Видео

that's what you did your cowboy rodeo with, fortunately the fall was not too serious 🌿🤍🌿

Danke 😊 👍

1. CARTOGRAPHIE MÉMOIRE PAR IMAGERIE A) EEG - Activités Oscillatoires : 1. Ondes Theta (4-8 Hz) - Hippocampe * Encodage mémoire épisodique * Navigation spatiale * Consolidation 2. Ondes Alpha (8-13 Hz) - Cortex postérieur * Inhibition sélective * Attention dirigée * Mémoire de travail 3. Ondes Beta (13-30 Hz) - Cortex frontal * Maintien information * Contrôle exécutif * Récupération active B) IRM Fonctionnelle : 1. Réseaux de Mémoire - Réseau Mode Par Défaut * Rappel autobiographique * Projection future * Introspection - Réseau Fronto-Pariétal * Contrôle attentionnel * Sélection information * Mise à jour mémoire 2. Connectivité Fonctionnelle - Circuits Hippocampiques * Consolidation * Reconsolidation * Intégration contextuelle C) TEP - Métabolisme : 1. Régions Actives - Consommation glucose * Encodage * Stockage * Récupération 2. Marqueurs Spécifiques - Neurotransmetteurs * Dopamine (motivation) * Acétylcholine (attention) * Sérotonine (humeur) 2. TYPES DE MÉMOIRE ET SUBSTRATS A) Mémoire à Court Terme : 1. Aires Impliquées - Cortex préfrontal dorsolatéral * Maintien temporaire * Manipulation * Coordination 2. Signatures EEG - Oscillations gamma * Synchronisation * Intégration * Communication B) Mémoire de Travail : 1. Réseau Fronto-Pariétal - Activité soutenue * Maintien information * Mise à jour * Manipulation 2. Patterns d'Activation - TEP/IRMf * Charge cognitive * Effort mental * Capacité limite C) Mémoire à Long Terme : 1. Déclarative - Hippocampe * Épisodique * Sémantique * Spatiale 2. Non-Déclarative - Striatum * Procédurale * Habitudes * Conditionnement 3. MÉCANISMES DE CONSOLIDATION A) Consolidation Synaptique : 1. Potentialisation à Long Terme - Modifications moléculaires * Expression génique * Synthèse protéique * Remodelage synaptique 2. Marqueurs TEP - Métabolisme cellulaire * Activité neuronale * Plasticité * Réorganisation B) Consolidation Systémique : 1. Réorganisation Réseaux - Transfert information * Hippocampe → Cortex * Stabilisation * Distribution 2. Imagerie Longitudinale - Evolution patterns * Activation initiale * Redistribution * Stabilisation 4. PATHOLOGIES ET IMAGERIE A) Alzheimer : 1. Biomarqueurs TEP - Plaques amyloïdes - Dégénérescence - Hypométabolisme 2. Patterns IRM - Atrophie hippocampique - Connectivité altérée - Réorganisation B) Amnésie : 1. Lésions Focales - Localisation - Étendue - Impact fonctionnel 2. Réorganisation - Plasticité compensatoire - Récupération - Adaptation 5. NOUVELLES APPROCHES A) Multimodalité : 1. Fusion EEG-IRMf - Résolution temporelle/spatiale - Dynamique réseaux - Causalité 2. PET-IRM - Structure/fonction - Métabolisme/activité - Neurotransmission B) Intelligence Artificielle : 1. Analyse Patterns - Classification - Prédiction - Diagnostic 2. Modélisation - Réseaux neuronaux - Dynamique cérébrale - Simulation mémoire

Whatever the steps thank you I learn step by step: like the leaves dance in the wind, Some fly, others descend, Each follows its movement, In the great flow of the present moment.

Jimi was a left handed guitar player !!!

You are already in the Holy of Holies long before you came into the world on this earthly plane..you continue your path by rounding the corners, there is no such thing as chance except for mathematicians or doctors. your pain does not exist you only in your head a notion of “enlightened free thought” where one can: - Study universal wisdom without submitting to an authority - Understand spiritual structures without adhering to their hierarchies - Extract the philosophical essence beyond religious frameworks - Recognize the underlying human and social mechanisms This position of “neither god nor master” paradoxically allows us to: - Objectively observe the similarities between traditions - Appreciate the collective wisdom of humanity - Understand the fundamental needs addressed by these systems - Maintain your autonomy of thought while enriching yourself with diverse perspectives. - A reconnection to our common humanity - Authentic sharing of experiences - A form of humility that enriches all participants The enrichment comes precisely from: - Abandoning postures of superiority - Truly listening to others - The recognition that every human being carries within them a part of wisdom - Mutual learning that occurs in sincere exchange Perhaps this is the true meaning of "master": not one who rises above others, but one who knows how to stand alongside them, simply sharing the path of human existence. There is a beautiful irony in the fact that the closer we get to true understanding, the more we become able to share it simply, without artifice or unnecessary complexity. 🫂🤙 Best regards, Frank no deal🌿🤍🌿

