为项目命名是一项艰巨的任务。尤其是当您需要快速为网站起一个漂亮的名称时。您可以花费数小时甚至数天的时间来选择用户会记住的域。或者您只需查看新一期的《域名猎人》，选择一个免费地址即可节省时间。
1. IVANOVA.BLOG（费用 – 1,832 卢布，续订 – 2,987 卢布）
我们以常见姓氏“Ivanova”为例：您可以替换您的姓氏或名字，并使用此地址作为您的博客。
2. FALAFEL.CAFE（费用 – 1,954 卢布，续订 – 3,186 卢布）。沙拉三明治是一道常见的东方菜肴，在俄罗斯也有很多粉丝。
3. ICE-AND-FIRE.RU（费用 – 199 卢布，续订 – 899 卢布）。根据冰与火之歌系列书籍改编的《权力的游戏》系列即将结束。不过，据 HBO 代表称，衍生剧仍将上映。因此，这样的域名非常适合传奇粉丝网站或专业新闻资源。
4. MIXFIGHT.FANS（费用 – 4,071 卢布，续订 – 6,638 卢布）
综合武术是一项流行的运动。他拥有庞大的粉丝大军，每一场重要的比赛都会被非核心媒体密切报道。
5. JAZZBROTHERS.BAND（费用 – 1,531 卢布，续订 – 2,496 卢布）。爵士乐队网站的好名字！
6. KOTLIN.MONSTER（成本 – 709 卢布，续订 – 1,156 卢布）。该域适合希望每个人都知道他的工作有多出色的 Kotlin 开发人员。
7. VR-AR.DIGITAL（成本 – 1,832 卢布，续订 – 2,987 卢布）
该地址既适用于开发 VR 和 AR 应用程序的程序员的专业网站，也适用于娱乐或新闻资源。
如果您在选择中没有找到适合您的领域的域，请在评论中写下。我们一定会在下一期的《领域猎人》中找到合适的东西。
能够快速有效地覆盖广泛的人群。与传统营 购买批量短信服务 销渠 道不同，短信的打开 率非常高，通常超过 98%。这种无与伦比的即时性确保 关键信息实时到达收件人使其成为促销、提醒或紧急通知等时 间敏感型通信的理想选择。
A – 神经解剖学：MB（蘑菇体）- 蘑菇体；AL（触角叶）- 触角叶的肾小球（圆圈）；ME和LO是视神经叶（髓质和小叶）深部的神经纤维。相应的神经通路被标记以与模型进行比较。
B——简化模型。神经元类别显示在右侧
C是一个完整的模型，显示了每种类型神经元的连接和大约数量。所有图表上均保留颜色编码和标签。
神经元的主要类型：KC（凯尼恩细胞） – 凯尼恩细胞，PCT（原小脑束神经元） – 原小脑束神经元，IN（输入神经元） – 输入神经元（嗅觉或视觉），EN（外在神经元） – 外部神经元来自GO和NOGO亚群的蘑菇体。
蘑菇体被建模为三层关联网络。IN输入神经元提供嗅觉、视觉和机械感觉数据的处理。KC Kenyon 细胞层对感官信息进行稀疏编码，以实现高效的样本分类。最后，外在蘑菇体EN神经元连接到前运动皮层并激活各种潜在的行为反应。为简单起见，我们将EN视为两个子群，在不同对象选项之间进行选择时仅控制“进行”或“不进行”响应。KC和EN输出之间的连接通过突触可塑性进行修改，并且可能支持对刺激的行为反应的习得变化。
如上所述
我们需要两个计算引擎来解决 DMTS/DNMTS 问题。第一个找到了维持刺激同一性的方法，第二个则学会使用这个同一性来控制行为并解决问题。
此外，学习结果必须推广到新的刺激，这需要很高的计算复杂性。
凯尼恩细胞有一个功能可以满足检测新奇事 美国手机号码列表 物的要求——感觉调节。在蜜蜂中，即使没有对正确或错误决策进行奖励或惩罚，KC也会显着降低初始样本和重复样本之间的活性高达 50%。这种效应持续几分钟，可能会影响试验期间的行为，但不太可能影响后续试验。
我们现在需要第二种机制
可以使用这个KC属性来控制 Y 迷宫方向行为。应该考虑到蜜蜂必须同时解决 DMTS 和 DNMTS 问题而不遇到矛盾。例如，突触后学习按比例增加GO EN亚群中较弱（重复）的刺激活动和较强（单次）刺激活动。要选择“go”，当前刺激的GO活动必须高于保持固定的NOGO活动。这对于 DMTS 任务来说很好，但在 DNMTS 中必须应用相反的原则——没有突触后学习规则满足这个要求。
因此，解决 DMTS 和 DNMTS
任务需要一组单独的神经元来充当KC和行为之间 户外厨房水槽必不可少的 7 个理由 的开关。最合适的候选者是形成原小脑束（PCT）的抑制性神经元。它们参与调节对KC 的输入，我们建议它们还可以通过突触可塑性调节EN群体对KC输出区域的活动。如果我们假设在PCT神经元活动的高阈值下，重复刺激不会激活它们，但单个刺激会激活它们，那么从PTC到EN 的突触可塑性就成为可能。这将允许解决 DMTS 和 DNMTS 任务，并将这种学习转移到新的刺激中。
因此
我们根据蜜蜂大脑的解剖结构和特性提出了两个模型。第一个模型是上述原理可以解决 DMTS 和 DNMTS 问题并将学习泛化到新样本集的简化演示。但该模型无法证明突触KC到EN 的联想学习不会抑制突触PCT到EN 的学习，反之亦然。因此，第二个模型将更加完整，并且能够通过过渡到新刺激以及一组其他关联任务来解决 DMTS 和 DNMTS。
