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对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
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。
如何引用本文Biaggi N，Potts J，Torres A等。 （2025年3月12日）在
从患者的女儿获得的附带信息显示，在介绍前大约一年，患者退休，搬进了她的住所，并开始表现出减少的社交互动。在当前演讲前十个月，患者经历了他的第一个“情节”，其特征是持续一到两周的奇异行为和痴迷，自发解决。此后不久，他有第二个“情节”，其特征是退出，与家人的沟通减少以及一周后随后的自发解决方案。在此ED访问前两周，患者开始表现出自我抑制，奇异和偏执妄想的迹象，“僵尸”的视觉幻觉以及躁动。他的女儿形容他“不听，不吃东西，不睡觉，想整天离开房子留在他的车里。”此外，他表现出异常的行为，例如拒绝触摸任何不是蓝色的东西。
神经疼痛管理的进步
神经元疼痛，包括神经性疼痛，偏头痛和慢性疼痛综合症，提出了重大的全球健康挑战。本文献综述涵盖了在2024年进行的研究，使用包括PubMed和Google Scholar在内的主要数据库，其搜索词“神经性疼痛/治疗”或“慢性疼痛/治疗”或“疼痛管理/方法”或“神经调节/方法”或“神经调节方法”或“脊髓刺激”或“脊髓刺激”或“深脑刺激”或“深脑刺激”或“刺激”或“刺激”或“刺激”或“刺激”或“启发”或“触发”或“启示”或“启示”或“当前”或“启示”或“ nair”或“ nair”或“ nair”或“ nair”或“ nair”或“”型号。电压门控钠通道“或“生物学/药理学”或“药物输送系统/方法”或“再生医学/方法”或“干细胞移植/方法”或“富含血小板的血浆/治疗性使用”或“组织工程/方法”或“生物标志物”或“生物标志物/生物标志物/生物标志物/代理”
Lichtenberg教授神经科 - 适应性人
具有最新的EEG硬件的几个集中控制的实验室，用于并行记录几个主题或单个记录，其中有多达128个EEG频道住院和移动EEG解决方案（例如，用于移动大脑/身体成像）通过脑产品Actichamp或脑部产品Liveamp具有相应不同类型的电极，包括干电极大型虚拟现实实验室（EEG）对结构的自由移动受试者进行（脑电图）的检查，请要求
个性化用于量化神经行为护理脑自动调节的压力反应指数
摘要 - 目的：压力反应性指数1（PRX）是评估神经严重护理中脑自动卵形2的常见指标。这项研究旨在通过4个个性化PRX算法（PPRX）5的开发和理想的超参数鉴定来提高PRX的3个临床实用性。6方法：使用来自TrackTBI数据集的创伤性脑8损伤患者的Simu-7和多模式监测数据对算法误差进行了定量。使用误差和生理量之间的线性重新介绍，心脏10率被确定为造成PRX误差的潜在原因。通过将PRX平均为12衰老到心跳来开发11个PPRX方法。标准13 PRX算法的理想超参数识别为最小化算法14误差。15结果：PRX算法对HY-16个Perparameter和患者变异性高度敏感。错误与患者心率密切相关。通过将PRX参数化至18个心跳，PPRX方法可显着降低对患者变异性和超参数20选择的19个敏感性，同时也降低了噪声。在标准PRX 21算法中，平均为10秒的窗口和相关的40个样本的22个窗口导致总体23个错误最低。24结论：个性化的PRX增强了鲁棒性25和大脑自动调节估算的准确性-26
来自心脏神经变性的报告
作者：迈克·萨德（多伦多大学和生病儿童医院）黎明·伊拉迪（亚特兰大儿童医院）瓦莱丽·罗弗格（Valerie Rofeberg）（波士顿儿童医院）辛西娅·奥尔蒂纳（Cynthia Childris Hospital Elhoff（Sunrise儿童医院/Pediatrix医疗小组）Amy Lisanti（宾夕法尼亚大学护理学院）Jennifer Butcher（C.S.莫特儿童医院）凯特琳·罗林斯（波士顿儿童医院）安德鲁·范·贝根（Andrew van Bergen）（倡导者儿童医院）Shabnam Peyvandi（UCSF医学院）Emily Bucholz（科罗拉多州儿童医院）斯蒂芬尼·考克斯（Colorado）史蒂芬·科克斯（Rady Cox儿童医院医院）Shruti Tewar（阿肯色州儿童医院）Kiona Allen（Lurie儿童医院）Caroline Lee（华盛顿大学医学院）Kristi Glotzbach（犹他大学）Nneka Alexander（亚特兰大儿童医疗保健）中心）蕾妮·萨纳斯（Renee Sananes）（病假医院）Linh（病假医院）Gina Boucher（Phoenix儿童）Kelly Wolfe（科罗拉多州科罗拉多大学医学院）Lindsay Edwards（杜克大学医学院）医院 - 德拉瓦雷）安贾利·萨德瓦尼（Boston儿童医院）卡里工厂（中庭健康莱文儿童医院）劳伦·奎利（Lauren Quigley）（匹兹堡儿童医院）杰西卡·普里戈（Jessica Pliego）（戴尔儿童）伊丽莎白·瓦利斯（Elizabeth Children's）
来自心脏神经变性的报告