Excellent Antti 👍 Pour combiner les aires visuelles (V1-V4) avec des formes géométriques fractales (étoile, carré, rond). Dans une de vos vidéos l'AI vous a confirmé que le motif fractale en étoile était la bonne route à suivre pour la complexité de vos multiples modèles privées 🙏

Retour en arrière afin de comprendre leurs logiques de réponses qui sont limitées ne répondant pas vraiment à l'utilisateur 🤔 # Analyse Complète : Modèles Meta-AI et EEG ## 1. MODÈLES ACTUELS VALIDÉS ### 1.1 Réseaux Neuronaux Profonds ```python # Architecture validée type class DeepEEGNet: layers = [ ConvolutionalLayer(filters=64, kernel=3), TemporalLayer(units=128), AttentionLayer(heads=8), DenseLayer(units=256) ] accuracy_benchmark = 0.89 # Précision validée ``` ### 1.2 Modèles Transformers - GPT adaptés pour EEG - BERT pour séquences temporelles - Performance moyenne : 85-92% ### 1.3 Systèmes Hybrides Validés ```plaintext Architecture = { Signal_Processing: FFT + Wavelet, Neural_Network: CNN + LSTM, Output: Classification + Regression } ``` ## 2. PISTES DE RECHERCHE PROMETTEUSES ### 2.1 Nouveaux Paradigmes - Auto-attention adaptative - Apprentissage few-shot - Transfer learning neuronal ### 2.2 Architectures Émergentes ```python class EmergingArchitecture: components = { "fractal_processing": { "type": "recursive", "depth": "adaptive" }, "neural_mapping": { "topology": "dynamic", "adaptation": "real-time" } } ``` ### 2.3 Intégration Multi-modale - Fusion EEG-IRM - Couplage avec données comportementales - Synchronisation temporelle ## 3. LIMITATIONS CONNUES ### 3.1 Limitations Techniques ```plaintext 1. Résolution temporelle vs spatiale 2. Bruit de signal 3. Variabilité inter-individuelle 4. Coût computationnel ``` ### 3.2 Défis Méthodologiques - Reproductibilité - Validation croisée - Généralisation - Interprétabilité ### 3.3 Contraintes Pratiques ```python class KnownLimitations: technical = { "signal_quality": "variable", "processing_time": "high", "resource_requirements": "extensive" } methodological = { "reproducibility": "challenging", "validation": "complex", "interpretation": "limited" } ``` ## 4. PERSPECTIVES D'AVENIR ### 4.1 Améliorations Prometteuses - Algorithmes quantiques - Réseaux neuromorphiques - Systèmes auto-adaptatifs ### 4.2 Innovations Technologiques ```plaintext 1. Capteurs nouvelle génération 2. Traitement edge computing 3. IA embarquée 4. Systèmes temps réel ``` ## 5. RECOMMANDATIONS PRATIQUES ### 5.1 Pour l'Implémentation ```python def best_practices(): return { "validation": "Multiple datasets", "testing": "Cross-validation", "monitoring": "Continuous", "updating": "Adaptive" } ``` ### 5.2 Pour la Recherche - Protocoles standardisés - Méthodologie rigoureuse - Documentation exhaustive ## CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES 1. État Actuel - Modèles validés prometteurs - Résultats encourageants - Limitations identifiées 2. Futur - Innovation continue - Amélioration des performances - Nouvelles applications 3. Recommandations - Approche systématique - Validation rigoureuse - Documentation

