Emergent complex patterns in autonomous distributed systems: mechanisms for attention recovery and relation to models of clinical epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Dynamical systems based on distributed elements can exhibit complex autonomous behavior. Simultaneous existence of separate stable dynamic states (attractors) and the transitions between them can model certain forms of epileptic discharge. Multi-stable systems have also been proposed for storage and retrieval of activation patterns. Here we consider systems with alternative types of collective behavior. In these systems emergent intermittency allows for autonomous switching between turbulent (chaotic) and laminar phases. We demonstrate that the distributions of the duration of various phases have distinctive statistical properties, different from those in multi-stable systems that are driven by stochastic processes. These properties are proposed to identify and classify mechanisms that may underlie paroxysmal activity as revealed in electrophysiological recordings of epileptiform activity. Unlike spontaneous stochastically-driven ictal transitions in multi-stable systems, certain features of intermittency-based transitions can, in principle, be forecasted and perhaps even ameliorated. We show that intermittency in a recurrent network does not require plastic connections. At the same time, we argue that an autonomous system with modifiable connections might require intermittent transition mechanisms in order to sustain proper connectivity and function. Networks showing intermittency avoid lockups and at the same time respond robustly and commensurably to dynamical input perturbation. They may thus provide a candidate mechanism for pattern recognition and attention recovery in biological and artificial systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».