Breakthrough Seaweed Antioxidant Could Prevent Parkinson’s Disease
昆布是一种褐藻，已被证明具有预防神经退行性疾病的潜力。帕金森病是一种神经退行性疾病，其特征是产生多巴胺的神经元退化，而多巴胺对运动控制和认知功能至关重要。随着全球人口老龄化，帕金森病的发病率正在迅速上升。这种疾病的起因是 [...]
What’s that smell — and how’d you know?
很明显，基因、受体和神经元都在检测气味方面发挥作用。但我们如何理解我们闻到的东西，这在很大程度上仍然是个谜。一位神经科学家解释说。
New Research Reveals How the “Weight Loss Miracle Drug” Liraglutide Works
一项研究确定了侧隔神经元在减肥药利拉鲁肽作用中的关键作用，为肥胖治疗提供了新的见解。由中国科学院深圳先进技术研究院朱英杰教授领导的研究小组发现了横向牵引力在空间站中的关键作用 [...]
Does the structure of your brain affect your risk of depression?
抑郁症患者的大脑神经元网络似乎更大，这可能会改变我们对疾病原因的看法
A new way to build neural networks could make AI more understandable
对人工神经元在神经网络中的工作方式进行调整可以使人工智能更容易被解读。人工神经元——深度神经网络的基本组成部分——几十年来几乎没有变化。虽然这些网络赋予了现代人工智能力量，但它们也是难以捉摸的。现有的人工神经元，用于 GPT4 等大型语言模型，工作方式……
Older Oligodendrocytes Live Longer Despite Damage
在整个生命周期内追踪少突胶质细胞可以帮助科学家更好地了解神经元老化和退行性疾病。
MIT's MAIA: an automated agent for interpreting AI models
MAIA 可以通过进行实验和改进其分析来解释神经网络，从而增强对 AI 模型的理解。该代理可以识别神经元活动、删除不相关的特征并检测偏差，从而使 AI 系统更安全、更透明。
Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis
您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加？在本博客中，我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们，揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧！数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成，其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人
Detailed Wiring Diagram of Fruit Fly Muscles Reveals Unexpected Complexity
对果蝇的研究揭示了运动的复杂神经协调，增强了我们对运动神经元功能的理解。科学家正在开发一种……
Why Don't We Know How Antidepressants Work Yet?
Andy Extance，《化学世界》 在英国伦敦帝国理工学院的实验室中，研究人员正在研究微小的神经元群和其他肉眼可见的细胞如何对...
Charting super-colorful brain wiring using an AI’s super-human eye
大脑错综复杂的神经元网络难以绘制，但一种新的人工智能工具 QDyeFinder 有望取得进展。文章《使用人工智能的超人眼绘制超彩色大脑布线》首次出现在《科学询问者》上。
Understanding the Science behind our Decision-Making Processes
Marcella Soewignjo，COL ’25，纽约州贝赛德 平均有 860 亿个神经元形成复杂的网络，可以肯定的是，人类大脑具有很强的认知能力。然而，尽管经过多年的研究……
'Brain-in-a-jar' biocomputers can now learn to control robots
生物计算是新兴技术中最奇特的前沿之一，之所以成为可能，是因为我们的神经元感知世界并对其采取行动时使用的语言与计算机相同——电信号。在硅片上大量生长的人类脑细胞可以接收来自计算机的电信号，尝试理解它们并进行回应。继续阅读类别：机器人技术、技术标签：生物计算机、大脑、中国、机器人、脑机接口
AI reads brain activity to reveal what part of a movie you're watching
人工智能可以根据人们的神经元活动判断他们在电影《和莎莫的 500 天》中看到的角色和地点
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