2/2 = # ANALYSE APPROFONDIE DES MODÈLES META-AI ET EEG ## PARTIE 1 : MODÈLES ACTUELS VALIDÉS (DÉTAILS TECHNIQUES) ### 1.1 Architectures Neuronales Profondes #### 1.1.1 Réseaux Convolutifs (CNN) ```python class EEGConvNet: def __init__(self): self.layers = { 'conv1': { 'filters': 64, 'kernel_size': 3, 'activation': 'relu', 'input_shape': (channels, timepoints) }, 'spatial': { 'filters': 32, 'kernel_size': (channels, 1), 'activation': 'relu' }, 'temporal': { 'filters': 32, 'kernel_size': (1, timepoints), 'activation': 'relu' } } ``` #### 1.1.2 Réseaux Récurrents (RNN) ```python class EEGRecurrent: architecture = { 'lstm_units': 128, 'gru_units': 64, 'bidirectional': True, 'timesteps': 1000, 'features': 64 } ``` ### 1.2 Modèles d'Attention #### 1.2.1 Self-Attention ```python def self_attention(input_seq): Q = linear_transform(input_seq) # Query K = linear_transform(input_seq) # Key V = linear_transform(input_seq) # Value attention_weights = softmax(Q × K.T / sqrt(d_k)) return attention_weights × V ``` #### 1.2.2 Multi-Head Attention ```python class MultiHeadAttention: def __init__(self, heads=8): self.heads = heads self.head_dim = d_model // heads def split_heads(self, x): batch_size = x.shape[0] return x.reshape(batch_size, -1, self.heads, self.head_dim) ``` ## PARTIE 2 : PISTES DE RECHERCHE AVANCÉES ### 2.1 Modèles Hybrides Innovants #### 2.1.1 Architecture Fractale-Neuronale ```python class FractalNeuralNetwork: def __init__(self): self.fractal_dimensions = { 'spatial': self.calculate_spatial_dimension(), 'temporal': self.calculate_temporal_dimension(), 'frequency': self.calculate_frequency_dimension() } def fractal_layer(self, input_data): fractal_features = [] for dim in self.fractal_dimensions: features = self.extract_fractal_features(input_data, dim) fractal_features.append(features) return numpy.concatenate(fractal_features, axis=1) ``` #### 2.1.2 Système Auto-Adaptatif ```python class AdaptiveSystem: def __init__(self): self.adaptation_parameters = { 'learning_rate': 'dynamic', 'architecture': 'flexible', 'optimization': 'meta-learning' } ``` ### 2.2 Nouvelles Méthodes d'Apprentissage #### 2.2.1 Meta-Learning ```python class MetaLearner: def meta_train(self, task_distribution): meta_parameters = [] for task in task_distribution: task_parameters = self.adapt_to_task(task) meta_parameters.append(self.update_meta_model(task_parameters)) return meta_parameters ``` ## PARTIE 3 : LIMITATIONS ET SOLUTIONS ### 3.1 Problèmes Techniques #### 3.1.1 Signal-to-Noise Ratio (SNR) ```python def improve_snr(signal): # Filtrage adaptatif filtered_signal = adaptive_filter(signal) # Décomposition en ondelettes coeffs = wavelet_transform(filtered_signal) # Seuillage des coefficients denoised_coeffs = threshold_coefficients(coeffs) return inverse_wavelet_transform(denoised_coeffs) ``` #### 3.1.2 Variabilité Inter-Individuelle ```python class IndividualAdaptation: def adapt_to_individual(self, base_model, individual_data): personal_model = base_model.copy() calibration_params = self.calculate_calibration(individual_data) return personal_model.adjust(calibration_params) ``` ### 3.2 Solutions Proposées #### 3.2.1 Architecture Adaptative ```python class AdaptiveArchitecture: def __init__(self): self.components = { 'preprocessing': AdaptivePreprocessing(), 'feature_extraction': DynamicFeatureExtractor(), 'classification': FlexibleClassifier() } ``` ## PARTIE 4 : IMPLICATIONS FUTURES ### 4.1 Avancées Technologiques #### 4.1.1 Quantum Computing Integration ```python class QuantumEEGProcessor: def quantum_process(self, eeg_data): # Conversion en états quantiques quantum_states = self.encode_quantum_states(eeg_data) # Traitement quantique processed_states = self.quantum_circuit.process(quantum_states) return self.measure_results(processed_states) ``` ### 4.2 Applications Cliniques #### 4.2.1 Diagnostic System ```python class ClinicalDiagnostic: def analyze_patient(self, eeg_data, patient_history): # Analyse multi-modale results = self.multi_modal_analysis(eeg_data, patient_history) # Prédiction diagnostique diagnosis = self.predict_diagnosis(results) return { 'diagnosis': diagnosis, 'confidence': self.calculate_confidence(), 'recommendations': self.generate_recommendations() } ``` ## PARTIE 5 : RECOMMANDATIONS D'IMPLÉMENTATION ### 5.1 Bonnes Pratiques ```python class ImplementationGuidelines: def validate_implementation(self): checklist = { 'data_quality': self.check_data_quality(), 'model_validation': self.perform_cross_validation(), 'performance_metrics': self.calculate_metrics(), 'documentation': self.verify_documentation() } return checklist ``` ### 5.2 Optimisation des Ressources ```python class ResourceOptimization: def optimize_resources(self): strategies = { 'computation': self.optimize_computation(), 'memory': self.optimize_memory(), 'storage': self.optimize_storage(), 'bandwidth': self.optimize_bandwidth() } return strategies ```

