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受大脑启发的脉冲神经网络架构在气味数据分类中的应用
摘要：现有的神经形态嗅觉方法主要侧重于基于嗅觉通路的神经生物学结构实现数据转换。虽然转换对于稀疏脉冲气味数据表示至关重要，但基于高级大脑区域生物计算的分类技术（用于处理脉冲数据以识别气味）仍未得到充分探索。本文认为，受大脑启发的脉冲神经网络是下一代机器智能处理气味数据的一种有前途的方法。受大脑信息处理原理的启发，我们在此提出了第一种用于气味数据分类的脉冲神经网络方法和相关的深度机器学习系统。本文表明，与目前最先进的方法相比，所提出的方法具有多种优势。根据使用基准数据集获得的结果，该模型对大量气味实现了高分类准确率，并且具有对新数据进行增量学习的能力。本文探讨了不同的脉冲编码算法，发现最适合该任务的是分步编码函数。大脑启发的气味机器分类研究的进一步方向包括研究更具生物学可行性的气味数据映射、学习和解释算法，以及在一些高度并行且低功耗的神经形态硬件设备上实现这些算法以供实际应用。
一种在早期嗅觉电路中重新格式化气味浓度的进化保守的方案
了解感官外围的刺激是如何进行重新格式化以产生有用表示的是神经科学的一个有趣的挑战。在嗅觉中，评估气味浓度是许多行为（例如跟踪和导航）的关键。最初，随着气味浓度的增加，第一阶感觉神经元的平均响应也会增加。，二阶神经元的平均响应仍会随着浓度的增加而浮出水面 - 这种转化是有助于浓度不变的气味识别，但似乎在将其发送到更高的大脑区域之前似乎会丢弃浓度信息。通过将来自不同物种的神经数据与计算模型相结合，我们提出了策略，尽管人口水平的平均反应平均反应，但二阶神经元通过该策略提供了浓度。我们发现，个体的二阶神经具有不同的浓度响应曲线，这些响应曲线是每个气味的独特曲线 - 有些神经元的反应更高，而另一些神经元的反应较少，而这些神经元的反应较少，而这种不同的差异共同产生了不同的组合表示，以使浓度不同。我们表明，可以使用电路计算（称为分裂性变种）来概括此编码方案，并且我们得出了这种偏差的能力条件。然后，我们讨论了两种机制（基于峰值速率与时序），高阶大脑区域可以通过重新格式表示的气味浓度来解释气味浓度。由于脊椎动物和无脊椎动物嗅觉系统很可能是依赖进化的，因此我们的发现表明，尽管新的电路结构存在明显的差异，但仍在相似的算法溶液上汇聚。最后，在陆地脊椎动物中，平行的嗅觉途径已经进化，其二阶神经元没有表现出如此多样化的响应曲线。相反，该途径中的神经元平均以更单一的方式表示浓度信息，从而使气味更容易地进行和识别，而牺牲了能源利用来增加。
结合呼吸同步嗅觉仪和脑刺激研究气味对皮质脊髓兴奋性和有效连接的影响
Cécilia Neige、Laetitia Imbert、Maylis Dumas、Anna Athanassi、Marc Thévenet 等。结合呼吸同步嗅觉计和脑刺激研究气味对皮质脊髓兴奋性和有效连接的影响。可视化实验杂志：JoVE，2024，203，�10.3791/65714�。�hal-04758099�
在阳光中的轻度认知障碍和阿尔茨海默氏症的痴呆症中的气味鉴定的人脑表示
结果：与对照组相比，AMCI/MAD组在所有OI测试和气味歧视测试中的表现都明显差。与OI fMRI [高斯随机场（GRF）校正的簇簇阈值（p <0.05）相比，AMCI/MAD组的右前梨状皮层的激活减少了，P <0.05]。纠正年龄，性教育和脑实质分数后，该组差异仍然存在。这种梨状活性的差异主要是由于气味歧视能力的差异和较小程度的OI能力驱动。在脑活动上没有气味歧视/鉴定得分相互作用。在两组中，只有气味歧视得分与位于右梨状皮层的大脑活动显着相关。OI期间的大脑活动与迷你心理状态检查评分无关。 在组级别，AMCI/MAD组仅激活了前岛，而对照组在OI fMRI期间在嗅觉网络的所有区域内都有显着激活。 在AMCI/MAD组中，OI fMRI期间的大脑活动与CSF的总β-淀粉样蛋白水平之间没有关联。OI期间的大脑活动与迷你心理状态检查评分无关。在组级别，AMCI/MAD组仅激活了前岛，而对照组在OI fMRI期间在嗅觉网络的所有区域内都有显着激活。在AMCI/MAD组中，OI fMRI期间的大脑活动与CSF的总β-淀粉样蛋白水平之间没有关联。
通过清除和诱捕气相色谱法 - 质谱（PT-GC-MS）对饮用水中发霉的气味化合物的高敏感分析
