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PSOC™4000T数据表，基于ARM®Cortex
PSOC™4是一个具有ARM®Cortex®-M0+ CPU的可扩展MCU家族。它结合了一个高性能的电容和感应传感子系统，可编程和可重新配置的模拟和数字块。新的PSOC™4000T系列提供了PSOC™4000和PSOC™4000的设计升级路径，并具有软件和软件包兼容性的第五代HMI技术。PSOC™4000T是PSOC™4 MCU家族的成员，该家族具有第五代CapSense™和多强度的技术，可提供基于集成的“始终对接”感应技术的超低功率触摸HMI解决方案，并提高了性能。多态转换器通过对新用例的最佳感应传感扩展了经典的电容感应感，并启用具有出色液体耐受性的现代光滑用户界面解决方案，并为恶劣的环境提供了可靠且可靠的触摸HMI解决方案。PSOC™4000T是具有标准通信，时机外围设备和Infineon的第五代CapSense™的微控制器，其具有多态HMI技术目的是为低功能应用程序而设计的，包括可穿戴，可听觉，可听觉的智能连接产品，需要低功能和低功耗的Iot产品，以促进下一代的性能，以促进下一代的使用以上。
顶枕皮质的注意网络在注意视觉处理过程中调节人类前庭皮质的活动
先前对人类受试者的研究报告称，当优先进行视觉处理时，前庭皮质的核心区域顶叶岛叶前庭皮质 (PIVC) 会受到抑制。然而，仍不清楚大脑中的哪些网络调节了这种 PIVC 抑制。基于先前的研究结果，表明 PIVC 的抑制受到视觉注意的强烈影响，我们在此研究了顶叶枕叶皮质中的注意力网络是否会调节 PIVC 的抑制。利用一组女性和男性受试者的弥散加权和静息态 fMRI，我们发现了 PIVC 和后顶叶皮层 (PPC)（皮层注意网络的主要脑区）之间的结构和功能连接。然后我们通过重复经颅磁刺激 (rTMS) 暂时抑制 PPC，并假设 PPC 对 PIVC 的调节作用会减弱；因此，PIVC 受到的抑制会减少。受试者在 rTMS 后立即进行视觉注意追踪任务，并使用 fMRI 测量注意追踪过程中 PIVC 的抑制。结果显示，与假性 rTMS 相比，注意追踪过程中 PIVC 的抑制不太明显。我们还研究了抑制性 rTMS 对枕叶皮质的影响，发现与假性 rTMS 或 PPC 上的 rTMS 相比，视觉前庭后岛叶皮质区域在注意追踪过程中的激活程度较低。总之，这些结果表明顶枕皮质中的注意力网络在注意视觉处理过程中调节前庭皮质核心区域的活动。
爆发在什么时候对运动皮层有影响？
。CC-BY-NC 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2022 年 7 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.06.22.497199 doi：bioRxiv 预印本
深度学习用于运动皮层神经解码
1 弗吉尼亚理工学院暨州立大学土木与环境工程系，弗吉尼亚州布莱克斯堡 24061，美国 2 布法罗大学化学与生物工程系，纽约州布法罗 14260，美国 3 加州大学圣地亚哥分校神经生物学系、神经回路与行为中心和神经科学系，加利福尼亚州拉霍亚 92093，美国 4 罗莎琳德富兰克林医学与科学大学芝加哥医学院脑功能与修复中心细胞生物学与解剖学学科，伊利诺伊州北芝加哥 60064，美国 5 阿拉巴马大学物理与天文系，阿拉巴马州塔斯卡卢萨 35487，美国 6 罗德岛大学细胞与分子生物学系，罗德岛州金斯顿 02881，美国 ∗ 任何通讯作者均应联系解决。
运动皮层的深度学习神经编码器