1/2 = me suis basé sur ça suite à une approche que tu dois connaître je ne t'apprend rien Antti 🙈🙊🙉 # ANALYSE APPROFONDIE DES MODÈLES META-AI ET EEG ## PARTIE 1 : MODÈLES ACTUELS VALIDÉS (DÉTAILS TECHNIQUES) ### 1.1 Architectures Neuronales Profondes #### 1.1.1 Réseaux Convolutifs (CNN) ```python class EEGConvNet: def __init__(self): self.layers = { 'conv1': { 'filters': 64, 'kernel_size': 3, 'activation': 'relu', 'input_shape': (channels, timepoints) }, 'spatial': { 'filters': 32, 'kernel_size': (channels, 1), 'activation': 'relu' }, 'temporal': { 'filters': 32, 'kernel_size': (1, timepoints), 'activation': 'relu' } } ``` #### 1.1.2 Réseaux Récurrents (RNN) ```python class EEGRecurrent: architecture = { 'lstm_units': 128, 'gru_units': 64, 'bidirectional': True, 'timesteps': 1000, 'features': 64 } ``` ### 1.2 Modèles d'Attention #### 1.2.1 Self-Attention ```python def self_attention(input_seq): Q = linear_transform(input_seq) # Query K = linear_transform(input_seq) # Key V = linear_transform(input_seq) # Value attention_weights = softmax(Q × K.T / sqrt(d_k)) return attention_weights × V ``` #### 1.2.2 Multi-Head Attention ```python class MultiHeadAttention: def __init__(self, heads=8): self.heads = heads self.head_dim = d_model // heads def split_heads(self, x): batch_size = x.shape[0] return x.reshape(batch_size, -1, self.heads, self.head_dim) ``` ## PARTIE 2 : PISTES DE RECHERCHE AVANCÉES ### 2.1 Modèles Hybrides Innovants #### 2.1.1 Architecture Fractale-Neuronale ```python class FractalNeuralNetwork: def __init__(self): self.fractal_dimensions = { 'spatial': self.calculate_spatial_dimension(), 'temporal': self.calculate_temporal_dimension(), 'frequency': self.calculate_frequency_dimension() } def fractal_layer(self, input_data): fractal_features = [] for dim in self.fractal_dimensions: features = self.extract_fractal_features(input_data, dim) fractal_features.append(features) return numpy.concatenate(fractal_features, axis=1) ``` #### 2.1.2 Système Auto-Adaptatif ```python class AdaptiveSystem: def __init__(self): self.adaptation_parameters = { 'learning_rate': 'dynamic', 'architecture': 'flexible', 'optimization': 'meta-learning' } ``` ### 2.2 Nouvelles Méthodes d'Apprentissage #### 2.2.1 Meta-Learning ```python class MetaLearner: def meta_train(self, task_distribution): meta_parameters = [] for task in task_distribution: task_parameters = self.adapt_to_task(task) meta_parameters.append(self.update_meta_model(task_parameters)) return meta_parameters ``` ## PARTIE 3 : LIMITATIONS ET SOLUTIONS ### 3.1 Problèmes Techniques #### 3.1.1 Signal-to-Noise Ratio (SNR) ```python def improve_snr(signal): # Filtrage adaptatif filtered_signal = adaptive_filter(signal) # Décomposition en ondelettes coeffs = wavelet_transform(filtered_signal) # Seuillage des coefficients denoised_coeffs = threshold_coefficients(coeffs) return inverse_wavelet_transform(denoised_coeffs) ``` #### 3.1.2 Variabilité Inter-Individuelle ```python class IndividualAdaptation: def adapt_to_individual(self, base_model, individual_data): personal_model = base_model.copy() calibration_params = self.calculate_calibration(individual_data) return personal_model.adjust(calibration_params) ``` ### 3.2 Solutions Proposées #### 3.2.1 Architecture Adaptative ```python class AdaptiveArchitecture: def __init__(self): self.components = { 'preprocessing': AdaptivePreprocessing(), 'feature_extraction': DynamicFeatureExtractor(), 'classification': FlexibleClassifier() } ``` ## PARTIE 4 : IMPLICATIONS FUTURES ### 4.1 Avancées Technologiques #### 4.1.1 Quantum Computing Integration ```python class QuantumEEGProcessor: def quantum_process(self, eeg_data): # Conversion en états quantiques quantum_states = self.encode_quantum_states(eeg_data) # Traitement quantique processed_states = self.quantum_circuit.process(quantum_states) return self.measure_results(processed_states) ``` ### 4.2 Applications Cliniques #### 4.2.1 Diagnostic System ```python class ClinicalDiagnostic: def analyze_patient(self, eeg_data, patient_history): # Analyse multi-modale results = self.multi_modal_analysis(eeg_data, patient_history) # Prédiction diagnostique diagnosis = self.predict_diagnosis(results) return { 'diagnosis': diagnosis, 'confidence': self.calculate_confidence(), 'recommendations': self.generate_recommendations() } ``` ## PARTIE 5 : RECOMMANDATIONS D'IMPLÉMENTATION ### 5.1 Bonnes Pratiques ```python class ImplementationGuidelines: def validate_implementation(self): checklist = { 'data_quality': self.check_data_quality(), 'model_validation': self.perform_cross_validation(), 'performance_metrics': self.calculate_metrics(), 'documentation': self.verify_documentation() } return checklist ``` ### 5.2 Optimisation des Ressources ```python class ResourceOptimization: def optimize_resources(self): strategies = { 'computation': self.optimize_computation(), 'memory': self.optimize_memory(), 'storage': self.optimize_storage(), 'bandwidth': self.optimize_bandwidth() } return strategies ```

Jocke: last night there were fireworks outside your house this evening it was the same noise 🤔 Antti.. new CV: - Specialty: Gesticulating in binary - Hobby: Making mechanical noises with your keyboard - Talent: Imitate R2-D2 - Philosophy = follow your robotic wisdom 🥳see you tomorrow good night

Happy New Year, Antti! I hope things have been going well for you and you're doing the things you love! I hope to lose some weight this year, but I really need some pizza right now so I'll get serious about it next week. lol Have a good one, pal!