地球素和2-甲基异位酚是地表水中藻类和细菌产生的化合物，已知会在饮用水中引起味道和气味问题。在日本，饮用水质量的监管标准将这些化合物的可接受浓度设置为10 ng/l。因此，用于检测这些物质的分析工具需要高灵敏度和准确性。GC-MS通常用作分析方法，样品制备技术包括固相提取（SPE），固相微拔液（SPME）和顶空（HS）。但是，这些方法需要在制备过程中测量样品水量，而SPME和HS方法都需要进行盐分外的操作以增强灵敏度，从而使过程变得麻烦。因此，作者使用P＆T-GC-MS（最简单的VOC分析方法）优化了该方法，并报告获得令人满意的结果。
Rayonier Advanced Materials 对位于 Yulee 的 Rayonier Advanced Materials 污泥管理站的回应是什么原因导致 Y 的污泥管理站发出异味
多种因素导致 Yulee 工厂产生异味，其中最主要的是温度较低、降雨量较大以及维护该设施所需的固体移动。该工厂类似于堆肥堆，由当地 Rayonier Advanced Materials' (RYAM) 工厂产生的无害有机“加工残留物”组成。这些“加工残留物”主要来自树木。它们包括纤维素纤维、木质生物质和动力锅炉产生的木灰。这些材料的分解会产生气味，如上所述，在某些条件下气味会变得更加明显。重要的是，Yulee 设施不处理垃圾、人类排泄物或传统“垃圾”（这些垃圾在其他市政设施处理）。为什么气味比以前更严重？
安全数据表
Appearance Colorless Odor sweet Odor Threshold 7 - 20 ppm Melting Point/Range -90 °C / -130 °F Softening Point No data available Boiling Point/Range 126 °C / 258.8 °F Flammability (liquid) Flammable On basis of test data Flammability (solid,gas) Not applicable Liquid Explosion Limits Lower 1.2 Upper 7.5 Flash Point 27 °C / 80.6 °F Method - No information available自动定位温度415°C/779°F分解温度无数据可用的数据pH 6.2 @ 20°C粘度0.83 MPA @ 20°C 20°C水溶性在其他溶剂中无溶性溶解度无信息可用的分区系数（n- octanol/water）
三价准备工作
Physical state : Solid (swab or pellet) Appearance : Clear to hazy Color : According to product specification Odor : Odorless Odor threshold : No data available pH : No data available Melting point : No data available Freezing point : No data available Boiling point : No data available Flash point : No data available Relative evaporation rate (butyl acetate=1) : No data available Flammability (solid, gas) : No data available Vapor pressure : No data available Relative vapor density at 20°C : No data available Relative density : No data available Solubility : Miscible in water Partition coefficient n-octanol/water (Log Pow) : No data available Auto-ignition temperature : Not self-igniting Decomposition temperature : No data available Viscosity, kinematic : No data available Viscosity, dynamic : No data available Explosion limits : No data available Explosive properties : No data available Oxidizing properties : No data available
