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mRNA疫苗| Hennepin HealthcaremRNA疫苗| Hennepin Healthcare
概述我们的承诺，即vid疫苗是Messenger - RNA（mRNA）疫苗。 注射后，它会导致您的身体拷贝副本的“尖峰”。 这些尖峰是由蛋白质制成的，是Covid病毒表面的很小一部分，但不是整个病毒。 一个小动物足以升高身体的免疫系统，如果您将来会接触到患有该病毒的人，可以保护您免受Covid疾病的影响。概述我们的承诺，即vid疫苗是Messenger - RNA（mRNA）疫苗。注射后，它会导致您的身体拷贝副本的“尖峰”。这些尖峰是由蛋白质制成的，是Covid病毒表面的很小一部分，但不是整个病毒。一个小动物足以升高身体的免疫系统，如果您将来会接触到患有该病毒的人，可以保护您免受Covid疾病的影响。
一种具有脉冲减少和位置特征的全自动多通道神经脉冲分类算法
摘要 目的：对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类，尤其是实时分类，仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类，甚至可能是实时分类。 方法：我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法，该算法主要基于图形网络，可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的：在 GEMsort 中，通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理，从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外，记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征，以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果：合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法（Kilosort 和 Mountainsort）在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义：GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序，非常适合用数字电路实现，以实现高处理速度和通道可扩展性。
使用增压转换器延长电池寿命
尽管高能密度，低放电的硬币电池非常受欢迎，但其主要缺点是高等效串联电阻（ESR）和有限的电流功能。对于PWM负载应用，占空比很小，高电流脉冲增加了高弹性电流尖峰，该峰值远高于放电电流，并且对电池容量和电池寿命产生了不利影响，尤其是在使用超级电容器时。随着电池的增加，ESR增加，电流尖峰引起的功率损失也相应增加。
低功率的可调和多功能28nm的FD-SOI横杆输出电路
关键字; UTBB 28NM FD-SOI，Analog SNN，Analog Envm，Envm Integration。2。简介基于新兴的非易失性记忆（ENKM）横杆的尖峰神经网络（SNN）是有希望的内存计算组件，这些组件具有出色的能力，可在边缘低功率人工智能。然而，Envms突触阵列与28nm超薄体和掩埋的氧化物完全耗尽的硅在绝缘子中（UTBB-FDSOI）技术节点的结合是一个挑战。在模拟尖峰神经网络（SNN）中，输入神经元通过单位驱动器透射器（1T1R）突触与输出神经元互连，并通过突触量通过突触转换为电流的电压尖峰来完成计算[1]。神经元会积聚尖峰到预定义的阈值，然后产生输出尖峰。神经元能力区分和容纳大量突触和输入尖峰的能力直接与直至神经元的射击阈值的电压摆动直接相关。这主要取决于膜电容，突触电荷的净数和低功率神经元的阈值[2]。
一种可调且多功能的 28nm FD-SOI 交叉输出电路，用于通过 eNVM 突触进行低功耗模拟 SNN 推理
关键词；UTBB 28nm FD-SOI、模拟 SNN、模拟 eNVM、eNVM 集成。2. 简介基于新兴非易失性存储器 (eNVM) 交叉开关的脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的内存计算组件，在边缘低功耗人工智能方面表现出卓越的能力。然而，eNVM 突触阵列与 28nm 超薄体和埋氧全耗尽绝缘体上硅 (UTBB-FDSOI) 技术节点的共同集成仍然是一个挑战。在模拟脉冲神经网络 (SNN) 中，输入神经元通过一电阻一晶体管 (1T1R) 突触与输出神经元互连，计算是通过突触权重将电压尖峰转换为电流来完成的 [1]。神经元将尖峰积累到预定义的阈值，然后产生输出尖峰。神经元区分和容纳大量突触和输入脉冲的能力与神经元放电阈值的电压摆幅直接相关。这主要取决于膜电容、突触电荷的净数量和低功率神经元的阈值 [2]。
局灶性癫痫手术中MRI病变与术中电摄影之间的空间关系