摘要 - 心脏内脑机界面（BMIS）将神经活动转化为控制信号，以驱动假体或通信设备，例如机器人臂或计算机光标。在临床上可行，BMI解码器必须达到高准确性和鲁棒性。优化这些解码器是昂贵的，传统上需要动物或人类的实验跨越数年。这是因为BMI是闭环系统，用户在其中更新其电动机命令是为了响应不完美的解码输出。使用先前收集的“频线”数据的解码器优化将不会对此闭环响应进行计算。明显加速的解码器优化的另一种方法是使用闭环实验模拟器。该模拟器的关键组成部分是神经编码器，该神经编码器合成从运动学产生神经种群活动。先前的神经编码器并未模拟神经种群活动的重要特征。为了克服这些局限性，我们使用了深度学习的神经编码器。我们发现了这些模型在再现刺激性时间直方图（PSTHS）和神经popula posula todyics中的先验神经编码器上的表现非常优于先前的神经编码器。我们还发现，深度学习神经启动器可以更好地匹配神经解码，从而在频道数据和闭环实验数据中结果匹配。我们预计这些深度学习的神经编码器将大大改善BMI的模拟器，从而更快地评估，优化和BMI解码器算法的表征。
大脑皮层锥体神经元的计算能力
皮质锥体神经元的电活动由结构稳定、形态复杂的轴突树突树支持。轴突和树突在长度或口径方面的解剖差异反映了神经信息输入或输出的底层功能特化。为了正确评估锥体神经元的计算能力，我们分析了 NeuroMorpho.Org 数据库中的大量三维数字重建数据集，并量化了小鼠、大鼠或人类大脑皮层不同区域和层次的基本树突或轴突形态测量值。根据获得的形态测量数据对参与神经元电脉冲的离子总数和类型的物理估计，结合活动大脑消耗的葡萄糖所驱动的神经递质释放和信号传导的能量，支持在热力学允许的 Landauer 极限下进行高效的大脑计算，从而实现不可逆的逻辑运算。电压感应 S4 蛋白 Na + 、K + 或 Ca 2+ 离子通道 α 螺旋中的单个质子隧穿事件非常适合用作单个 Landauer 基本逻辑运算，然后通过穿过开放通道孔的选择性离子电流进行放大。这种计算门控的小型化允许在人类大脑皮层中每秒执行超过 1.2 个 zetta 逻辑运算，而不会因释放的热量而燃烧大脑。
爬行动物的大脑边缘系统和皮层 pdf
小脑 爬行动物脑。 爬行动物脑 边缘系统 大脑皮层。 所有人类都有大脑，大脑是由三个不同部分组成的物理器官。 有时我们不知道自己的行为、思维和感受方式，因为我们的大脑中存储了大量信息。 我们的大脑是一台终极计算机，可以存储并继续存储信息，包含神经元细胞。 我们的中枢神经系统包括三个大脑，它们会随着年龄的增长而进化：爬行动物脑、边缘系统和大脑皮层。 1. 爬行动物脑 爬行动物脑包含我们大脑最古老的部分，大约在 5 亿年前发育，存在于爬行动物中，但大脑发育较少。 这种结构仅限于产生简单而冲动的行为，类似于总是以相同方式重复的仪式，具体取决于生理状态：恐惧、饥饿、愤怒等。 这个大脑可以理解为神经系统的一部分，在条件满足时执行编程的遗传密码。它是最古老、最简单的大脑，决定是否关注某种情况。原因是它拒绝复杂、困难或风险，而喜欢简单、清晰和直接。 2. 边缘系统 边缘系统的功能与学习有关。如果某种行为产生愉快的情绪，我们倾向于重复它或试图改变我们的环境来重现这种体验。另一方面，如果它引起痛苦，我们就会记住这种体验，避免再次经历它。 边缘系统的关键元素是海马体，它从外部（视觉、嗅觉、听觉、触觉、味觉）和内部（内脏）来源接收信息。内部和外部感觉的整合被认为是情绪体验的基础。海马体中的细胞构成了情绪键盘。 人类有思考的头脑（理性大脑）和感觉的头脑（情绪大脑）。在正常情况下，我们个性的这两个方面是平衡的，相互协调的。情绪思维比理性思维快得多，它快速激活而不分析后果，遵循联想逻辑和分类思维。具体情况并改变先前的结论。从解剖学上讲，情绪思维由边缘系统管理。边缘系统负责管理情绪、学习和记忆，由杏仁核、海马体、海马旁回等结构组成。然而，“边缘系统”的概念更多地基于功能关系，而不是解剖结构。3. 大脑皮层大脑皮层是理性的大脑。它由我们大脑中管理抽象智力、推理、语言、记忆等的部分组成。这决定了一个人对“智力”的标准概念。它的名字来源于它是大脑中最现代的进化层。它是覆盖大脑的一层薄薄的外层，呈现出许多凹槽；它厚约 2 毫米，分为六层。这一层有 300 亿个神经元，提供记忆、知识、技能和积累的经验。大脑皮层无疑是人类与动物的最大区别，因为只有人类才具备这些品质。大脑皮层或理性大脑，它允许意识和控制情绪，同时发展认知能力：记忆、集中注意力、自我反省、自我激励、解决问题、选择正确的行为......它是一个人的有意识的部分，既有生理上的，也有情感上的。 