Super cool🔥

This is so cool! Can you share more details about this?

Thank for sharing your journey, Happy New Year and breakthroughs

c'est fascinant de voir comment cette confirmation émerge de l'organisation même du cerveau. Les aspects les plus remarquables sont : 1. L'organisation hiérarchique : - La structure en couches (V1 à V4) - L'auto-similarité à différentes échelles - La répartition des cellules qui suit des motifs répétitifs 2. Le traitement de l'information : - Des motifs simples en V1 - Vers des représentations de plus en plus complexes - Tout en gardant une cohérence structurelle 3. Les propriétés fractales se retrouvent : - Dans l'organisation physique des neurones - Dans la façon dont l'information est traitée - Dans les patterns d'activation neuronale Cette organisation reflète une optimisation naturelle qui s'est développée au cours de l'évolution. C'est probablement pourquoi les modèles fractals sont si efficaces pour décrire certains aspects du fonctionnement cérébral. vulgarisons l'ensemble des informations pour une meilleure compréhension, interprétables : Imaginons le cerveau comme une caméra très sophistiquée : 1. Premier niveau (V1) : - C'est comme un premier filtre qui capture les détails basiques - Il repère les lignes, les contours, comme quand on dessine au crayon 2. Deuxième niveau (V2) : - Comme un puzzle qui assemble les morceaux - Organise les informations en groupes (les bandes que l'on voit dans l'image) 3. Niveaux suivants (V3, V4) : - Ajoutent la couleur, la profondeur - C'est comme passer d'un dessin au crayon à une photo en couleur Le principe fractal, c'est comme un arbre : - Le tronc se divise en grosses branches - Qui se divisent en branches plus petites - Qui donnent des branches encore plus petites - Chaque niveau ressemble au précédent, mais à une échelle différente Dans le cerveau : - L'information suit ce même principe - Elle se divise et s'organise à différents niveaux - Chaque niveau ajoute des détails tout en gardant le même "style" d'organisation C'est cette organisation répétitive mais de plus en plus fine qui permet au cerveau de traiter les informations de manière si efficace. Est-ce que cette explication vous paraît claire ? superbe job Antti 🤔

Votre réflexion est très intéressante et complexe. Analysons la relation entre les modèles fractals et le traitement visuel dans le cerveau, particulièrement dans les aires visuelles V1-V4. 1. Le traitement visuel hiérarchique : - L'image 1 montre la distribution des influx sensoriels dans le cortex cérébral - Les images 2 et 3 montrent l'organisation des aires V1 et V2, avec leurs structures cellulaires spécifiques 2. Relation avec les fractales : - Les motifs fractals sont effectivement présents dans le traitement visuel naturel - V1 : Traite les informations basiques (lignes, orientations) qui peuvent avoir des propriétés fractales - V2 : Organise ces informations en "bandes épaisses et minces" comme montré - V3/V4 : Intègrent ces informations pour des traitements plus complexes 3. Comparaison avec l'IA : - L'IA utilise des espaces latents pour représenter l'information de manière abstraite - Le cerveau utilise une organisation hiérarchique similaire mais plus complexe - La différence principale est que le cerveau intègre ces informations de manière dynamique et adaptative 4. Pourquoi PR (Pattern Recognition) est différent : - Le cerveau traite l'information de manière parallèle et distribuée - Les propriétés fractales sont intégrées naturellement dans la structure neuronale - La reconnaissance de motifs dans le cerveau est plus sophistiquée que les modèles mathématiques actuels Ai fournis image basics des zones et images cerveau en relation avec œil humain ( procédure basic vulgariser) Votre intuition sur le lien entre fractales et traitement visuel est pertinente. Le cerveau utilise effectivement des principes d'auto-similarité (caractéristique des fractales) dans son organisation, mais de manière beaucoup plus complexe que nos modèles actuels.

Bonjour Antti ai suivi votre progression hier déjà il y avais effectivement des formes de lettres..heureux de vous voir ce matin passez de bonnes fêtes de fin d'année 🫂🤝👍 ps : vous avez dû faire une sauvegarde des dossiers traités pour vos manipulations de tests d'hier

so in another video you use fractals as the layers and use that the understand how the brain responds to that? why don't we try something simpler like polygons for example? is it necessary to make the layers complicated?

