XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电位的
最初存在的稀疏，成熟的髓磷脂代表成人CNS中髓磷脂损失的一种无损形式
髓磷脂是一种由中枢神经系统（CNS）中的少突胶质细胞的延伸质膜形成的多层结构（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann等，2019）。它会围绕轴突充分包裹，从而产生主要由脂质（70-85％）和蛋白质（15–30％）组成的鞘，它们共同提供电绝缘。脂质成分，包括胆固醇，磷脂和糖脂，使髓磷脂具有绝缘性，而髓磷脂碱性蛋白（MBP）和蛋白质脂质蛋白（PLP）（PLP）（PLP）（PLP）稳定并稳定并压缩层。PLP还将胆固醇分流到髓磷酸室（Werner等，2013）。髓鞘鞘分为节间，它们是沿轴突髓磷脂紧密压实的区域。这些由富含电压门控离子通道的轴突的Ranvier的节点分开。这个结构性组织允许盐分传导，其中仅在节点上仅重新再生动作电位，同时降低了神经元活性的能量需求，从而显着提高了信号传播速度（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann et al。，2019年）。髓磷脂在确保沿轴突的快速有效信号传递来确保动作电位的精确同步方面起着关键作用。这种同步整合了各种兴奋性和抑制性输入，从而实现了神经元通信的准确时机。通过保持动作电位的速度和保真度，髓磷脂支持复杂的神经回路的协调，这对于适当的神经网络功能和过程（例如感觉知觉，运动控制和认知）至关重要。髓磷脂结构的小改变可以促进或破坏动作电位的同步，从而影响神经回路功能（Bonetto等，2021; Monje，2018; Xin and Chan，2020）。
一种用于提高 P300 拼写器分类性能的引导方法
摘要 在本文中，我们提出了一种基于 P300 电位的拼写器分类器训练新方法。该方法基于引导，是一种已知的生成新样本的策略，但在神经科学中很少使用。该研究首先展示了传统方法中分类任务（检测 P300 和非 P300 类别）的性能可能不是最优的。然后，提出了一种从训练数据中抽取新样本的新方法。使用单个 P300 和非 P300 样本的平衡子组重新训练每个分类器。使用 16 个脑电图通道从 14 名健康受试者收集数据。这些数据经过带通滤波和抽取。随后，使用传统方法训练四个线性分类器，然后使用所提出的方法，每个类别有 1000、2000 和 3000 个样本。结果表明，使用所提方法，判别分类器的准确率和判别能力有所提高，同时保持了训练数据和测试数据之间的相同统计特性。相比之下，对于生成分类器，结果没有显著差异。因此，强烈建议使用所提方法训练基于拼写的 P300 电位的判别分类器。
研究 hmx3a 在斑马鱼 dl2 脊髓中间神经元的形成和耳朵发育中的作用
我的研究项目探讨了 hmx3a 在斑马鱼脊髓发育中的作用。hmx3a 是一个转录因子基因，这意味着它编码的转录因子蛋白能够结合 DNA 的特定区域，并通过促进或阻止 RNA 聚合酶将 DNA 转录成 mRNA 来促进或抑制其表达。之前的实验室研究已经证实，hmx3a 是斑马鱼脊髓中背部 dI2 中间神经元亚群正确分化所必需的。更具体地说，hmx3a 表达的降低或抑制与 dI2 细胞中神经递质的命运从兴奋性转变为抑制性有关。正常（野生型）dI2 细胞通过释放兴奋性/谷氨酸能化学神经递质进行通讯，这会增加接收细胞产生动作电位的可能性。而转换为抑制性神经递质表达（GABA 能或甘氨酸能）则会降低突触后细胞产生动作电位的可能性。由于神经递质表达的改变，我们预测 dI2 细胞不再在神经回路中正常发挥作用，这将对中枢神经系统内的感觉知觉产生重大影响。
新型混合视觉刺激将周期性运动融入传统闪烁或模式反转视觉刺激中，用于基于稳态视觉诱发电位的脑机接口
在本研究中，我们提出了一种用于基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 的新型混合视觉刺激，该刺激将各种周期性运动融入传统的闪烁刺激 (FS) 或模式反转刺激 (PRS)。此外，我们研究了每种 FS 和 PRS 的最佳周期运动，以增强基于 SSVEP 的 BCI 的性能。通过根据四个不同的时间函数（用无、平方、三角和正弦表示）改变刺激的大小来实现周期性运动，总共产生八种混合视觉刺激。此外，我们开发了滤波器组典型相关分析 (FBCCA) 的扩展版本，这是一种用于基于 SSVEP 的 BCI 的最先进的无需训练分类算法，可提高基于 PRS 的混合视觉刺激的分类准确性。 20 名健康个体参加了基于 SSVEP 的 BCI 实验，以区分四种不同频率的视觉刺激。评估了平均分类准确率和信息传输率 (ITR)，以比较基于 SSVEP 的 BCI 对不同混合视觉刺激的性能。此外，还评估了用户对每种混合视觉刺激的视觉疲劳程度。结果，对于 FS，当除 3 秒外的所有窗口大小都加入正弦波形的周期运动时，报告的性能最高。对于 PRS，方波的周期运动在所有测试窗口大小中显示出最高的分类准确率。两种最佳刺激之间的性能没有观察到显著的统计差异。据报道，正弦波周期运动的 FS 和方波周期运动的 PRS 的平均疲劳分数分别为 5.3 ± 2.05 和 4.05 ± 1.28。因此，我们的结果表明，与传统的 FS 和 PRS 相比，具有正弦波周期运动的 FS 和具有方波周期运动的 PRS 可以有效提高 BCI 性能。