作者：迈克·萨德（多伦多大学和生病儿童医院）黎明·伊拉迪（亚特兰大儿童医院）瓦莱丽·罗弗格（Valerie Rofeberg）（波士顿儿童医院）辛西娅·奥尔蒂纳（Cynthia Childris Hospital Elhoff（Sunrise儿童医院/Pediatrix医疗小组）Amy Lisanti（宾夕法尼亚大学护理学院）Jennifer Butcher（C.S.莫特儿童医院）凯特琳·罗林斯（波士顿儿童医院）安德鲁·范·贝根（Andrew van Bergen）（倡导者儿童医院）Shabnam Peyvandi（UCSF医学院）Emily Bucholz（科罗拉多州儿童医院）斯蒂芬尼·考克斯（Colorado）史蒂芬·科克斯（Rady Cox儿童医院医院）Shruti Tewar（阿肯色州儿童医院）Kiona Allen（Lurie儿童医院）Caroline Lee（华盛顿大学医学院）Kristi Glotzbach（犹他大学）Nneka Alexander（亚特兰大儿童医疗保健）中心）蕾妮·萨纳斯（Renee Sananes）（病假医院）Linh（病假医院）Gina Boucher（Phoenix儿童）Kelly Wolfe（科罗拉多州科罗拉多大学医学院）Lindsay Edwards（杜克大学医学院）医院 - 德拉瓦雷）安贾利·萨德瓦尼（Boston儿童医院）卡里工厂（中庭健康莱文儿童医院）劳伦·奎利（Lauren Quigley）（匹兹堡儿童医院）杰西卡·普里戈（Jessica Pliego）（戴尔儿童）伊丽莎白·瓦利斯（Elizabeth Children's）
自闭症中E/I不平衡的验证和分析
1,2`，Qiifan Yang 3`，HernánVargas1，Kevin Low Neda Jahanshad 3,4,5 *`这些作者同样作为手稿的第一作者贡献了同样的作者 *这些作者同样贡献了该手稿1。。西班牙马德里政治家大学。3。。4。。5。Department of Biomedical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Marina del Rey, California, USA Corresponding authors: Yolanda Gil, PhD Research Professor of Computer Science Director of USC Center on AI Research for Health Director of AI and Data Science Initiatives Information Sciences Institute Viterbi School of Engineering University of Southern California 4676 Admiralty Way Suite 1001 Marina del Rey, CA 90292 gil@isi.edu Neda Jahanshad，博士神经病学和生物医学工程信息科学副教授，LOBES：ENIGMA CONSION CONSION CONSICAN副总监，Enigma Consortial，Enigma Consortium consortial，Imagtium Imagemitium Image centimics Image centration of Sutiage and Super of Susinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of suinia CA 90292 NEDA.JAHANSHAD@USC.EDU作者信息Daniel Garijo：orcid：0000-0003-0454-7145（daniel.garijo@upm.es）
精神疾病中神经可塑性的瞬时大脑成像评估：系统评价方案
背景：神经塑性描述了大脑适应环境改变的能力，并且是学习的基础。已经提出了降低的神经可塑性，以构成几种精神症状和疾病的基础。神经影像学的进步提供了研究或索引体内神经塑性变化的潜力的新方法。拟议的系统综述和荟萃分析将利用神经成像评估综合研究，以比较患有相对于健康对照同龄人（HC）的普遍研究精神疾病的个体之间迅速变化的可能性。方法：这项系统评价将包括比较患有普遍研究精神疾病（情绪，焦虑，强迫性，与创伤相关的，饮食，饮食和精神分裂症和其他精神病）之间神经塑性变化潜力的研究。纳入的研究将使用已建立或推定的神经影像生物标志物评估神经可塑性。纵向研究，使用非神经成像方法评估神经塑性潜力的研究，将排除动物研究。PubMed, Web of Science, Embase, and PsycINFO will be searched using predefined terms.两位独立的审阅者将使用Rayyan筛选标题，摘要和全文，并由第三名审稿人解决冲突。将提取包括研究和参与者特征在内的数据。将使用随机效应荟萃分析将汇总统计数据合并和分析，以估计组之间神经可塑性的平均差异。在发生异质性的情况下，亚组分析和元回归将探索组间差异的潜在主持人。将使用Egger的测试评估出版物偏见可能影响审查结果的程度。讨论：本综述将总结神经可塑性的改变，如瞬时的神经成像评估所表明的，在患有主要精神疾病的个体中。随着研究越来越多地将精神病疾病与神经塑性联系起来，这项综述将提供一种宝贵的资源，以了解如何在体内测量神经可塑性以检查精神病的机制。系统评价注册：此评论在Prospero注册（注册号：CRD42025630626）关键字