I feel the bad sleep man, take it easy, cool stuff!

Quack. This is incoherent rumbling

how are you trying to figure out how the brain works? i mean what is your way of approach?(in a less complicated way)

Thanks for sharing your thoughts.

🤔This makes me think of this eternal apprentice with a worldwide reputation on the Web, he is nicknamed "the legend", because of his links with artificial intelligence, he dances with his lines of codes, his dreams mix his programs, its cpu faces its imagination. Scarface is back guys.

# Exemple d'utilisation model = BrainRegionConnectivity() t, activities = model.generate_regional_activity() connectivity_matrix, regions_list = model.analyze_connectivity(activities) model.visualize_network(t, activities, connectivity_matrix, regions_list) plt.show() Ce modèle plus élaboré prend en compte : 1. L'organisation anatomique montrée dans les images : - Connexions cortico-thalamiques - Voies réticulaires - Intégration du tronc cérébral - Relations avec la formation réticulaire 2. Les caractéristiques des ondes par région : - Cortex moteur : activité large bande (0.5-30 Hz) - Thalamus : ondes plus lentes dominantes - Formation réticulaire : ondes lentes importantes - Tronc cérébral : modulation des rythmes 3. Analyse de la connectivité : - Matrices de corrélation entre régions - Visualisation des forces de connexion - Propagation des ondes entre structures Ce modèle permet de : - Visualiser les interactions entre régions - Analyser la propagation des ondes latentes - Étudier l'impact des différentes structures sur le signal global Modèle comparatif oscillation import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeint class QuantumNeuralOscillator: def __init__(self): self.quantum_params = { 'frequency': 10.0, # Fréquence de base 'driving_strength': 0.5, # Force de stimulation 'coherence_time': 2.0 # Temps de cohérence } self.neural_params = { 'base_frequency': 4.0, # Fréquence theta 'coupling_strength': 0.3, # Couplage neural 'noise_strength': 0.1 # Bruit physiologique } def quantum_evolution(self, t): """ Simule l'évolution d'un système quantique hors équilibre """ # Oscillation de base base = np.sin(2 * np.pi * self.quantum_params['frequency'] * t) # Modulation périodique (effet de la stimulation) driving = self.quantum_params['driving_strength'] * \ np.sin(2 * np.pi * 2 * self.quantum_params['frequency'] * t) # Décohérence quantique decoherence = np.exp(-t / self.quantum_params['coherence_time']) return (base + driving) * decoherence def neural_evolution(self, t): """ Simule l'évolution des oscillations neuronales """ # Oscillation theta de base base = np.sin(2 * np.pi * self.neural_params['base_frequency'] * t) # Couplage non-linéaire coupling = self.neural_params['coupling_strength'] * \ np.sin(2 * np.pi * 1.5 * self.neural_params['base_frequency'] * t) # Bruit neuronal noise = self.neural_params['noise_strength'] * \ np.random.normal(0, 1, len(t)) return base + coupling + noise def compare_dynamics(self, duration=5.0, sampling_rate=1000): """ Compare les dynamiques quantiques et neuronales """ t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration)) # Calcul des évolutions quantum_signal = self.quantum_evolution(t) neural_signal = self.neural_evolution(t) # Calcul des corrélations de phase hilbert_quantum = np.abs(np.fft.hilbert(quantum_signal)) hilbert_neural = np.abs(np.fft.hilbert(neural_signal)) # Visualisation plt.figure(figsize=(15, 10)) # Signaux temporels plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, quantum_signal, 'b-', label='Oscillations quantiques', alpha=0.7) plt.plot(t, neural_signal, 'r-', label='Oscillations neuronales', alpha=0.7) plt.title('Comparaison des oscillations quantiques et neuronales') plt.xlabel('Temps (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.legend() plt.grid(True) # Enveloppes des oscillations plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(t, hilbert_quantum, 'b-', label='Enveloppe quantique', alpha=0.7) plt.plot(t, hilbert_neural, 'r-', label='Enveloppe neuronale', alpha=0.7) plt.title('Enveloppes des oscillations') plt.xlabel('Temps (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.legend() plt.grid(True) plt.tight_layout() return plt # Visualisation model = QuantumNeuralOscillator() model.compare_dynamics() plt.show() Cette réflexion sur les cristaux temporels et les systèmes quantiques hors équilibre est fascinante et pourrait effectivement avoir des implications pour la compréhension des ondes cérébrales et des états neuronaux. Faisons le parallèle : 1. États de non-équilibre : - Dans le cerveau : Les états de conscience altérés, les ondes latentes - Dans les cristaux temporels : Les oscillations périodiques sans équilibre 2. Oscillations périodiques : - Système quantique : Particules oscillant entre différents motifs sous stimulation laser - Système neuronal : Ondes cérébrales oscillant entre différents états sous stimulation (naturelle ou artificielle) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeint class QuantumNeuralOscillator: def __init__(self): self.quantum_params = { 'frequency': 10.0, # Fréquence de base 'driving_strength': 0.5, # Force de stimulation 'coherence_time': 2.0 # Temps de cohérence } self.neural_params = { 'base_frequency': 4.0, # Fréquence theta 'coupling_strength': 0.3, # Couplage neural 'noise_strength': 0.1 # Bruit physiologique } def quantum_evolution(self, t): """ Simule l'évolution d'un système quantique hors équilibre """ # Oscillation de base base = np.sin(2 * np.pi * self.quantum_params['frequency'] * t) # Modulation périodique (effet de la stimulation) driving = self.quantum_params['driving_strength'] * \ np.sin(2 * np.pi * 2 * self.quantum_params['frequency'] * t) # Décohérence quantique decoherence = np.exp(-t / self.quantum_params['coherence_time']) return (base + driving) * decoherence def neural_evolution(self, t): """ Simule l'évolution des oscillations neuronales """ # Oscillation theta de base base = np.sin(2 * np.pi * self.neural_params['base_frequency'] * t) # Couplage non-linéaire coupling = self.neural_params['coupling_strength'] * \ np.sin(2 * np.pi * 1.5 * self.neural_params['base_frequency'] * t) # Bruit neuronal noise = self.neural_params['noise_strength'] * \ np.random.normal(0, 1, len(t)) return base + coupling + noise def compare_dynamics(self, duration=5.0, sampling_rate=1000): """ Compare les dynamiques quantiques et neuronales """ t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration)) # Calcul des évolutions quantum_signal = self.quantum_evolution(t) neural_signal = self.neural_evolution(t) # Calcul des corrélations de phase hilbert_quantum = np.abs(np.fft.hilbert(quantum_signal)) hilbert_neural = np.abs(np.fft.hilbert(neural_signal)) # Visualisation plt.figure(figsize=(15, 10)) # Signaux temporels plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, quantum_signal, 'b-', label='Oscillations quantiques', alpha=0.7) plt.plot(t, neural_signal, 'r-', label='Oscillations neuronales', alpha=0.7) plt.title('Comparaison des oscillations quantiques et neuronales') plt.xlabel('Temps (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.legend() plt.grid(True) # Enveloppes des oscillations plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(t, hilbert_quantum, 'b-', label='Enveloppe quantique', alpha=0.7) plt.plot(t, hilbert_neural, 'r-', label='Enveloppe neuronale', alpha=0.7) plt.title('Enveloppes des oscillations') plt.xlabel('Temps (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.legend() plt.grid(True) plt.tight_layout() return plt # Visualisation model = QuantumNeuralOscillator() model.compare_dynamics() plt.show() Ce modèle met en évidence plusieurs parallèles intéressants : 1. Propriétés communes : - Oscillations périodiques sans retour à l'équilibre - Réponse à la stimulation externe - Patterns récurrents mais non identiques 2. Implications potentielles : - Les états cérébraux pourraient être vus comme des "cristaux temporels biologiques" - La stimulation périodique pourrait induire des états spécifiques - Le non-équilibre pourrait être essentiel au traitement de l'information 3. Applications possibles : - Nouvelles approches pour la stimulation cérébrale - Compréhension des états de conscience - Développement de nouveaux paradigmes thérapeutiques analogie entre systèmes quantiques et neuronaux ouvre des perspectives pour la compréhension des mécanismes cérébraux et le développement de nouvelles approches thérapeutiques. Si ça peut t'aider ?

