无新元森林知识处理
神经元被识别为处理和传递信息的基本细胞,通过连接即突触与其他神经元和细胞类型通信树神经元相似结构 神经传输器类物质 但没有证据表明植物拥有神经元、突触或脑类结构研究者发现几类植物间通信
树间信号处理记录详实沙利克斯静坐树响应从帐篷毛虫和 web虫攻击的其他树生成信号植物间通信还从一种树叶到另一种树叶,同时需要激活防御基因表达式生态社区中,物种可搭建复杂的植物-蒙古通信网络研究人员还分析机载信号植物通信植物可说内存与可塑性相关即可逆行为变化 可因经验环境因素改变我们仍然不太了解机制 方便植物通信 并启动植物寄存器
南阿拉巴马大学计算学院教授Dravive Segev正通过分析森林知识活动消除知识空白传统研究者视每个植物为独立机制时,Segev博士视森林为集体处理、存储和学习信息系统
森林网络
本研究展示将森林看成网络如何帮助解释通信对资源优化的好处推介森林努力优化资源的想法 引导树上生存目标森林网络与神经网络比较显示物理结构相似性以及网络功能属性先前不可想象树网能处理信息的地方, Segev博士揭开森林行为像生物神经网络并决策资源使用
视森林为网络有助于解释通信对资源优化的好处
知识处理和剖析
研究中知识处理定义为“分析信息以优化现有资源使用”。研究者分析求生存资源使用时, 绕过树'思想'的哲学论调神经元脑活动使动物能处理对可用资源的知识树上没有神经元,但可以搭建通信网,因此可以分析使用生存所需要的资源-如光线、养分和水-
segev博士选择分析林中树间通信,特别是分析它们优化使用阳光的尝试本研究受癫痫剖析启发,从脑中取出一组神经元,使周边地区神经元不那么活跃并恢复正常神经元活动塞盖夫博士检验林中树段移位组成小路
分析
研究队分析全美19个不同国家森林点323森林ArcGIS空间分析工具使用确定式和地理统计技术计算轮廓覆盖和距离研究人员采样了这些森林中的2802条路径并分析周围地区森林树冠覆盖度的退化和再生情况,从每条路径达450米观察两端树的行为,并随着距离增加而改变光使用
分析显示,像癫痫剖析中周围神经元一样,这些森林剖析导致邻近树体不那么活跃,因而处理知识效率较低。segev博士解释说,脑剖析结果超效神经元恢复正常活动,而在树上它“下降异常活动”。
森林知识处理系统
整体而言,森林树冠随着距离剖面增加而提高对数这表明,在剖析后,树图组成独立实体,森林的每一部分都执行网络知识处理,以优化光源获取研究者观察到一些异常模式,森林结构类似于脑肿瘤中出现的神经元半孔结构,显示神经元关系可出现在森林知识处理系统中。
人工分析那些森林树冠覆盖率没有增加但距离距离越远案例发现数个解释最常见的原因涉及大水体,如湖水或江水,离小路近。无树人工区 — — 用于农业、住宅和道路 — — 和山崖高跌对树冠不利环境
树间网络
优先资源优化森林比单树
结果还显示森林树冠受采伐影响,这些树冠解释损害增加以及自然和伐木漏洞再增长模式采伐设备清除日志和树坡漏洞时滑动轨迹的树冠损耗和地面扰动显示,损害深度比前几次研究显示的深度大得多。森林恢复过程类似于神经网络从误差值恢复过程,即神经网络重定权重进程
相似知识传输
网络结构与行为显示林树与人类神经元在传播知识方面的相似性网络能力相似,可处理现有资源知识并同时优化使用。此外,正如神经元优先满足网络资源需求,而满足自身需求一样,这项研究显示树间网络优先满足资源优化而非单树这些结果显示,森林知识通信类似于脑神经元在优化决策时通信
本研究突出显示林冠覆盖优化来自所有树共享知识过程网络每一部分的干扰都传递,结果整个网络努力消除损失并重新优化资源使用
研究的一个重要方面是它便于分析神经元相似行为,环境处理过程比人类神经元慢得多。森林环境所显示的自然启发知识处理特征与脑神经元处理相似,但更易操作控制,使其成为理解和解决知识建模问题的潜在工具
广义影响
研究引出一个重要的哲学问题:知识处理在人脑中多独特性相似知识处理常在性质上出现吗?神经网络处理本研究显示可能只是知识处理行为自然的一个例子可能存在其他系统,非神经元组件处理基本知识资源使用egev博士表示, 神经网络知识处理模型可能很常见,
个人响应
是什么驱使你研究森林系统 而不是检查单个树的行为
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寻找知识基础模型跨域扩展,你想要识别系统 大多数人都同意处理知识 脑比较系统 多相似组件并显示信息分析单个树像分析不同的生物系统达尔文建议分析单树系统使用神经元等机制处理知识至今为止,植物学家尚无法成功显示 单树中类似神经元的系统正因如此,我从计算机科学角度处理问题