核心训练的最低建议要求
每周。• 获得神经外科服务。• 提供脑电图、肌电图和诱发电位的神经生理学服务。• 每周一次门诊护理，直接负责患者护理。• 获得重症监护病房设施。• 获得神经病理学服务，每月至少进行一次复查。• 获得神经康复服务。• 获得适当的图书馆和教育设施。• 获得相关的国家培训计划
使用脑机接口进行基于 P300 的身份验证的数据处理和机器学习技术的评估
摘要 — 脑机接口 (BCI) 用于各种应用场景，允许大脑和计算机之间直接通信。具体而言，脑电图 (EEG) 是获取由外部刺激引起的诱发电位的最常用技术之一，因为 P300 电位是从已知图像中引出的。机器学习 (ML) 和 P300 电位的结合对于验证受试者很有前景，因为每个人在面对特定刺激时产生的脑电波都是独一无二的。然而，现有的身份验证解决方案并未广泛探索 P300 电位，并且在分析最合适的处理和基于 ML 的分类技术时会失败。因此，这项工作提出了 i) 使用 P300 电位验证 BCI 用户的框架；ii) 在十个受试者身上验证该框架，创建采用非侵入性基于 EEG 的 BCI 的实验场景； iii) 框架性能评估，定义两个实验（二元和多类 ML 分类）和三个测试配置，逐步分析不同处理技术的性能以及使用时期或统计值进行分类之间的差异。该框架在两个实验中的最佳分类器都实现了接近 100% f1 分数的性能，突出了其在准确验证用户方面的有效性，并证明了使用 P300 电位进行基于 EEG 的身份验证的可行性。
坡印廷矢量与电气工程中使用的功率流的比较
本文将分析坡印廷矢量的能量通量与电气工程中的功率流之间的比较，其中功率由电压和电流定义。坡印廷能量通量矢量有其他替代方法，它们更符合电路理论方法，即能量流在电流导体中，而不是在其周围的绝缘层中。一种这样的基本公式仅由总电流密度和电压电位组成，但它需要另一种能量传输定理。斯莱皮安提出的另一种公式仍然符合坡印廷能量传输定理，但它需要增加交变磁矢量电位的功率。坡印廷矢量的替代方法可能更好地说明了电气工程中的能量流，但在它们的普遍性方面可以考虑两点。首先，由于它们由电位表示，因此它们是规范不变的，并且取决于电位的定义。其次，坡印廷矢量用于公式化电磁动量，而任何其他替代能量流矢量都不会。这两个注释在电气工程中并不重要，而这些替代方案可以作为描述功率流的良好替代方案。本文的主要目的是弥合能量通量的物理理论与电力工程方法之间的差异。这可以简化能量通量和坡印廷矢量在工程问题中的使用。
基于计算机辅助的药物设计
它易于使用，并产生几乎实时的结果。您可以迅速迭代设置并较早地识别低电位的潜在客户 - 更快的决定。使用传统方法，知道您是否失败了，需要很长时间（或可能的几周）。使用MT，它通常可以起作用或不起作用，您会很快发现它，因此您决定综合或放弃结构。我们可以使您的答案比合成化合物更快。想筛选配体吗？使用MovableType对其进行测试，您将在几分钟内得到答案。
实践12 动作电位产生的计算机模拟
实践 12 动作电位产生的计算机模拟 实践目的 本实践的目的是通过计算机研究动作电位如何依赖于电压门控钠通道和钾通道的特性。 要准确（定量）描述这一现象需要生物物理学语言，借助生物物理学语言，我们不仅可以准确描述生物电，特别是兴奋性，还可以准确预测与疾病相关的变化将如何影响轴突电位的产生。 本实践让学生了解神经生理学家如何描述神经细胞的基本神经生理特性以及日常实践中动作电位的产生。 实验设置 计算机软件“MetaNeuron”用于模拟可兴奋细胞的电生理特性，由明尼苏达大学的 Eric Newman 开发。 第一部分 目的：本部分实践的目的是让您熟悉 MetaNeuron 软件和描述动作电位过程的基本参数。模拟过程：1. 打开 MetaNeuron 软件。从 Lesson 下拉菜单中选择 Lesson 4: Axon action potential 。根据定义的参数（下图中标记），程序计算膜电位随时间的值。请注意窗口底部的红色图表，显示何时施加去极化刺激。去极化刺激的持续时间由 Width (ms) 参数决定（上图中的蓝色框；默认值为 0.1ms）。达到阈值电位后，就会产生动作电位。软件只接受以点作为小数分隔符的值。
连接人工智能与认知科学
● 初级视觉皮层方向图的中心模型 ● 模拟表明海马神经元中不同电流的信息处理作用 ● 最佳神经脉冲分类 ● 用于模板匹配的神经网络：应用于真实神经元动作电位的实时分类 ● 嗅觉皮层的计算机模拟，对嗅觉信息的存储和检索具有功能意义 ● 利用小脑网络模型进行运动控制的方案 ● 大脑新皮层的计算机模拟 ● 从猴子、人类和机器的运动中发现结构