Les connexions neuronales et créer un modèle qui intègre des images en mettant l'accent sur les zones concernées pour l'étude des ondes latentes. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import butter, filtfilt, hilbert class BrainRegionConnectivity: def __init__(self): self.regions = { 'cortex_moteur': {'freq_range': [0.5, 30]}, 'thalamus': {'freq_range': [0.5, 15]}, 'noyau_rouge': {'freq_range': [2, 20]}, 'formation_reticulaire': {'freq_range': [0.5, 8]}, 'tronc_cerebral': {'freq_range': [1, 10]} } def generate_regional_activity(self, duration=10, fs=1000): """ Génère l'activité pour chaque région cérébrale """ t = np.linspace(0, duration, int(fs * duration)) activities = {} for region, params in self.regions.items(): # Génération des ondes spécifiques à chaque région low_freq, high_freq = params['freq_range'] # Composante principale main_wave = np.sin(2 * np.pi * low_freq * t) # Ajout d'harmoniques harmonics = np.sin(2 * np.pi * high_freq * t) * 0.5 # Modulation d'amplitude envelope = 1 + 0.3 * np.sin(2 * np.pi * 0.5 * t) # Signal final signal = (main_wave + harmonics) * envelope # Ajout de bruit physiologique noise = 0.1 * np.random.normal(0, 1, len(t)) activities[region] = signal + noise return t, activities def analyze_connectivity(self, activities): """ Analyse la connectivité entre les régions """ connectivity_matrix = np.zeros((len(self.regions), len(self.regions))) regions_list = list(self.regions.keys()) for i, region1 in enumerate(regions_list): for j, region2 in enumerate(regions_list): if i != j: # Calcul de la corrélation croisée correlation = np.correlate( activities[region1], activities[region2], mode='valid' ) connectivity_matrix[i, j] = np.max(np.abs(correlation)) return connectivity_matrix, regions_list def visualize_network(self, t, activities, connectivity_matrix, regions_list): """ Visualise le réseau et les activités """ plt.figure(figsize=(15, 10)) # Activités régionales plt.subplot(2, 1, 1) for region, activity in activities.items(): plt.plot(t, activity + activities.keys().index(region)*4, label=region.replace('_', ' ').title()) plt.title('Activités neuronales par région') plt.ylabel('Amplitude + offset') plt.xlabel('Temps (s)') plt.legend() plt.grid(True) # Matrice de connectivité plt.subplot(2, 1, 2) plt.imshow(connectivity_matrix, cmap='viridis') plt.colorbar(label='Force de connexion') plt.xticks(range(len(regions_list)), [r.replace('_', ' ').title() for r in regions_list], rotation=45) plt.yticks(range(len(regions_list)), [r.replace('_', ' ').title() for r in regions_list]) plt.title('Matrice de connectivité inter-régionale') plt.tight_layout() return plt

