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World File Search System神经元
Muse 2头带规格（神经元跟踪）
●Cruz-Garza，J。G.，Darfler，M.，Rounds，J.D.，Gao，E。，＆Kalantari，S。（2022）。基于脑电图对房间大小和窗户放置对认知性能的影响的研究。建筑工程杂志，53，104540。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104540●Segawa，J.A.（2019）。使用低成本脑电图（EEG）设备的实践本科体验。本科神经科学教育杂志。17（2），A119 – A124。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian，K。（2018）。 缪斯头带：锁定人员的潜在沟通工具。 机械工程研究，8，16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.（2009）。 评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。 在J. 中 A. Jacko（ed。 ），人类计算机https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian，K。（2018）。缪斯头带：锁定人员的潜在沟通工具。机械工程研究，8，16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.（2009）。评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。在J.A. Jacko（ed。），人类计算机
Rosetta神经元：挖掘模型动物园中的普通单位
是否有不同的神经网络，接受过各种视觉任务的培训，共享一些共同的表示？在本文中，我们证明了我们在具有不同体系结构，不同任务（生成和歧视本地）以及不同类型的监督（班级监督，私人文本，文本监督，自学，自我求职，自我求助）的一系列模型中称为“ Rosetta神经元”的存在。我们提出了一种用于挖掘跨多种流行视觉模型的Rosetta神经元词典的算法：类监督 - Resnet50，Dino-Resnet50，Dino-Vit，Mae，Mae，Clip-Resnet50，Big-Gan，Big- Gan，stylegan-gangan-2，stylegan-xl。我们的发现表明，某些视觉概念和结构在自然世界中固有地植根于自然界，并且可以通过不同的模型来学习，而不论特定的任务或体系结构，并且不使用语义标签。，由于我们的分析中包含的生成模型，我们可以直接可视化共享概念。Rosetta神经元促进了模型对模型翻译，实现了各种基于反转的操作，包括跨级比对，变化，放大等，而无需进行专业培训。
小鼠下丘脑中神经元和神经胶质细胞谱系的推定共同前体
摘要在小鼠下丘脑中探索了神经元和神经胶质细胞特异性蛋白（分别为14-3-2和5-100）的细胞定位，以追踪Celi谱系。TIIS研究。在成年人中，在室系室层中仅发现S100免疫反应性。相比之下，前区域的巨细胞神经元。发挥了强大的1432免疫反应性。在新生儿阶段（胎儿第17次第3天），14-3-2和S-100免疫性症状都同时在第三个心室的腹侧部分的同一细胞中同时发生。在下丘脑中迁移之前，可以将其中一些心室细胞的瞬时脱离可视化，直到产后第10天。在发育后的后期，它们分为分为单独的细胞，一种包含14-3-2和其他5-100的类型，例如神经元和神经胶质细胞。这些结果主张一个发育阶段，在该阶段，室内衬里的细胞是双重电势的，因此可能是干细胞或神经元和神经胶质谱系的作用的候选者。
忆阻突触连接大脑和硅尖峰神经元
大脑功能依赖于脉冲神经元回路，其中突触在融合传输与记忆存储和处理方面发挥着关键作用。电子技术在模拟神经元和突触方面取得了重要进展，而将大脑和受大脑启发的设备连接起来的脑机接口概念也开始实现。我们报告了大脑和硅脉冲神经元之间的忆阻连接，这些连接模拟了真实突触的传输和可塑性。与金属薄膜氧化钛微电极配对的忆阻器将硅神经元连接到大鼠海马的神经元。忆阻可塑性解释了连接强度的调节，而传输则由通过薄膜氧化物的加权刺激介导，从而产生类似于兴奋性突触后电位的反应。反向大脑到硅的连接是通过微电极-忆阻器对建立的。在此基础上，我们展示了一个三神经元脑硅网络，其中忆阻突触经历由神经元放电率驱动的长期增强或抑制。
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
发育过程中的温度会影响神经元与果蝇行为之间的连通性，研究表明
在他们的研究中，科学家专注于果蝇的嗅觉电路，因为嗅觉决定了这些苍蝇的重要行为模式，对于它们的生存至关重要。他们发现，昆虫在p阶段暴露于昆虫的温度不仅对脑发育，而且对气味驱动的行为有影响。
神经元的反向迁移：探索大脑的进化体系结构
早期的研究主要集中在神经发生（大脑中神经元的产生）和快速的神经元迁移均在胚胎发育的早期朝着一个方向移动。但研究人员发现，神经元在出生后慢慢移动以调整其最终位置，而神经元的产后反向运动导致了从三层皮层到六层新皮层的进化过渡。他们认为，如果没有反向运动，只有紧凑的三层皮层才能发展出来，而稀疏的六层新皮层的正确形成是不可能的。
脊柱蛋白酶神经元在脊髓核核核中，珠核核
掠夺性狩猎在动物生存中起着至关重要的作用。与运动相关的振动体感信号传导对于小鼠的猎物检测和狩猎至关重要。然而，关于转化振动体感知提示以触发掠食性狩猎的神经回路知之甚少。在这里，我们报告了雄性小鼠振动区域的机械力是掠夺性狩猎的关键刺激。机械诱发的掠食性狩猎是通过脊柱三叉神经核（SP5I）中胆囊基蛋白阳性（CCK +）神经元的化学灭活消除的。CCK + SP5I神经元对机械刺激的强度做出了反应，并将神经信号发送到了与刻板印象捕食狩猎运动作用相关的上丘。突触失活了CCK + SP5I神经元到上丘的投影，机械诱发的掠夺性攻击受损。一起，这些数据揭示了脊柱三叉神经回路，该回路特定于翻译振动的体感提示来引发掠夺性狩猎。