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干细胞治疗难治性癫痫
摘要：耐药性癫痫（DRE）约占癫痫病例的30％，其特征是无法用两种或多种抗癫痫药控制的癫痫发作。患病率估计为每1000人5至10例。传统治疗方法，例如手术切除和神经调节技术，在某些患者中有效，但适用性和不一致的结局。近年来，由于其可能修复神经网络，分泌神经营养因素并调节炎症的潜力，干细胞疗法已成为研究重点。动物模型研究表明，诱导多能干细胞（IPSC）和间质干细胞（MSC）的移植可以降低癫痫发作频率50-80％并改善认知功能。然而，干细胞疗法仍然面临挑战，包括选择细胞来源，移植后存活和功能整合以及长期安全。随着技术和跨学科合作的进步，Stem Cell Therapy有望成为DRE的重要治疗选择，为患者提供了新的希望。
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接AI 与人类智慧？
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接 AI 与人类智慧？ “《黑客帝国》在某种意义上描绘了脑机接口的终极目标：向大脑输入一个完整 的虚拟外部环境并与之双向交互。”上海科技大学生物医学工程学院常任轨助理 教授、计算认知与转化神经科学实验室主任李远宁说道。 近日，由天桥脑科学研究院（中国）主办的“从科幻到现实——人类智能如何与 人工智能融合？”主题活动在上海图书馆东馆举行。 活动上，李远宁与知名科幻作家，银河奖、全球华语星云奖金奖得主江波展开了 跨越科幻与科学的对谈，将脑机接口（ Brain Computer Interface ， BCI ）这项从小 说走向现实、不断引爆学界和产业界热点的技术进行了生动演绎，探索脑机接口 与 AI 融合的无限可能，并客观阐释了从令人遐想的突破性个例到广泛应用的距 离。 脑科学是人类所知甚少的“自然科学最后一块疆域”，也是科幻作品经久不衰的 灵感来源。今年以来，天桥脑科学研究院（中国）发力 AI for Brain Science ，鼓励 AI 和脑科学这两个“黑匣子”互相启发、互相破译。 一方面，研究院已组织了六场 AI for Brain Science 学术会议，促进 AI 科学家、神 经科学家、临床医生、产业界专家和高校年轻学生学者同台共话，分享 AI for Brain Science 相关基础研究和健康应用，系列会议大众总观看 52 万人次，参会领域专 家 800 余人；另一方面，研究院也积极组织“ AI 问脑”系列科普会议，邀请 AI 科 学家、脑科学家展开跨界对谈，激发公众对 AI for Brain Science 的兴趣和探索。 点击此处阅读原文
资产和连接性 - ABB
了解挑战 鉴于采用数字技术的高效性（例如，生产率提高了 40％），企业数字化的缓慢性却令人惊讶。目前，企业通常仅利用其生成的 30％ 的数据。这种犹豫限制了他们以有意义的方式应用数据分析的能力，并限制了他们利用潜在商业价值的能力 [2,3]。显然，在承认使用数字技术的有效性与能够或愿意利用与数字化相关的难以想象的价值之间存在差距 [4]。通过分析现有趋势，ABB 调查了这一难题，发现根本原因不是缺乏数字化的愿望，而是不知道从哪里开始。
连接性。可靠性。效率。
TTM Technologies, Inc. 是全球领先的技术解决方案制造商，其产品包括任务系统、射频 (RF) 组件、RF 微波/微电子组件以及快速周转和技术先进的印刷电路板 (PCB)。TTM 代表上市时间，代表 TTM 的时间关键型一站式制造服务如何帮助客户缩短开发新产品并将其推向市场所需的时间。更多信息请访问 www.ttm.com。
揭示大脑连接性：用于脑电图表示和功能连接性的比较分析
这项研究采用深度学习技术来提出一种令人信服的方法，用于通过图形嵌入来建模EEG运动成像分类中的大脑连接性。这项研究的引人入胜的方面在于其图形嵌入，深度学习和不同大脑连接性类型的结合，这不仅增强了分类精度，而且还丰富了对大脑功能的理解。该方法具有很高的精度，为大脑连接提供了宝贵的见解，并在理解神经系统状况方面具有潜在的应用。所提出的模型由两个不同的基于图的卷积神经网络组成，每种都利用不同类型的脑连接性，以增强分类性能并获得对大脑连接的更深入的了解。基于邻接的卷积神经网络模型（ADJ-CNNM），基于结构性大脑连接到嵌入空间信息，将其与先前的空间过滤方法区分开来，利用图表表示图表。在基准数据集-IV-2A上进行的广泛测试表明，ADJ-CNNM可以实现72.77％的精度，超过基线和最新方法。第二个模型是相位锁定值卷积神经网络模型（PLV-CNNM），它结合了功能连接性，以克服结构连通性限制，并确定不同大脑区域之间的连接。PLV-CNNM在1-51 Hz频率范围内达到75.10％的总体精度。此外，在考虑整个8-30 Hz频段时，该模型的精度为84.3％。在首选的8–30 Hz频带中，分别以α，µ和β为α，90.2％和85.8％的个人精度，为91.9％，90.2％和85.8％的单个精确度，分别为91.9％，90.2％和85.8％。值得注意的是，PLV-CNNM在运动成像任务期间揭示了不同的大脑区域之间的牢固连接，包括额叶和中央皮层以及中央和顶叶皮层。这些发现为大脑连接模式提供了宝贵的见解，从而丰富了对大脑功能的理解。此外，该研究还对各种大脑连通性建模方法进行了全面的比较分析。
新的变革连接性卫星技术
卫星通信的动态演变正在改变全球连接性。多轨卫星网络，卫星间链接的持续开发以及非事物网络的集成体现了行业对扩展和增强连接解决方案的承诺。这些进步是满足对可靠，安全和高容量通信服务的日益增长的需求的关键。这些尖端技术的部署正在推动卫星通信的新时代，该时代正在弥合数字鸿沟并促进全球包容性。
功能性和有效连接性：回顾
简介 这篇关于神经成像科学中的功能性和有效连接的综述试图反映这一领域日益增长的兴趣和发展速度。在与《脑连接》的编辑们讨论这篇文章的性质时，我得到的印象是，Biswal 博士期待对脑成像中连接的基本问题进行学术综述。另一方面，Pawela 博士想要一些更具争议性和吸引力的东西，即引发读者讨论。我向 Chris 保证，如果我坦率地写出连接研究的背景和当前问题，那么将有足够的争议让他高兴。因此，我认真致力于撰写一篇关于神经成像中连接分析的发展和实践的辩论性和自我参照性评论。这篇评论包括三个部分。第一部分简要介绍了大脑的功能整合史，特别关注功能性和有效连接之间的区别。第二部分讨论更实际的问题。它探讨了功能连接和有效连接之间的差异，并试图根据各种分析方法的特征阐明它们之间的关系。在第三部分中，我们将介绍实验和内生网络活动建模方面的最新进展。为了从主题上说明这些方法的威力，本节重点介绍处理层次结构以及前向和后向连接之间的必要区别。本节最后回顾了网络发现方面的最新进展以及