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1st Sinaps 2025传单A4
•当前对儿童癫痫的诊断和管理•儿童癫痫症：何时参考•小儿成像在神经病学问题中的作用•陷阱在小儿癫痫病的治疗中的陷阱•识别和管理无意识的患者•预期神经肌肉紧急情况•中枢神经系统感染•抗衰弱性•渗透性•抗脑膜炎•抗脑膜炎• Neurological Diseases: NMOSD, Guillain-Barré Syndrome • Brain Development and Relation to Brain Malformations • Common Neurological Problems in Premature Newborns • Current Management of Neonatal Seizures • The Role of Therapy in ASD: When, What and Why • Common Pitfalls in The Diagnosis of ASD and ADHD • Common Pitfalls in The Diagnosis of Dyslexia
KCNQ2-和KCNQ3相关癫痫ctla4，sh2b3和clec16a多样化影响...大脑行为和免疫力
比利时安特卫普大学医学与健康科学学院的合作安特卫普精神病学研究所（CAPRI），比利时安特卫普大学，比利时B科学精神病学与心理药理学研究（SINAPS）的科学计划（SINAPS） Sanit`A，Roma，意大利d精神病学系，格罗宁根大学医学中心，格罗宁根大学，格罗宁根大学，荷兰E型生物功能成像系多伦多，多伦多，多伦多，加拿大，加拿大，临床神经科学，临床和实验科学学院，南安普敦大学医学院，英国英国大学医学科学系k不列颠哥伦比亚大学生物化学与分子生物学系法国gif-sur-yvette
基于免疫的机器学习预测精神分裂症和双相情感障碍的诊断和疾病状态
一项科学精神病学和心理药物学研究（SINAPS），大学精神病医院校园Duffel（UPCD），Rooienberg，19，2570 Duffel，Belgium b合作安特卫普精神病学院（CAPRI） ETEIL（UPEC），INSERM，IMRB转化神经精神病学实验室，AP-HP，H ˆ Opitaux Universitaires H Mondor，DMU Impact，FHU，FHU适应，Fondation Condation Condation con，Medical Informatics Center，France（Biomina），法国，Antwerp，Antwerp，Middelheim，Middelheim，Middelheim，Middelhem111，Middelhem111数学和计算机科学，安特卫普大学，校园Middelheim，MG105，Antwerp，Belgium f Inserm Investment Center，HP，HP，13，H Henri Mondor医院，巴黎大学埃斯特·埃斯蒂尔大学EHôpitalde Mondor 51 Tre de Tassigny，94010 Cr´Eteil，法国
迈向精神障碍新诊断框架的共识路线图
a 格罗宁根大学格罗宁根进化生命科学研究所，荷兰格罗宁根 b 哈佛大学和斯坦利中心，麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所，美国 c 斯坦福大学斯坦福精准心理健康与保健中心、精神病学和行为科学，斯坦福，美国 d 巴塞罗那医院诊所，神经科学研究所，精神病学和心理学系，躁郁症和抑郁症科，西班牙巴塞罗那 e 应用计算精神病学实验室，精神健康神经科学系，精神病学分部和马克斯普朗克计算精神病学和老龄化研究中心，伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所，英国 f 卡姆登和伊斯灵顿 NHS 基金会信托，英国伦敦 g 心理医学系，精神病学心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦 2，英国 h 美国国家心理健康研究所 (NIMH) 研究领域标准项目的承包商 i 社会、遗传和发展精神病学中心，英国伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学 j 比利时安特卫普大学安特卫普精神病学合作研究所 k 比利时杜菲尔大学精神病医院 SINAPS l 英国伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所精神病学系 m 德国慕尼黑路德维希马克西米利安大学精神病学和心理治疗系精准精神病学科 n 美国加利福尼亚州洛斯阿尔托斯 Alto Neuroscience Inc o 美国加利福尼亚州斯坦福大学 p 英国伦敦伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所 q 英国伦敦伦敦国王学院 MRC 神经发育障碍中心 r 德国比伯拉赫勃林格殷格翰制药有限公司 CNS 发现研究中心
脑启发计算 脑启发计算
背景：类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合，以构建智能信息系统，用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多，信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题，以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说，它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算（1 后面跟着 18 个零）的数学运算。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而，要实现这一壮举需要数百万倍的功率，即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看，能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力，但进展却正在放缓。有趣的是，我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的，我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务，例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低，只有20W。大脑能效高的原因主要有两点：一是信息交换和处理是事件驱动的；因此，尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次，神经元和突触位于同一个神经网络中，高度互联，每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理（由突触兴奋和神经元放电组成）和记忆（由突触权重和神经元阈值组成）在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型，以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标，其中，脉冲神经网络（SNN）是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而，在 SNN 中，神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应，例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比，其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，具有两个显著的关键优势：首先，CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用，包括设计、制造和鉴定，为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次，CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化，其中减小