Optimization is a common problem fa

Optimization is a common problem faced by complex living systems, over the full course of their development and at all spatial and temporal levels. Biological systems are required to maintain a dynamic range of functioning that provides sensitivity to a variety of different inputs and will thus tend to organize at the critical point where dynamics are supple enough to respond to the external environment, yet stable enough to maintain homeostasis . It has been hypothesized in this light that improper optimization could lead to an overall dysregulated system, performing in a too stiff or too chaotic behavior range . Over the past few decades, the preference for this critical balance between chaos and order has been witnessed derived by theory and confirmed by experiments in various networks, such as the cardiac , endocrine , and central nervous systems, as well as at microscopic levels in mitochondria and in synaptic dynamics . Since nonlinear methods have proved to be so successful diagnostically for both cardiac and other physiological contexts, it seems likely that dynamic network methods may also be suited towards addressing the complex neural system wide processing. Technical progress of both neuroimaging and mathematical methods over the past two decades has made it increasingly possible to approach the dynamic architecture of the brain as an evolving nonlinear system . Yet, despite the widespread use of heart rate variability analyses to measure autonomic dysregulation in psychiatric disorders, applications of these computational techniques have not yet been directed, at least to our knowledge, towards understanding the network-wide neural disregulations allegedly present in such conditions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปรับให้เหมาะสมเป็นปัญหาทั่วไปกับระบบชีวิตที่ซับซ้อน ผ่านหลักสูตรเต็มรูปแบบ ของการพัฒนา และ ในระดับพื้นที่ และชั่วคราวทั้งหมด ระบบชีวภาพจำเป็นต้องรักษาช่วงแบบไดนามิกของการทำงานที่ละเอียดอ่อนต่อความหลากหลายของปัจจัยการผลิตที่แตกต่างกัน และจะดังมักจะ จัดระเบียบจุดสำคัญนุ่มพอที่จะตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมภายนอก มีเสถียรภาพเพียงพอในการรักษาภาวะธำรงดุล dynamics การตั้งสมมติฐานว่าแสงนี้ ที่ปรับให้เหมาะสมไม่เหมาะสมอาจทำให้ระบบโดยรวม dysregulated การมีพฤติกรรมวุ่นวายเกินไป หรือแข็งเกินไปได้ ทศวรรษผ่านมาไม่กี่ การกำหนดลักษณะสำหรับสมดุลนี้สำคัญระหว่างความวุ่นวายและสั่งได้ถูกพยานมาทางทฤษฎี confirmed ทดลองต่าง ๆ เครือข่าย เช่นหัวใจ ต่อมไร้ท่อ และระบบประสาทส่วนกลาง และระดับกล้องจุลทรรศน์ ใน mitochondria และ synaptic dynamics เนื่องจากวิธีการไม่เชิงเส้นได้พิสูจน์ให้ประสบความสำเร็จดังนั้น diagnostically สำหรับหัวใจและบริบทอื่น ๆ สรีรวิทยา เหมือนมีแนวโน้มว่า เครือข่ายแบบไดนามิกวิธีอาจเหมาะสมต่อการจัดการกับระบบประสาทที่ซับซ้อนกว้างประมวลผล ความก้าวหน้าทางเทคนิคของ neuroimaging และวิธีการทางคณิตศาสตร์ผ่านมาสองทศวรรษได้ทำขึ้นเพื่อเข้าสมองเป็นระบบไม่เชิงเส้นการพัฒนาสถาปัตยกรรมแบบไดนามิก ยัง แม้ มีการใช้อย่างแพร่หลายของวิเคราะห์ความแปรผันอัตราการเต้นหัวใจวัด autonomic dysregulation ในโรคจิตเวช ใช้เทคนิคเหล่านี้คำนวณได้ไม่ได้รับคำแนะนำ น้อยความรู้ของเรา สู่ความเข้าใจที่ทั่วทั้งเครือข่ายประสาท disregulations