interaktionen bei gesunden Probanden und bei Patienten mit erworbener fokaler Hirnschädigung vorherzusagen.模拟实验解决了延迟匹配采样的经验韦尔登问题。

Die Konstruktion eines expliziten mechanistischen Modells zur informationstheoretisch orientierten Gewinnung von Einsichten in die kognitiven Prozesse, die an der visuellen Informationsverarbeitung beteiligt sind, liefert den konzeptuellen Rahmen für die Analyse und Etablierung der zugrunde liegenden zentralnervösen Steuermechanismen. Zentrales Thema des Projekts ist die Entwicklung und Anwendung eines neuroinformationstheoretischen Modells, um die Rolle von top-down und bottom-up Prozessen zu studieren, die im Rahmen der visuellen Objektwahrnehmung bei der Interaktion zwischen Aufmerksamkeit und Gedächtnis eine besondere Rolle spielen. Wir verwenden die Neurodynamik als theoretischen Rahmen, um bekannte experimentelle Fakten und Hypothesen auf den verschiedenen neurowissenschaftlichen Ebenen zu integrieren. Die neurodynamische Modellierung ermöglicht eine quantitative Formalisierung der Prozesse zur Beschreibung des dynamischen Verhaltens einzelner Neurone, neuraler Netzwerke und gekoppelter Netzwerkmodule. Wir planen eine explizite Modellierung der feed forward (bottom-up) und feedback (top-down) Interaktionen zwischen posterioren und anterioren Hirnregionen, die an der Verarbeitung und Codierung sowie der Modulation und Speicherung visueller Informationen kritisch beteiligt sind. Die wesentlichen Bestandteile dieses Modells basieren auf der Theorie nonlinearer dynamischer Systeme und der statistischen Theorie des Lernens. Das Modell wird auf der Grundlage der konkreten mathematischen Beschreibung der involvierten Gehirnmechanismen entwickelt, und soll eine vollständige Simulation und Prädiktion der Effekte der Störung von Submechmanismen erlauben. Diese Leistungsmerkmale des Modells ermöglichen es, spezifische Störungen der Informationsselektion, der Aufmerksamkeitseinflüsse sowie der visuellen Gedächtnisprozesse und ihrer wechselseitigen Interaktionen bei gesunden Probanden und bei Patienten mit erworbener fokaler Hirnschädigung vorherzusagen. Die Simulationsexperimente sollen anhand von experimentellen Untersuchungen unter Verwendung von delayed-matching-to-sample-Aufgaben empirisch überprüft werden.