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中小企业人工智能手册
机器所表现出的智能行为。一般来说，具有人工智能 (AI) 的系统可以感知其环境的部分内容，对其进行推理以获得见解，并采取行动。该领域包括基于规则的系统（如果 A 但不 B，则 C）、统计方法（例如贝叶斯统计）和应用于机器学习的神经网络。在实践中，人工智能应用于规划、感知（计算机视觉）、自然语言处理（自动翻译）、推理（客户洞察/提出建议）等。机器学习根据（大量）数据自动构造、减少、总结或分析数据的能力。一般来说，机器学习系统通过发现数据中存在的关系来学习。根据所学知识，机器可以做出智能决策。因此，机器学习是人工智能（AI）领域的一部分。深度学习是机器学习的一个更具体的部分，它使用基于脑细胞工作方式的复杂人工神经网络。一般来说，深度学习需要大量的数据。表 1.1：人工智能、机器学习和深度学习的术语
神经发育障碍的基于干细胞的器官模型
过去十年在鉴定神经发育疾病（NDDS）的遗传原因（包括孟德尔，de Novo和somatic，因素）的遗传原因中发生了爆炸。这些发现提供了了解细胞和分子机制以及潜在的基因基因和基因环境相互作用的机会，以支持新的疗法。基于干细胞的模型，尤其是人脑器官，可以在人类基因组的背景下捕获与疾病相关的等位基因，设计为反映与疾病相关的细胞复杂性和发育时机的方面。这些模型已将关键见解带入了像小头畸形，自闭症和局灶性癫痫一样多样化的NDD。但是内在的器官到甲状腺变异性，某些脑居住的细胞类型的低水平以及达到成熟度所需的较长培养时间会阻碍进展。最近的几个进展包括特定的形态梯度，各种脑细胞类型的混合物以及器官植入动物模型。与非人类灵长类动物器官的比较一起，人类NDD的机制正在出现。
TreeMoCo：对比神经元形态表征学习
神经元树的形态是描绘神经元细胞类型、分析大脑发育过程和评估神经系统疾病病理变化的关键指标。传统的分析主要依赖于启发式特征和视觉检查。神经元形态的定量、信息丰富和全面的表示在很大程度上是缺失的，但这是人们所期望的。为了填补这一空白，在这项工作中，我们采用 Tree-LSTM 网络对神经元形态进行编码，并引入一个名为 TreeMoCo 的自监督学习框架来学习不需要标签的特征。我们在来自三个不同公共资源的 2403 个高质量小鼠大脑 3D 神经元重建上测试了 TreeMoCo。我们的结果表明，TreeMoCo 在对主要脑细胞类型进行分类和识别亚型方面都很有效。据我们所知，TreeMoCo 是第一个探索使用对比学习来学习神经元树形态表示的模型。它具有为定量神经元形态分析带来新启示的巨大潜力。代码可在https://github.com/TencentAILabHealthcare/NeuronRepresentation 上找到。
人神经胶质细胞是中枢神经系统病理治疗的创新靶标
摘要：在过去35年中，体外和临床前研究显然强调了神经胶质细胞的关键生理病理学作用，即星形胶质细胞/小胶质细胞/寡聚胶质细胞和卫星神经胶质细胞/中枢和外周神经系统中的卫星神经胶质细胞/Schwann细胞。因此，已经成功鉴定出了各种神经退行性疾病和疼痛疾病的几个可能的药理靶标，包括受体和酶，以及神经素炎症的介体。然而，这些有希望的数据向临床环境的翻译通常受到技术和生物困难的阻碍，因此有必要对各种疾病的人类细胞和模型进行实验。在这篇综述中，我们将根据在验尸中以及IPSC衍生的人脑细胞和类器官中获得的数据，总结有关神经胶质细胞对人体病理的贡献以及对其可能的药理调节作用的最相关数据。还将讨论患者神经胶质反应的体内可视化反应的可能性。
神经可塑性在神经康复中的作用
摘要 – 大脑具有一种特殊能力，可以募集神经元（脑细胞），这些神经元被设计用于已经丧失的特殊技能和功能，以便重新获得这些技能和功能。神经系统通过重组其路径、结构和功能来改变其行为以响应内源性或外部刺激的能力被称为神经可塑性。它还涵盖了对大脑如何随着年龄增长而发展或丧失技能的理解。神经可塑性可以从分子到细胞再到行为等各个层面进行描述，它发生在发育过程中，以响应环境、学习、疾病和治疗。本文的主要目的是探讨神经可塑性在神经康复中的作用。根据纳入标准，本系统评价纳入了来自各种数据库（Pubmed、Cochrane、science direct 和其他数据库）的 43 项研究。这些临床研究的结果表明，基于神经可塑性变化的训练方案是治疗一系列神经和精神疾病的独特治疗方法，而康复是促进神经可塑性的运动功能的基本组成部分。
