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成像体内活性视网膜中小胶质细胞各个过程的动力学
摘要：小胶质细胞是中枢神经系统（CNS）和视网膜中居民免疫细胞的重要种群。这些微观细胞具有亚细胞过程，由于分辨率和对比度有限，它们使它们在图像方面具有挑战性。生命视网膜中小胶质过程的基线行为的特征很差，但对于了解这些细胞在健康，发育，压力和疾病条件下的反应至关重要。在这里，我们使用体内自适应光学扫描光眼镜扫描，结合了延时成像和过程运动的定量，以揭示健康小鼠群体中小胶质细胞的详细行为。我们发现小胶质细胞过程在所有分支水平上都是动态的，从主质量到终端细胞园。平均速度为0.6±0.4 µm/min，生长和缺失爆发为0–7.6 µm/min，重塑细胞处理。在同一只小鼠中的纵向成像显示细胞 - 索马斯在几秒钟到几分钟内保持稳定，但在几天到几个月内显示出迁移。除了使用小胶质细胞小鼠的体内过程运动和SHOLL分析表征外，我们还证明了无荧光标签的小胶质细胞可以成像。使用安全水平的近红外光的相对对比成像成功成像的小胶质细胞体并用微观级别的细节进行过程重塑，并通过同时对转基因小鼠的荧光小胶质细胞进行成像证实。此外，现在可以进行CNS小胶质细胞研究，而无需颅窗手术，而颅窗手术可能会因局部或全身性炎症而改变其行为。这种无标签方法提供了一个新的机会，可以无创地研究CNS免疫系统，而无需转基因或抗体标记，这可能会带来改变正常小胶质行为的靶向效果。
联合新闻稿
2024 年 10 月 28 日，在不丹廷布举行了主题为“保障可持续未来：印度-不丹可再生能源伙伴关系”的可再生能源圆桌会议。2. 圆桌会议由印度工业联合会 (CII) 与不丹不丹绿色电力公司 (DGPC) 合作举办，并得到了印度政府新再生能源部 (MNRE)、不丹王国政府能源与自然资源部 (MoENR) 和印度驻廷布大使馆的支持。3. 圆桌会议的五个专题会议有 60 多人参加，其中包括两国政府、监管机构、金融机构、公共和私营部门的商业领袖以及研究机构的代表。4. 印度和不丹在清洁能源，特别是水电开发方面有着长期的伙伴关系。 2024 年 3 月，在尊敬的总理纳伦德拉·莫迪对不丹进行国事访问期间，两国就《印度-不丹能源伙伴关系联合愿景声明》达成一致。双方一致认为，存在前所未有的机会来进一步加强这一互利的双边清洁能源伙伴关系，包括通过在太阳能和绿色氢能领域开发新能源项目。举办圆桌会议的目的是汇集两国利益相关者，为他们提供一个分享经验的平台，并利用两国各自的优势、资源和专业知识，探索在可再生能源技术开发和部署方面进行合作的机会。5. 圆桌会议以开幕式开始，不丹王国政府能源和自然资源部长 Lyonpo Gem Tshering、印度驻不丹大使 Shri Sudhakar Dalela 和印度政府新再生能源部秘书长 Shri Prashant Singh 发表了主旨演讲。 DGPC 总经理 Dasho Chhewang Rinzin 和印度工业联合会副总干事 Soma Bannerjee 女士向与会者致辞，阐述了圆桌会议讨论的目标和期望。 6. 开幕式之后是内容丰富的小组讨论，围绕五个专题小组展开，涵盖以下领域：可再生能源情景和政策
用自我...
