['   \n  \n [\'ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ "ਹਾਂ" ਜਾਂ "ਨਹੀਂ", ਸੰਖੇਪ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਸਤਵਿਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। \\n\\nਡੌਕੂਮੈਂਟਃ \\nਐਕਟੀਵਿਟੀ ਆਫ਼ ਡੌਕੂਮੈਂਟਸੰਵੇਦੀ ਨਿਊਰੋਨਜ਼ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਟੈਂਪਰਲ ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਮਾਪ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉਤੇਜਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਕੋਡ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਵਿਧੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਹੈਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਰੇਟਿਨਾ ਗੈਂਗਲੀਅਨ ਸੈੱਲਾਂ\\\'ਸਪਾਈਕ ਟ੍ਰੇਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਘੱਟ-ਅਯਾਮੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਕਾਰਕ ਬਣਾਓ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈਸਥਾਨਿਕ ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤੀ ਗਈ ਸਿੰਗਲ-ਟ੍ਰਾਇਲ ਸਪੇਸ-ਬਾਈ-ਟਾਈਮ ਟੈਂਸਰ ਡੀਕੰਪੋਜੀਸ਼ਨ ਨੂੰ ਗ਼ੈਰ-ਨੈਗੇਟਿਵ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਧਾਇਆ ਹੈ।ਪ੍ਰੀ-ਸਟਿਮੁਲਸ ਬੇਸਲਾਈਨ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਛੋਟ ਦੇਣ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੀ-ਸਟਿਮੁਲਸ ਨਾਲ ਰੈਟੀਨਲ ਗੈਂਗਲੀਅਨ ਸੈੱਲਾਂ ਤੋਂ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇਬੇਸਲਾਇਨ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉਤੇਜਨਾ ਫਾਇਰਿੰਗ ਦਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਬਦੀਲੀ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ ਉਤੇਜਨਾ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਡੇ ਨਤੀਜੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਧਾਰ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ-ਭਰਪੂਰ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਨਿਊਰਲ ਐਕਟੀਵਿਟੀ। \\n\\nਸਮੇਰੀਃ \\n1. ਅਸੀਂ ਗੈਰ-ਨੈਗੇਟਿਵ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੰਗਲ-ਟਰਾਇਲ ਸਪੇਸ-ਬਾਈ-ਟਾਈਮ ਟੈਂਸਰ ਡੀਕੰਪੋਜੀਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਅਧਾਰ ਰੇਖਾ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਛੋਟ ਜੋ ਗੈਰ-ਮਾਮੂਲੀ ਅਧਾਰ ਰੇਖਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n ਸੰਖੇਪ ਤੱਥਾਤਮਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਹੈ।ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ? (ਹਾਂ/ਨਹੀਂ) \\n ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਉੱਤੇ "ਹਾਂ" ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ] ', 'ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ "ਹਾਂ" ਜਾਂ "ਨਹੀਂ", ਸੰਖੇਪ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਵਾਸਤਵਿਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਃ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀਸੰਵੇਦੀ ਨਿਊਰੋਨਜ਼ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਟੈਂਪਰਲ ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਮਾਪ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉਤੇਜਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਕੋਡ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਵਿਧੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਹੈਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਰੇਟਿਨਾ ਗੈਂਗਲੀਅਨ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਪਾਈਕ ਟ੍ਰੇਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਘੱਟ-ਅਯਾਮੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਕਾਰਕ ਬਣਾਓ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈਸਥਾਨਿਕ ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤੀ ਗਈ ਸਿੰਗਲ-ਟ੍ਰਾਇਲ ਸਪੇਸ-ਬਾਈ-ਟਾਈਮ ਟੈਂਸਰ ਡੀਕੰਪੋਜੀਸ਼ਨ ਨੂੰ ਗ਼ੈਰ-ਨੈਗੇਟਿਵ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਧਾਇਆ ਹੈ।ਪ੍ਰੀ-ਸਟਿਮੁਲਸ ਬੇਸਲਾਈਨ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਛੋਟ ਦੇਣ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੀ-ਸਟਿਮੁਲਸ ਨਾਲ ਰੈਟੀਨਲ ਗੈਂਗਲੀਅਨ ਸੈੱਲਾਂ ਤੋਂ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇਬੇਸਲਾਇਨ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉਤੇਜਨਾ ਫਾਇਰਿੰਗ ਦਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਬਦੀਲੀ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ ਉਤੇਜਨਾ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਡੇ ਨਤੀਜੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਧਾਰ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ-ਭਰਪੂਰ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਨਿਊਰਲ ਗਤੀਵਿਧੀ. ਸੰਖੇਪਃ 1. ਅਸੀਂ ਗੈਰ-ਨੈਗੇਟਿਵ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿੰਗਲ-ਟਰਾਇਲ ਸਪੇਸ-ਬਾਈ-ਟਾਈਮ ਟੈਂਸਰ ਡੀਕੰਪੋਜੀਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਹੈ।ਛੂਟ ਪੋਸਟ-ਉਤੇਜਨਾ ਬੇਸਲਾਈਨ ਗਤੀਵਿਧੀ ਜੋ ਗੈਰ-ਮਾਮੂਲੀ ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੀ ਸੰਖੇਪ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ?(ਹਾਂ/ਨਹੀਂ) ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ \'ਤੇ "ਹਾਂ" ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। \n ']