Paul MacLean 的三位一体大脑理论 参考文献： Bradford, HF (1988). Fundamentos de neuroquímica. Barcelona: Labor. Carpenter, MB (1994). Neuroanatomía. Fundamentos. Buenos Aires: Editorial Panamericana. Delgado, JM; Ferrús, A.; Mora, F.; Rubia, FJ (eds) (1998)。《神经科学手册》。马德里：Síntesis。MacLean, P. (1990)。进化中的三位一体大脑：在古脑功能中的作用。Springer Science & Business Media。MacLean, P. (1999)。三位一体大脑、情绪和科学偏见。《心智与行为杂志》，20(2)，141-160。Herrmann, N.、Black, SE、Lawrence, J.、Szekely, C.、Szalai, JP、McIlroy, WE，... & Rockwood, K. (2008)。阿尔茨海默病中的三位一体大脑：PET 研究。《欧洲神经病学杂志》，15(1)，47-54。
学习在运动皮层留下记忆痕迹
Darby M. Losey, 1 , 2 , 3 Jay A. Hennig, 1 , 2 , 3 , 13 Emily R. Oby, 2 , 7 , 13 Matthew D. Golub, 2 , 4 , 5 , 12 Patrick T. Sadtler, 2 , 7 Kristin M. Quick, 2 , 7 Stephen I. Ryu, 5 , 8 Elizabeth C. Tyler-Kabara, 2 , 9 , 10 , 11 Aaron P. Batista, 2 , 7 , 13 , * Byron M. Yu, 1 , 2 , 4 , 6 , 13 , * 和 Steven M. Chase 1 , 2 , 6 , 13 , 14 , * 1 卡内基梅隆大学神经科学研究所，宾夕法尼亚州匹兹堡15213，美国 2 认知神经基础中心，匹兹堡，宾夕法尼亚州 15213，美国 3 卡内基梅隆大学机器学习系，匹兹堡，宾夕法尼亚州 15213，美国 4 卡内基梅隆大学电气与计算机工程系，匹兹堡，宾夕法尼亚州 15213，美国 5 斯坦福大学电气工程系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 6 卡内基梅隆大学生物医学工程系，匹兹堡，宾夕法尼亚州 15213，美国 7 匹兹堡大学生物工程系，匹兹堡，宾夕法尼亚州 15213，美国 8 帕洛阿尔托医学基金会神经外科系，帕洛阿尔托，加利福尼亚州 94301，美国 9 匹兹堡大学物理医学与康复系，匹兹堡，宾夕法尼亚州 15213，美国10 匹兹堡大学神经外科系，宾夕法尼亚州匹兹堡 15213，美国 11 德克萨斯大学奥斯汀分校戴尔医学院神经外科系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 12 华盛顿大学 Paul G. Allen 计算机科学与工程学院，华盛顿州西雅图 98195，美国 13 这些作者贡献相同 14 主要联系人 *通信地址：aaron.batista@pitt.edu (APB)、byronyu@cmu.edu (BMY)、schase@andrew.cmu.edu (SMC) https://doi.org/10.1016/j.cub.2024.03.003
感觉对运动皮层意志调节的限制
自主运动由初级运动皮层 (M1) 驱动，个体可以学会随意调节单个神经元。然而，M1 也接收明显的感官输入并有助于感官驱动的运动反应。这些非意志信号在多大程度上限制了 M1 的自主调节？使用一个任务，其中单个神经元的发放率直接决定计算机光标沿视轴的位置，我们 5 评估了猴子在不同感官环境下调节单个神经元的能力。我们发现感官环境持续影响 M1 中单个神经元的意志控制。例如，视觉旋转生物反馈轴可能会使相同的神经任务变得轻松或困难。值得注意的是，几天内或几天之间的延长训练并不能解决这种差异。我们的研究结果表明，感官环境可以限制 M1 活动受意志控制的程度。10