大脑的皮质可塑性是使我们能够学习和适应环境的主要特征之一。的确，由于两种形式的可塑性，大脑皮层具有自组织的能力：结构性塑性性，从而产生或削减了神经元之间的突触连接，并改变了突触可塑性，从而改变了突触连接的力。这些介绍很可能是基于人脑发展的极其竞争的特征：多模式关联。故障，感觉方法的多样性，例如视觉，声音和触摸，大脑都达到了相同的概念。此外，生物学观察结果表明，当两者相关时，一种模态可以激活另一种方式的内部表示。为了建模这种行为，Edelman和Damasio分别提出了逆转和收敛/发散区，在该区域中，双向神经通信可以导致多模式融合（收敛）和模态激活（差异）。尽管如此，这些理论框架并未在neu-rones级别提供计算模型。本论文的目的是首先以（1）的（1）多模式学习而不是超级靶向的，（2）的（2）在能量水平上对能量处理的（3）能量处理的（2）。我们提出并比较不同的标签方法，以最大程度地减少标签数量，同时保留最佳精度。根据这些准则和对文献神经模型的研究，我们选择了Kohonen提出的自组织（SOM）卡作为我们系统的主要组成部分。我们介绍了迭代网格，这是一个完全分布在材料神经元之间的架构，该架构允许在SOM中进行蜂窝计算，因此，在处理和连接时间方面逐渐了解的系统。然后，我们在释放的标签后学习中评估了SOM的性能：在训练期间没有标签，那么很少有标签可用于标记SOM的神经元。我们使用SPIKE（SNN）中的神经网络将表演与不同的方法进行比较。然后，我们建议使用提取的特征而不是原始数据提高SOM的性能。我们正在使用两种不同的方法从MNIST数据库中提取SOM分类的研究：一种具有卷积自动介绍者的机器学习方法和SNN的生物启发方法。为了证明SOMA冲突的能力 - 如果数据更复杂，我们通过传输DVET使用Mini-Imagenet数据库来使用学习。完成，我们转到多模式关联机制。我们通过使用SOMAS和每周学习来基于最近的原理来构建以生物启发的垃圾模型。我们提出并比较不同的
绿色时尚：牛奶纤维作为合成纤维的替代品
（妇女）学院，印度泰米尔纳德邦Vellichanthai。抽象的绿色时尚强调了传统材料的可持续和环保替代品。牛奶纤维源自牛奶中的酪蛋白蛋白，为合成纤维提供了可生物降解且可再生的选择。它结合了天然纤维的柔软度与水分和抗菌特性，使其适合纺织品。这种创新通过利用牛奶废物并限制对石油基纤维的依赖来减少环境影响。在本文中，作者解释了牛奶纤维如何支持向循环时尚实践的过渡。关键词：天然纤维，酪蛋白纤维，可持续性。1。引言天然纤维涵盖了动植物起源纤维，它们具有出色的柔韧性，细度和厚度高的比例。这些纤维用于各个部门的服装和技术纺织品（Firoz Ahmed等，2021）。牛奶纤维是由牛奶中发现的酪蛋白蛋白制成的。这种类型的纤维也称为酪蛋白纤维（Soma Parven，2023）。酪蛋白纤维是使用粘液过程制成的，该过程与用于生产粘性人造丝的过程相同。需要100磅的脱脂牛奶才能制成3磅的牛奶纤维。牛奶纤维是酪蛋白蛋白和化学丙烯腈的混合物，用于制造丙烯酸（Mazharul Islam Kiron，2012）。它生物降解，可再生。2。它最适合出色的水运输牛奶纤维含有18个氨基酸。牛奶纤维的pH值为6.8，与人类皮肤相同。Milk蛋白纤维是自然，科学和技术的融合，具有自然和合成纤维的好处（Neha Chauahn等人，等等，2018年）。直到1960年代，酪蛋白的主要用途是从事技术，非食品应用，例如用于木材，纸涂层，皮革饰面和合成纤维的粘合剂，以及纽扣，扣子等的塑料（Diamond，1939年）.Textile Business已开始为可持续性和生产而采用合成的物质替代品，该公司均可使用20. Al and Manufactiring（An）。牛奶纤维是一种新一代的创新纤维和一种由牛奶酪蛋白制成的合成纤维，通过生物保健功能，天然和持久的抗菌作用，通过生物保健功能，自然和持久的抗菌作用，获得了2004年4月OEKO-TEX Standard 100真实批准的国际生态纺织品认证的有效认证。
包容性体育和体育锻炼对神经发育障碍的影响，重点是 ASD（自闭症谱系障碍）1
摘要：包容性是可持续性的一个关键考虑因素，因为可持续性预见到对当代人的关怀，为子孙后代提供更好的生活质量，与联合国在 2030 年议程中确定的所有发展目标相一致。另一方面，包容性指的是聚合过程，而不考虑差异。体育运动的优点在于，它是两者的总和，它可以聚合并有助于提高从事者的生活质量。将患有神经发育障碍的人纳入体育实践中，重点关注ASD（自闭症谱系障碍），这为观察人类神经多样性的丰富性提供了可能性，并以公平的态度提供了无数益处，不仅是身体上的，还有认知、社交和情感上的。即通过体育运动，以优质的健康和教育实践（SDG-2030/UN）减少不平等。这项研究旨在反映和理解上述过程之间的相关性以及对神经发育障碍的影响的重要性。它基于综合文献综述，其中包括过去五年内（2019-2024 年）发表的荟萃分析和科学文章。研究结果确定了对运动发展、认知和注意力控制、社会包容和社交技能发展、情绪调节改善、适应力和主动行为、生活质量的影响点及其相关性。
初步交流 神经网络与机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ
