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使用神经元起源的细胞外囊泡探索躁郁症抑郁症的成年人脑胰岛素抵抗
通讯作者：Dimitrios Kapogiannis，医学博士，美国国家卫生研究院国家老化研究所，美国国家卫生研究院，251 Bayview Blvd，Ste 8C228，Baltimore，MD 21224，Kapogiannisnisd@mail.nih.nih.nih.nih.gov。*这些作者共享第一作者。±这些作者分享了高级作者资格作者声明Drs。Mansur和Kapogiannis可以完全访问研究中的所有数据，并负责数据的完整性和数据分析的准确性。Concept and design: Mansur, Lee, Rosenblat, Brietzke, Suppes, McIntyre, Kapogiannis Acquisition, analysis, or interpretation of clinical data: Mansur, Subramaniapillai, Lee, Iacobucci, Rodrigues, Cosgrove, Kramer, Suppes, McIntyre Acquisition, analysis, or interpretation of biomarker data: Mansur, Delgado-Peraza, Chawla, Nogueras-Ortiz, McIntyre, Kapogiannis Drafting of the manuscript: Mansur, Delgado-Peraza, McIntyre, Kapogiannis Critical revision of the manuscript for important intellectual content: Rosenblat, Brietzke, Suppes, Raison, Fagiolini, Rasgon Statistical analysis: Mansur Obtained funding: Mansur，McIntyre，Kapogiannis行政，技术或物质支持：Subramaniaiaiapillai，Lee，Cosgrove，McIntyre，Kapogiannis，Kapogiannis监督：McIntyre，Kapogiannis
特别会议公告：人工智能和边缘计算的回忆神经形态设备和电路的进展
会话描述：随着半导体技术接近缩小范围的局限性，对传统冯·诺伊曼建筑的替代方案的需求也会增长。神经形态计算，受人脑的结构和功能的启发，是一种有希望的解决方案，尤其是用于开发智能系统，例如视觉处理器，听觉系统和机器人运动。设备技术，电路设计和计算建模的最新突破使联合研究人员来自不同的领域，包括电子，计算机科学，神经科学，材料科学和设备制造。这些相互交流的旨在为人工智能（AI）应用（AI）应用和神经形态硬件创建更有效的电子系统，而与传统CMOS相比，它更准确地复制了生物神经网络。将备忘录集成到设计工具包中有望将进步推向摩尔定律，从而开发可以感知的智能，多功能系统，
使用卷积神经
图像字幕（自动生成图像的描述标题的任务）由于其潜力弥合视觉和语言理解之间的差距而引起了极大的关注。随着深度学习的进步，尤其是用于序列产生的特征提取和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），神经图像标题发生器在产生的字幕的质量和流利程度上都取得了重大进展。本文调查了图像字幕技术的演变，从传统模型到现代深度学习方法，包括使用变压器和多峰模型。我们讨论了关键组件，例如图像表示，字幕生成和注意机制，并检查大规模数据集和评估指标的作用。尽管取得了长足的进步，但在语义理解，上下文相关性和处理偏见等领域仍存在挑战。这项调查以研究目前的研究状态并概述了该领域的潜在方向，包括探索零射击学习，多模式集成以及改善字幕模型的概括。
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越来越明显的是，辅助系统中的异常有助于几种神经逻辑疾病的发病机理，这与神经炎症和神经变性密切相关。最初在中枢神经系统（CNS）血管疾病的背景下引入了血栓炎的概念，在中枢神经系统（CNS）与IM蒙术密切相关。后一个术语描述了由先天免疫细胞和与血栓形成相关的分子在微血管中的血栓形成，这些分子在免疫膜中起着生理作用而不是在止血中发挥生理作用。对多发性硬化症（MS）以及该疾病的两种动物模型的研究 - 实验性自身免疫性脑脊髓炎（EAE）和Cuprizone诱导的一般脱髓鞘 - 已经提高了我们在该领域的理解。血脑屏障（BBB）的渗透性提高允许包括凝血因子在内的血液成分渗入中枢神经系统。超出了凝血级联反应的因素，即Kallikrein-Kinin System（KKS）的组成部分，它们在调节炎症和凝结方面起着关键作用，还涉及AP PEAR。与信号处理和网络功能有关，炎症诱导的神经元过度兴奋性的瞬时阶段构成了MS及其模型系统常见的另一种病理。离子渠道似乎起着至关重要的作用。