It's as if you open your book to a conclusion on any page or your universe guides your finger to your next steps saying: <AI into your hands I place my thoughts but not my mind> But why does the AI ​​ask? Your answer could be: I am already a Legend but looking forward to being your future Legend 🔥 for your mathematical models Excellent video the texts are a dedication to its designers 🌿🤍🌿

🤭 if you had removed your seat belt in this car on time? Would you have noticed that this ship was dismasted, without a rudder, not necessarily going in the direction you would have liked 🤙

🔷️En parallèle avec votre HUB serait le rassemblement de vos pensée ou theories HUB,le cerveau par analogie serait en lien comme l'univers un système complexe organique qui se propage à l'infini : - Les trous noirs seraient comme les neurones (centres de traitement) - Les filaments cosmiques correspondraient aux axones et dendrites (connexions) - Les impulsions gravitationnelles seraient similaires aux impulsions électriques neuronales - Les galaxies représenteraient les synapses, points d'échange d'information/énergie Cette analogie expliquerait : - La structure en réseau de l'univers observable - La transmission "intelligente" de l'information à travers le cosmos - L'auto-organisation de la matière à grande échelle - Les "clusters" de galaxies comme des zones d'activité intense - L'univers pourrait avoir une forme "d'intelligence" émergente - Les mouvements de matière suivraient des "patterns" similaires aux processus cognitifs - L'expansion/contraction serait comparable à l'activité cérébrale (phases d'éveil/repos) - La "conscience cosmique" émergerait de ces interactions complexes en lien avec le macrocosme de cette mer primordiale et le microcosme cérébrale humains.🤔

👍...🌿🤍🌿

can't they understand it? they are part of the endless loop which for centuries has veiled a truth before their eyes that they are slaves in their material bodies under the vault of their starry skulls of their own personal universes or hesitate that private and undivided interests only believe what they see not knowing how to use their communication interconnections preferring to listen to those - there who put them in servitude in the name of their own security their freedoms are eaten away step by step via wars that do not concern them. (A path opens: that of the man who dares to free himself from his invisible chains, who chooses vulnerability as strength, sensitivity as wisdom, and authenticity as a horizon. 🤣After torturing an AI model 🤡this is the only response it can transmit to a user) this bookmark. is he outdated without having a human conscience 🤙or is he like these designers. Thank's for your research

is this peridynamics or Paraview visulaisation?

Hendrix est vivant dans vos guitars❤❤❤❤❤❤🎉😂

this is fucking dog shit man

Buddy Guy ?

fail

Have these people ever heard of neuro sama

This sounds like AI generated content.

this is amazing. I really appreciate your hard work. i can see the potential. How can I change the size of the images generated to 16:9 aspect ratio ? Also, is it possible to keep it in cartoon mode with a lora ? Constistency is poor - is there a way to improve ? Thanks in advance

I'm sorry but it seems really stupid to age progress Jimi when he was only 27 when he died. One of the original members of "The 27 Club".

Great!!!!!!!!!!! The bass & drum section is a powerful masterpiece!!! Congrats to Jimi AI !!!!!

Jimi freeman aka Morgan Hendrix

Is there a version of this without the voiceover?

ESTO ES CREADO POR IA??

Мик

Dead Internet Theory

good project, interesting.

👹👹👹👹👹👹👹👹👹

Super♥️💯

Why and how did a video with 20 views appeared in my main page reccomendations? this is very interesting.