初步交流 神经网络和机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ 摘要：人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括复杂的机器人技术、计算机视觉和分类任务。它们旨在模仿人类大脑高度复杂、非线性和并行的计算能力。就像大脑中的神经元一样，人工神经网络可以组织起来执行快速而具体的计算，例如感知和运动控制。从生物神经网络的行为及其学习和自适应能力中汲取灵感，这些技术对应物已被开发出来以模拟生物系统的特性。本文主要集中在两个领域。首先，它探索了使用人工神经网络对健康个体进行图像识别的近似方法。其次，它研究了与影响全球人口的常见肾脏疾病相关的肾脏疾病的识别。具体来说，本文研究了多囊肾病、肾囊肿和肾癌。最终目标是利用机器学习算法通过分析各种样本来帮助诊断肾脏疾病。 关键词：图像识别；医学诊断；神经网络 1 引言 神经网络的灵感来源于信息处理的生物过程，特别是神经系统中观察到的过程，其中基本单位是神经元或神经细胞（如图 1 所示）。神经元是神经组织（包括大脑）的基本功能组成部分。它由细胞体（也称为胞体）组成，细胞核就藏在细胞体里。从细胞体延伸出来的是无数的纤维，称为树突，在细胞周围形成复杂的网络状结构，还有一条细长的纤维，称为轴突。轴突可以延伸很长的距离，通常可达一厘米，在极端情况下甚至可以达到一米。此外，轴突分支成结构和子结构，与其他神经元的树突和细胞体建立连接。神经元之间的这些互连连接点称为突触 [1]。每个神经元都会与其他神经元形成突触，突触的数量从几十到几十万不等。一般来说，当神经元处于静止状态时，它会接收通过树突从其他神经元传输的电化学脉冲形式的信号。
Mauro Costagli
1。Donatelli G.，Migaleddu G.，Cencini M.，Cecchi P.，D'Amelio C.，Peretti L.，Buonincontri G.，Tosetti M.，Costagli M.神经影像学杂志doi：10.1111/jon.13201（2024）。*共同的作者和通讯作者2。Donatelli G.，Cecchi P.，Migaleddu G.，Cencini M.，Frumento P.，D'Amelio C.，Peretti L.，Buonincontri G.，Pasquali L.，Tosetti L.，Tosetti M.，Tosotti M.，Cosottini M.，Costagli M.，Costagli M。：病变”，神经图：临床40，103509（2023）。3。Peretti L.，Donatelli G.，Cencini M.，Cecchi P.，Buonincontri G.，Cosottini M.，Tosetti M.，Costagli M。：“使用Pysynthmri生成合成放射学图像：开放式交叉包装工具” 10.3390/断层扫描9050137（2023）。4。Schiavi S., Palombo M., Zacà D., Tazza F., Lapucci C., Castellan L., Costagli M.*, Inglese M.: “Mapping tissue microstructure across the human brain on a clinical scanner with soma and neurite density image metrics”, Human Brain Mapping 44(13):4792-4811 (2023).*通讯作者。5。Ferraro P.M.，Gualco L.，Costagli M. mprage：衍生大脑体积测量值的比较”，Physica Medica - 欧洲医学物理学杂志103，166-174（2022）。*通讯作者。6。Costagli M.，Donatelli G.，Cecchi P.，Bosco P.，Migaleddu G.，Siciliano G.，Siciliano G.，Cosottini M。：“原发性运动皮质中磁敏感性值的分布指数使得可以在疗程疗法的患者中分类为疗程疗法的后期炎症患者”，大脑科学疗法”，Brain Science sciences 12（7），942（7），942（20）。7。Donatelli G.，Costagli M. （2022）。*通讯作者。8。Costagli M., Lapucci C., Zacà D., Bruschi N., Schiavi S., Castellan L., Stemmer A., Roccatagliata L., Inglese M.: “Improved detection of multiple sclerosis lesions with T2 ‐ prepared double inversion recovery at 3T”, Journal of Neuroimaging, DOI:10.1111/jon.13021 (2022).9。Lancione M.，Cencini M.，Costagli M.神经图像：临床34，102989（2022）。*通讯作者。10。Lancione M.，Donatelli G.，Cecchi P.，Cosottini M.，Tosetti M.，Costagli M。：“回声依赖性
