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基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
开始使用心脏和大脑 SpikerBox
我们将要记录的信号称为心电图，也称为 ECG 或 EKG，它是对心脏不同部位按受控顺序收缩的协调“电波”的测量。由于心脏由专门的肌肉细胞组成，这些肌肉细胞会激发动作电位来收缩，因此我们可以采用与之前测量骨骼肌收缩大致相同的方式测量这些动作电位。但这些动作电位的持续时间为 200 毫秒，比神经元（1 毫秒）和肌肉（3 毫秒）的动作电位慢得多。此外，神经元和肌肉的脉冲以每秒脉冲数（或 Hz）来衡量，但心脏的脉冲以每分钟心跳数 (BPM) 来衡量。动作电位心肌细胞也使用钠和钾，但钾通道需要更长的时间才能打开，从而导致更长的动作电位。
spikeatConv：用于节能神经形态视觉处理
尖峰神经网络（SNNS）代表了向更有能力和生物学上合理的计算模型转变的范式的最前沿。作为第三代神经网络技术，通过模拟生物神经加工的事件驱动的特征，SNN是传统机器智能系统的有前途的替代方案（Maass，1997）。SNN的吸引力是多方面的，它们的能力不仅可以在较低的功耗下运行，还可以以紧密反映大脑时空动态的方式进行计算（Roy等，2019）。SNN的基于尖峰的通信协议特别适合稀疏和异步计算，使其非常适合在神经形态芯片上部署。这些芯片旨在模仿大脑的神经结构，利用SNN的固有稀疏激活模式实现了显着的能量效率改善（Li等，2024; Frenkel等，2023; Merolla et al。; Merolla et al。，2014; Davies et al。，2018; davies et al。，2018; pei; pei et al an al et al et al。
尖峰谈话：创世纪和神经编码方案翻译
摘要 - 尽管未来电网的数字化提供了几种协调激励措施，信息和通信技术（ICT）的可靠性和安全性却阻碍了其整体绩效。在本文中，我们通过统一的功率和信息来介绍一种新颖的插座尖峰谈话，作为使用SPIKES协调对微电网控制的数据归一化的手段。这种网格边缘技术允许每个分布式能源资源（DER）通过使用沿着领带线的功率流相互交互来独立执行二级控制理念。受到计算神经科学领域的启发，Spike Talk基本上基于我们大脑中的信息传递理论的细粒平行性，尤其是当神经元（建模为DERS）通过突触（模型为Tie Line）传输信息（从每个DER上测量的功率流）发射信息（从每个DER测量）。Spike Talk不仅可以简化并通过驳回ICT层来解决网络物理建筑操作的当前瓶颈，而且还提供了基础设施，计算和建模的内在运营和成本效益的机会。因此，本文提供了关键概念和设计理论的教学插图。由于我们专注于本文中的微电网的协调控制，因此研究了一些负责将相关局部测量值转换为尖峰的神经编码方案的信号准确性和系统性能。
2 BNT162B2疫苗剂量后SARS-COV-2尖峰抗体的强衰变和对疗养院居民第三剂的高抗体反应
Hubert Blain，Edouard Tuaillon，Lucie Gamon，Amandine Pisoni，StéphanieMiot等。在2 BNT162B2疫苗剂量和高抗体反应后，SARS-COV-2尖峰抗体的强衰减很大。美国医疗董事协会期刊，2022，23（5），pp.750-753。10.1016/j.jamda.2022.02.006。hal-03760314
ORSAY病毒对秀丽隐杆线虫的慢性感染诱导年龄依赖性免疫和超级感染排除
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637754 doi：Biorxiv Preprint
COVID-19 mRNA 疫苗（Moderna/Spikevax® 和辉瑞/...
针对接受体外受精 (IVF) 的女性的研究发现，COVID-19 mRNA 疫苗对卵巢（释放卵子的器官）的功能、卵母细胞（未成熟卵子）的数量、激素水平或胚胎植入成功率没有影响。大多数研究未发现接受生育治疗的近期接种疫苗和未接种疫苗的女性在妊娠率方面存在差异。目前尚无建议在接种 COVID-19 mRNA 疫苗后推迟生育治疗，或避免在治疗期间或治疗后接种疫苗。
半自动化的MEA Spike Sorting（SAMS）方法用于高吞吐量评估培养的神经元
1美国威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系，美国威斯康星州53705，美国2威斯康星大学麦迪逊分校，威斯康星州麦迪逊大学，威斯康星州53705，美国3美国神经科学系，医学院，医学和公共卫生学院威斯康星州麦迪逊，威斯康星州麦迪逊市，美国威斯康星州53705，美国5这些作者同样贡献了6个铅接触 *通信：Xinyu Zhao（Waisman中心和威斯康星大学麦迪逊大学医学与公共卫生学院神经科学系，麦迪逊大学，麦迪逊大学，麦迪逊大学，麦迪逊，麦迪逊大学，美国西澳州53705，USA; AVIAD HAI（威斯康星大学麦迪逊分校工程学院生物医学工程系，威斯康星州麦迪逊，美国53706，美国；电话：（608）890-3411;电子邮件：ahai@wisc.edu）;或阿里·罗森伯格（Ari Rosenberg）（威斯康星大学麦迪逊分校医学与公共卫生学院神经科学系，美国威斯康星州麦迪逊市53705；电话：（608）265-5782；电子邮件：ari.rosenberg@wisc.edu）
片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要 - Spike Corting是从细胞外记录中解码大规模神经活动的关键过程。神经探针的进步有助于记录大量神经元，并增加了通道计数的增加，从而导致较高的数据量并挑战了当前的On-Chip Spike Sorters。本文介绍了L-Sort，这是一种新颖的芯片尖峰分类解决方案，其中中位数尖峰检测和基于本地化的聚类。通过组合中位数近似值和提出的增量中值计算方案，我们的检测模块可实现记忆消耗的减少。此外，基于定位的聚类利用几何特征而不是形态特征，从而消除了在特征提取过程中包含尖峰波形的内存耗费缓冲区。使用Neuropixels数据集进行评估表明，L-SORT可以通过减少硬件资源消耗来实现竞争性排序精度。对FPGA和ASIC（180 nm技术）的实现，与最先进的设计相比，面积和功率效率显着提高，同时保持了可比的精度。，如果与使用相同数据集评估的最新设计相比，我们的设计将大约×10面积和功率效率达到相似的精度。因此，L-SORT是可植入设备中实时高通道计数神经处理的有前途的解决方案。
07.226 COVID-19 疫苗 – mRNA Moderna Spikevax KP.2
注意：• 这些建议的间隔基于免疫学原理和专家意见，并且可能会随着有关 COVID-19、值得关注的变体 (VOC) 和 COVID-19 疫苗的证据出现而发生变化。在考虑是否按照本表列出的建议间隔接种疫苗时，还应考虑暴露的生物和社会风险因素（例如，当地流行病学、VOC 的流通、生活环境）以及严重疾病的风险。这些间隔仅供参考，建议临床判断。个人可以根据要求在少于建议的感染间隔时间内接种疫苗。• 对于之前未接种过任何剂量的个体，他们可以在 COVID-19 急性症状消退且不再具有传染性后接种第一剂，或者他们可以遵循这些建议的间隔（MIS-C 患者除外，他们应等待至少 90 天）。