基于特征选择的机器学习来提高帕金森病的预测能力
摘要。帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是大脑中多巴胺产生细胞的丧失。产生多巴胺的脑细胞的破坏会导致帕金森病，多巴胺是一种使脑细胞相互连接的化学物质。控制力、适应性和运动速度都由大脑中产生多巴胺的细胞控制。研究人员一直在研究尽快识别疾病早期出现的非运动症状的技术，以减缓疾病的进展。本研究提出了一种基于机器学习的帕金森病检测方法。所提出的检测技术采用了特征选择和分类技术。特征选择过程采用了 Boruta、递归特征消除 (RFE) 和随机森林 (RF) 分类器。检测帕金森病考虑了四种分类算法，即梯度提升、极端梯度提升、装袋和额外树分类器。我们发现，采用递归特征消除的 Bagging 比其他方法表现更好。帕金森症诊断中最低数量的语音特征的准确率达到 82.35%。
记忆丧失指南 - 最新
1：c) 对大多数人来说，是思考速度，尽管大多数人认为是记忆力。2：a) 特拉维夫大学的研究发现，不到 8% 的大脑属于全女性或全男性类别。我们绝大多数人都处于这个连续体的某个位置，而我们中的一些人可能处于与性别相反的位置 3：正确。你的大脑是宇宙中最复杂的东西。大脑中大约有 1000 亿个神经细胞（称为神经元），每个神经细胞都与数千个其他细胞相连。4：c) 你的大脑只占你体重的 2%，但却消耗了你 20% 的能量。脑细胞比你身体中的其他细胞需要更多的能量，并且始终处于活跃状态，即使在你睡觉时也是如此。5：c) 75%。这意味着脱水，即使只有 2%，也会对大脑功能产生负面影响。脱水和钠和电解质的流失会导致记忆力和注意力的急剧变化。 6：c) 对心脏有益的东西对大脑也有益。照顾好心脏健康，包括控制血压和积极锻炼身体，有助于降低患心脏病和痴呆症的风险，尤其是阿尔茨海默病和血管性痴呆症。
行为神经科学
本章将向您介绍脑行为关系研究，也称为行为神经科学。在定义和探索了行为神经科学的一些分支之后，您将快速了解大脑，包括其主要结构和组成大脑的特殊细胞。如果从多个角度研究脑行为关系，可以更好地理解它们。因此，神经科学家从脑细胞内相互作用的分子、脑细胞本身的功能以及脑系统之间的相互作用、认知和社会行为的角度来研究脑行为关系。脑行为关系也可以理解为进化过程的结果，该过程导致了动物在其环境中生存的适应性。最后，要了解在探索脑行为关系方面取得的进展，您需要了解神经科学历史上的一些主要人物和发现。我们将回顾这些主要的历史人物和发现，然后介绍当今研究大脑行为关系的方法。您还将了解与行为神经科学相关的不同研究领域，以及一些受益于行为神经科学研究成果的领域。
了解不利的童年经历
建立自我修复社区ACE研究证实，科学证据表明，发展过程中的逆境会增加生活中身体，精神和行为问题的风险。使用该研究框架的ACE研究和其他研究告诉我们，ACE是我们国家健康和社会问题的主要原因，也是公众健康的最有力的决定因素。大脑的发育依赖于经验，并且顺序的大脑接线（复杂的神经网络的形成）是经验依赖的。最大的经历倾向于导致神经细胞之间更加牢固的连接。随着时间的流逝，这些连接形成了强大的网络。大约在青春期时，“经验丰富”的连接往往会退出。导致压力化学物质连续产生的经验对脑细胞的发展和细胞之间的联系有很大的影响。当压力激素（如皮质醇）在体内长期处于高水平时，它们可能会对发育中的脑细胞有毒。这种毒性会影响大脑区域的功能，阻碍健康的神经网络的发展，并可能导致脑细胞死亡。当童年时期的危险是情节性的或持久的时，大脑会准备和适应不可预测和危险的世界的经历。大脑适应危险或压力的世界的人们在生活艰难时更有可能生存；那些大脑适应安全世界的人更有可能准备满足社会在宁静时期的期望。随着大脑的发展，每个大脑区域都有敏感的时期，当时该地区的大小和功能能力受经验最大，并且最容易受到毒性应激的影响。压力可以被大脑解释为我们可以忍受，通过或者是压倒性且需要立即反应的东西。在后一种情况下，可能会将少量压力视为危机。我们的解释的设定点在很大程度上已经到位。童年时期的有毒压力可以影响声音的处理，口头语言的发展，对社会提示的感知和面部表情，协调运动的能力或在高度情感状态下融合理性思想的能力。有毒压力会影响大脑与身体系统的相互作用，并导致整个生命过程中的疾病，残疾和社会/关系问题。但童年时代也是建筑弹性的机会的窗户 - 毕竟，发展中的大脑对各种经验都敏感。人类发展是一种宏伟的经验和适应性舞蹈，为年龄，思考和回应我们周围的世界而产生了适合年龄的能力。