หลังอยู่ในสภาพดังกล่าว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นปัญหาที่พบบ่อยต้องเผชิญกับระบบที่อยู่อาศัยที่มีความซับซ้อนกว่าหลักสูตรเต็มรูปแบบของการพัฒนาของพวกเขาและในทุกระดับพื้นที่และเวลา ระบบชีวภาพจะต้องรักษาช่วงแบบไดนามิกของการทำงานที่ให้ความไวต่อความหลากหลายของปัจจัยการผลิตที่แตกต่างกันจึงจะมีแนวโน้มที่จะจัดที่จุดสำคัญที่มีการเปลี่ยนแปลงนุ่มพอที่จะตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมภายนอกที่ยังมีเสถียรภาพเพียงพอที่จะรักษาสภาวะสมดุล มีการตั้งสมมติฐานในแง่ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่เหมาะสมอาจนำไปสู่​​ระบบโดยรวม dysregulated นี้ดำเนินการในช่วงพฤติกรรมแข็งเกินไปหรือวุ่นวายเกินไป ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมาการตั้งค่าสำหรับสมดุลที่สำคัญระหว่างความสับสนวุ่นวายและการสั่งซื้อได้รับการเห็นมาจากทฤษฎีและการปรับอากาศสาย rmed โดยการทดลองในเครือข่ายต่างๆเช่นการเต้นของหัวใจต่อมไร้ท่อและระบบประสาทส่วนกลางเช่นเดียวกับในระดับกล้องจุลทรรศน์ใน mitochondria และในการเปลี่ยนแปลง synaptic ตั้งแต่วิธีการเชิงเส้นได้พิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จดังนั้น diagnostically ทั้งบริบทการเต้นของหัวใจและร่างกายอื่น ๆ ก็ดูเหมือนว่าวิธีการแบบไดนามิกเครือข่ายก็อาจจะเหมาะต่อการอยู่ในระบบประสาทที่ซับซ้อนการประมวลผลกว้าง ความคืบหน้าทางเทคนิคของทั้งสอง neuroimaging และวิธีการทางคณิตศาสตร์ในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมาได้ทำให้มันเป็นไปได้มากขึ้นที่จะเข้าใกล้สถาปัตยกรรมแบบไดนามิกของสมองเป็นระบบไม่เชิงเส้นการพัฒนา แต่แม้จะมีการใช้งานอย่างแพร่หลายของความแปรปรวนของอัตราการเต้นหัวใจวิเคราะห์การวัด dysregulation อัตโนมัติในความผิดปกติท​​างจิตเวช, การประยุกต์ใช้เทคนิคการคำนวณเหล่านี้ยังไม่ได้รับคำสั่งอย่างน้อยถึงความรู้ของเราที่มีต่อการทำความเข้าใจ disregulations ประสาทเครือข่ายทั้งที่ถูกกล่าวหาว่าอยู่ในเงื่อนไขดังกล่าว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นปัญหาทั่วไปประสบโดยระบบชีวิตซับซ้อน ผ่านหลักสูตรเต็มรูปแบบของการพัฒนาของพวกเขาและในระดับพื้นที่ และชั่วคราวระบบชีวภาพจะต้องรักษาแบบไดนามิกช่วงของการทำงานที่ให้ความไวต่อความหลากหลายของปัจจัยการผลิตต่าง ๆ และจึงมีแนวโน้มที่จะจัดระเบียบในจุดวิกฤติที่เปลี่ยนแปลงจะอ่อนนุ่มพอที่จะตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อมภายนอก ยังมั่นคงเพียงพอที่จะรักษาความสมดุลของร่างกายมีการตั้งสมมติฐานในแสงที่ไม่เหมาะสม อาจนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ dysregulated การแสดงในช่วงที่แข็งเกินไป หรือพฤติกรรมวุ่นวายเกินไป . กว่าทศวรรษที่ผ่านมา , การตั้งค่านี้มีความสมดุลระหว่างความสับสนวุ่นวายและใบสั่งได้ถูกเห็นได้จากทฤษฎีและคอนจึง rmed โดยการทดลองในเครือข่ายต่างๆ เช่น หัวใจ , ต่อมไร้ท่อ ,และระบบประสาทส่วนกลาง รวมทั้งในระดับกล้องจุลทรรศน์ในไมโตคอนเดรียและพลวัตของ Synaptic . ตั้งแต่วิธีการเชิงเส้นได้พิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จมาก diagnostically ทั้งหัวใจและบริบททางสรีรวิทยาอื่นๆ ดูเหมือนว่าวิธีการที่เครือข่ายแบบไดนามิกอาจจะเหมาะกับการประมวลผลกว้างต่อระบบประสาทที่ซับซ้อนความก้าวหน้าทางเทคนิคของทั้งระบบประสาทและวิธีการทางคณิตศาสตร์มากกว่าที่ผ่านมาสองทศวรรษที่ผ่านมาได้ทำให้มันเป็นไปได้ที่จะเพิ่มแนวทางสถาปัตยกรรมแบบไดนามิกของสมอง เป็นการพัฒนาเชิงระบบ แต่แม้จะมีการใช้อย่างแพร่หลายของอัตราการเต้นหัวใจ วัดความสามารถในการวิเคราะห์ ความแปรปรวน dysregulation psychiatric disordersการประยุกต์ใช้เทคนิคการคำนวณเหล่านี้ได้โดยตรง อย่างน้อยความรู้ความเข้าใจของเราที่มีต่อเครือข่ายกว้างประสาท disregulations ถูกกล่าวหาว่าอยู่ในเงื่อนไขดังกล่าว