摘要：传统Hash函数采用链式结构,不能充分利用图形和图像的二维特征来提高处理速度,更难以支持并行计算。为克服这2个缺点,提出了一种Hash函数结构,其在并行计算平台上的时间复杂度仅为o(logn)。分析了该结构相关的基本问题,并设计了在该结构下基于细胞神经网络实现的Hash函数。实验结果表明该Hash函数具有优异的敏感性、随机性和抗碰撞能力。

摘要：目的研究汉语四字成语处理过程的神经机制。方法设计3种刺激条件,真成语条件(真正的成语)、假成语条件(没有语义的四字组合)和伪成语条件(有语义的四字词语)。16名汉语为母语的大学生(受试者)对3种刺激进行语义判断,同时接收功能 MRI(fMRI)。扫描过程中记录受试者的反应时间和判断错误率。结果真成语、假成语、伪成语的平均错误率分别为2.6%、0.9%和5.2%,三间组差异有统计学意义(F=3.51,P0.05)。右侧海马只在真成语条件下激活;左额下回前部(BA47区)在真成语和伪成语条件下激活,在假成语条件中不激活。其余被激活的脑区在3种条件刺激下大致相同。功能图像数据用 SPM2软件进行预处理和统计参数分析。用广义线性模型估计参数,获得基于单个像素分析的检验激活图(t=3.12,对应 P<0.01,校正 P 值)。结论右侧海马在汉语四字成语的处理中具有重要的作用,左侧 BA47区可能和中文成语语义加工有关。