当代小儿种群中有氧健身的参考值
摘要众多研究表明，体育活动有助于词汇整合（即“制定效应”），表明行动可以提高记忆力的性能并支持语言编码。这种现象最近被描述为“体现的学习”，或者涉及与学习内容直接相关的自我执行或自我生成的动作的学习。体现的语义认为，认知基于源自人类经验的多模式表示，并且运动过程在语言处理中起着至关重要的作用。这一证据的许多证据在于神经影像学研究表明，在发育和成人期间，无论是在词汇加工过程中招募了感觉和运动系统。对成人第二语言（L2）学习者的研究通常表明，感觉运动网络也参与L2处理，但比L1少。与L1获取相比，这可能是由于L2学习经常被脱皮的。最近，人们对促进体现学习及其对L2学习的影响的神经认知过程的兴趣越来越大。在本章中，我们回顾了由行为和神经认知研究报告的主要结果，探讨了本地语言处理和成人L2学习者中体现的语言处理和学习。1。体现的语义是找到我们如何将概念与语言标签联系起来的关键，这是我们理解我们如何获得第一语言，后来在生活中学习第二种语言的基础（另请参见Tokowicz＆Tkacikova，本卷）。尽管进行了数十年的研究，但关于人脑如何将声学信号（例如[g ɪˈ tː]）与特定概念（例如吉他）联系起来（Saussure，1916; Shapiro，2011年）仍然几乎没有共识。当前有两个相反的观点，这些观点与为概念信息构建的表示类型不同。根据经典的Amodal理论，认知是一个计算过程，从感知和通过操纵心理符号来创造意义（Fodor，1998； Landauer＆Dumais，1997）。通过“三明治模型”隐喻描述了这一点：感觉运动系统简单地感知信息（输入），然后产生动作（输出）（Hurley，1998）。同时，将认知夹在两者之间，以便1）将感知的输入转换为Amodal符号，并将其链接到我们语义内存中的相关信息，并在我们的语义内存中链接到2）对这些符号进行操作以进行输出。本质上，知识存储在一个孤立的语义记忆系统中，独立于感觉运动过程。经典的Amodal理论并不能说明我们如何理解这些符号的现实世界含义，而这些符号本身是由其他符号定义的。挑战传统认知研究的一些基本信念，体现了理论，规定概念符号在某些时候必须与现实世界有关，并以感觉运动体验为基础（Hauk＆Tschentscher，2013年）。这也可能适用于更抽象的概念，例如自由，至少在最初与个人经验相关（例如，一个孩子从请子弹中提取自己并听到“您是免费的！”）。根据体现的语义，概念表示受到感觉运动过程的影响很大，语言形式基于我们人体的感知和行动计划体系（Barsalou，1999）。其背后的关键概念之一是“相关学习原理”，根据该原则，动作感知和意义的同时存在导致神经元的共同触发，形成神经连接或分布式神经网络，以进行语义处理（Pulvermu ller，1999; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013）。简而言之，“什么共同开火，将电线一起开火”（Hebb，1949年），例如，如果孩子经常在踢球时听到“踢”一词，那么词典语义网络，负责处理“踢”一词的词典语义网络，以及负责处理和执行运动必要的动作的人，将成为共享的网络，将会随着时间的推移而成为共享的网络。这个想法与Amodal理论形成鲜明对比，该理论声称用于概念知识和语言的表示形式独立于身体及其经验。尽管本章中描述的许多研究所描述的，但在该领域的最新研究最初是黑色和白色的，但该领域的最新研究变得更加细微，并集中在何时以及如何体现语言上。
神经科学证据和护理离职
虽然神经科学文献表明大脑的某些部分要到 20 多岁才能完全发育，但公众的讨论却偏向于早期儿童发展 (ECD)，因为它被认为具有长期的经济效益。一些研究人员甚至说，社会对弱势青少年的补救计划投入过多。这种说法抵制了对家庭外儿童延长照料的倡导努力，并阻碍了有关投资早期成年的政策和立法关注。在这篇评论中，我们分析了有关大脑发育的文献，并批判性地讨论了立法者和政策制定者对大脑发育的选择性使用，以投资于 ECD。尽管有神经科学和经济证据，但在围绕延长照料等支持性干预措施的讨论中，它并不突出。利用布迪厄的社会再生产理论，我们讨论了如何只优先考虑那些能够维护社会结构的知识，这些结构可以确保资本在主导群体之间跨代流动。此外，社会机构在社会结构设定的范围内运作，不断塑造和重塑促进上层阶级资本保值的方式。我们得出的结论是，除了道德论据外，当前的神经科学证据可能支持对延长护理计划的投资。
2025 年 2 月 24 日至 27 日 AAIC NEUROSCIENCE NEXT #AAICNeuro
上午 10:05-10:25 下午 1:05-1:25 全体会议报告 Victor Valcour，美国加州大学旧金山分校，全球脑健康研究所 阿尔茨海默病和痴呆症研究的未来：南北合作推进痴呆症研究面临的挑战和机遇