Gabriel J. Rocklin博士商务地址:303 E Superior St Simpson Querrey大楼11-517芝加哥,IL 60614商务电话:408-835-5235电子邮件:grocklin@gmail.com教育2013-2019华盛顿大学生物化学系高级研究员。 顾问:David Baker 2013 Ph.D.旧金山分校生物物理学博士学位。 顾问:Brian Shoichet,Ken Dill论文:使用自由能计算2007 B.A.预测带电的蛋白质 - 配体结合亲和力。Gabriel J. Rocklin博士商务地址:303 E Superior St Simpson Querrey大楼11-517芝加哥,IL 60614商务电话:408-835-5235电子邮件:grocklin@gmail.com教育2013-2019华盛顿大学生物化学系高级研究员。顾问:David Baker 2013 Ph.D.旧金山分校生物物理学博士学位。顾问:Brian Shoichet,Ken Dill论文:使用自由能计算2007 B.A.预测带电的蛋白质 - 配体结合亲和力。
职位:尤妮丝肯尼迪施莱佛国家儿童健康与人类发展研究所 (NICHD) 是美国国立卫生研究院 (NIH) 和卫生与公众服务部 (HHS) 的主要研究部门,该研究所正在寻找一位杰出的科学主任领导其位于马里兰州贝塞斯达的内部研究部 (DIR)。NICHD 科学主任将领导一项基础和临床研究项目,旨在更好地了解正常和非典型人类发育的生物学、医学、生殖和行为方面。NICHD 目前的研究重点包括:生殖健康的基础生物学、多种发育生物学方法,重点是细胞生物学、动物模型和遗传学;发育障碍的临床试验和临床研究;健康人类发育研究;发育内分泌学;神经科学;转化成像;和人口健康研究。该部门有机会与 NIH 的其他研究所和中心合作,推动 NICHD 的科学发展,与外部学术伙伴建立研究和培训合作关系,并通过技术转让或合作研究与开发协议与行业合作。该职位为能力极强的个人提供了一个独特而激动人心的机会,可以制定和实施 NICHD/DIR 的总体愿景,并规划和监督基础、临床和应用研究项目。科学主任将指导和监督研究所的临床研究组合、临床试验以及药物和设备开发工作,无论是内部还是通过与全国领先机构签订的研究协议,以推进基础科学、转化和应用临床研究。科学主任将评估研究工作并确定计划优先事项,分配资源,指导博士前和博士后研究员的培训,与其他 NIH 项目合作,并就 DIR 项目和研究所感兴趣的科学领域向 NICHD 主任和高级职员提供建议。任职者在创建和维护一个鼓励创造力、不同学科科学家之间的合作、对博士后研究员和受训人员的有效培训以及高效利用资源的培育研究环境方面发挥着关键作用。DIR 拥有约 1,000 名员工,目前年度预算超过 2 亿美元。除了上述管理/行政职责外,科学主任还应开展自己的高质量研究计划。将提供与拟议计划相称的资源。有关 NICHD 的信息可在以下网址找到:https://www.nichd.nih.gov/ 地点:马里兰州贝塞斯达 必备资格:申请人必须拥有医学博士、哲学博士、或同等学历,并在与母婴健康或人类发展相关的领域中,在具有国家和国际地位的基础和/或临床研究项目中表现出科学领导能力和/或高级研究经验。成功的候选人将对该领域的未来有令人信服的愿景,在管理和指导科学研究项目方面拥有丰富的经验,并具有良好的管理和人际交往能力。NICHD 寻求致力于科学卓越的候选人,以及保持 DIR 研究工作处于科学前沿所需的精力、热情和创新思维。我们将优先考虑那些在国内和国际上都享有盛誉、具有杰出科学能力的杰出人士,以及那些拥有高级科学管理员/执行领导成就记录的人。申请人还必须具有制定、规划、实施和分析项目目标和优先事项的经验。候选人应该具有
† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE,亚特兰大,佐治亚州,美国。电子邮件:chethan [at] gatech.edu。简介:闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具,但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架,该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言(例如 Python 和 Julia),又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言(例如 C 和 C++)。为了满足这些需求,我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果:BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行,并且由称为节点的进程组成,它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行,使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据,从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改,即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中,BRAND 在发送大量数据(1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据,以 1 毫秒的块为单位)时实现了快速的 IPC 延迟(<500 微秒)。BCI 控制通过一个图表进行测试,该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录,过滤和阈值化输入以获取尖峰,将尖峰分成 10 毫秒的箱体,应用解码模型,并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中,BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒(53 次试验)的目标获取时间,其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN;为了对 ANN 延迟进行基准测试,我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器(10 个隐藏单元、30 个箱输入序列)并测量了延迟(N = 30,000 个数据包)。对于此配置,从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒(图 1)。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3],使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现,每 10 毫秒箱(256 通道数据)的延迟低于 6 毫秒。讨论:BRAND 支持低延迟 ANN 推理,同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义:BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持,简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程,利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢:这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献:[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人,2018 年,Nat Methods doi:10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath,2021 年,神经元行为数据分析理论 doi:10.1101/2021.01.16。42695。
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