![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。
第 2 部分 - 清洁技术价值链
世界银行集团欧盟定期经济报告第 10 版第 2 部分由 Emilija Timmis 和 Gregor Semieniuk（均为世界银行欧盟繁荣经济政策部高级经济学家）牵头，并由以下世界银行 — IFC 核心联合团队制作：Samuel Rosenow（IFC 经济学家）和 Sarur Chaudhary（顾问）领导了对 4 个中东欧国家选定价值链中欧盟出口潜力的模拟；Anne Beck（世界银行经济学家）、Gianluca Santoni（CEPII）、Daria Taglioni（世界银行研究经理）领导了企业网络分析，Antonis Tsiflis（世界银行青年专业人员）也参与其中，后者还分析了全球政策变化对投资的影响，Pao Engelbrecht（顾问）则负责区域政策审查和国家援助部署分析； Jade Salhab（世界银行高级经济学家）、Francisco Moraes Leitao Campos（世界银行高级经济学家）、Diana Hristova（顾问）、Robert Nowakowski（顾问）、Yohei Soma（承包商）对选定的清洁技术价值链中投资需求的驱动因素进行了分析；Marie Therese Kane（顾问）、R. Balaji（国际金融公司首席行业顾问）、Asogan Moodaly（国际金融公司高级投资官）、Petros Shayanowako（顾问）和 Rubidium Data（顾问）领导了密集的价值链映射，以 Penelope Mealy（世界银行高级经济学家）和 Samuel Rosenow 先前的努力为基础；Alen Mulabdic（世界银行高级经济学家）进行了贸易重力模型分析； Deborah Winkler（世界银行高级经济学家）和 Luis Alejandro Aguilar Luna（顾问）提供了贸易和就业发展分析；Isabel Estevez（高级专家）领导了这项工作并就产业战略设计提出了建议。Leonardo Iacovone（世界银行首席经济学家）、Matias Belacin（顾问）、Fabian Scheifele（世界银行青年专业人员）、Lukasz Marek Marc（世界银行高级经济学家）和Matija Laco（世界银行高级金融部门专家）在本报告的整个编写过程中提供了关键意见和合作指导；Ralf Martin（国际金融公司首席经济学家）和 Dennis Verhoeven（鲁汶天主教大学）对创新回报进行了分析； Reka Juhasz（不列颠哥伦比亚大学）和 Verónica C. Pérez（波士顿大学）提供了产业政策数据，由 Vanessa-Paradis Olakemi Dovonou（世界银行青年专业人员）进行分析；Ehab Tawfik（世界银行研究分析师）对 4CEE 贸易演变和描述进行了多项分析，并提供了出色的研究协助。Marcello Arrigo（顾问）编辑了该报告。
癫痫的基本机制
第3章癫痫的基本机制John G.R.牛津大学癫痫发作的杰弗里斯药理学系通常涉及神经元的过度解雇和同步。这打断了所涉及的大脑部分的正常工作，从而导致特定类型的癫痫类型的临床症状和符号学。本章将概述癫痫放电的基本机制，特别是在局灶性癫痫的细胞电生理学方面。它将概述阐明癫痫发作期间“超同步”神经元活动的概念的最新进展。局灶性癫痫活性局灶性癫痫发生在新皮层和边缘结构中，包括海马和杏仁核。在一系列实验模型上进行的工作产生了有关简短（约100 ms）癫痫事件的详细理论，该事件类似于在具有局灶性癫痫的人EEG中经常发现的“间歇性尖峰”。实验性间歇放电的特征是突然在当地大多数神经元中同步发生的“阵发性”去极化移位（PDSS）。这些是大型去极化，即2040mV，这使神经元燃烧了快速的动作电位。PDS具有巨大的兴奋性突触后电位（EPSP）的特性，并且取决于谷氨酸，这是大脑中主要的兴奋性突触发射机。这个巨大的EPSP是由同一人群中许多其他神经元的同时激发驱动的。这种连接的概率可以很低。例如，海马中的随机选择的锥体细胞的2％之间的〜12％。PDS还取决于神经元的soma树突区域的内在特性，例如电压 - 敏感的钙通道可以产生缓慢的去极化，从而驱动多个快速（钠通道）动作电位。在许多实验模型上的结合实验和理论工作表明，以下特征足以用于这种癫痫发射：兴奋性（通常是金字塔）神经元必须使连接到突触网络。由于单个突触的特性和/或由于突触前神经元的发射模式（由于电压敏感性的去极化通道引起的爆发爆发意味着突触电位可以汇总）。本质上，神经元需要很有可能将其突触后靶标超过阈值。神经元的种群必须足够大（“最小骨料”类似于核裂变炸弹的临界质量）。此最低骨料允许神经元与几个突触中的几乎所有人群中的所有其他人建立联系，从而使一小部分神经元的活动在适当的条件下可以非常迅速地通过人群传播。不同的联系意味着神经元种群是在近距离进展中募集的。在实验模型中，最小癫痫骨料可以低至10002000神经元，但在人类癫痫灶中可能更大。