MRI和术中电视学经常在串联中用于描绘癫痫手术中的癫痫组织以进行局灶性癫痫。在电视学上具有高电图的MRI病变和组织的切除，例如尖峰和高频振荡（80-500 Hz）导致更好的手术结局。但是，目前未知的MRI和电图标记方式是未知的。这项研究的目的是找到MRI病变与尖峰/高频振荡之间的空间关系。我们回顾性地包括33例儿科和成年病毒新皮质癫痫患者，他们接受了电视学诊断手术（14个女性，中位年龄= 13.4岁，范围= 0.6-47.0岁）。临时病变被浮出水面。我们使用单变量的线性回归来发现电极上的切除前尖峰/高频振荡速率与其与MRI病变的距离之间的相关性。我们测试了直线至MRI病变的中心和边缘，以及沿皮质表面的距离，以确定哪些距离最能反映出尖峰/高频振荡的发生。我们进行了主持人分析，以研究潜在的病理类型和病变体积对我们结果的影响。我们发现尖峰和高频振荡速率在空间上与MRI病变边缘相关。在局灶性皮质发育不良中，较高的波纹速率与较短的距离相同[F（1,570）= - 0.35，p <0.0001，η2= 0.05]。这提倡切除该组织。潜在的病理类型影响了尖峰/高频振荡速率与MRI病变之间的空间关系（P尖峰<0.0001，P波纹<0.0001），而病变体积没有（p Spikes = 0.64，P ripples = 0.89）。较高的尖峰速率与海绵体的病变边缘的距离短[F（1,64）= - 1.37，p <0.0001，η2= 0.22]，局灶性皮质倍增倍数[F（1,570）= -0.25，p <0.25，p <0.0001，p <0.0001，p <0.0001，η2= 0.005] F（1,66）= - 0.18，p = 0.01，η2= 0.09]。相反，低级神经胶质瘤显示出正相关。电极远离病变，尖峰的速率越高[F（1,75）= 0.65，p <0.0001，η2= 0.37]和波纹[F（1,75）= 2.67，p <0.0001，η2= 0.22]。特定于某些病理类型的病理生理过程决定了MRI病变和电皮质学结果之间的空间关系。在我们的分析中，非肿瘤病变（局灶性皮质增生症SIAS和海绵体）似乎本质上会产生尖峰和高频振荡，尤其是在病变的边界。低度神经胶质瘤在周围组织中引起癫痫发作。该组织的切除是否会导致更好的预后。我们的结果表明，当解释术中电物质摄影时，应考虑潜在的病理类型。
通过时间异步和程序连接的活动跟踪实现大型神经网络模拟的可扩展性
图 2：混合算法 [19]（图 (a) 和 (b)）和 ATiTA(P)（图 (c) 和 (d)）的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点，而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合，所有地方的脉冲都用红色表示，突触传递事件用橙色表示，下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P)，灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中，由于大小为 T com 的突触延迟，下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲，然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中，每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的，并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量，一些 PU 可能会等待其他 PU，而不会在每个线程上进行大量计算，因此它们的负载较低。在 (c) 中，对于 ATiTA(P)，在网络级别使用离散事件方法：计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后，仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中，(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列，因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意，两种算法（混合算法和 ATiTA(P)）都具有时间精度，可以是经典的数值精度 10 15，从这个意义上讲，它们都计算连续时间。
Maestro Pro™多电极阵列系统
（a）在Maestro MEA™系统上将Brainphys™神经元介质（目录＃05790）培养的HPSC衍生的神经元（目录＃05790）铺平。（b）神经元在15周内发挥电活性，从第8周增加到第16周的平均点火率逐渐增加。（c）栅格图在不同时间点显示了64个电极上神经元的发射模式。每条黑线代表一个检测到的尖峰。每条蓝线代表一个单个通道突发，收集至少5个尖峰，每个峰值由ISI≤100ms分隔。每个粉红色框都表示网络爆发，这是整个井中至少25％参与电极的至少10个尖峰的集合，每个电极的ISI≤100ms。在Brainphys™神经元培养基中培养的神经元表现出电活动，如随着时间的推移的增加所示。此外，网络爆发频率也增加了，这表明随着神经元的成熟，神经元的发射逐渐组织成同步网络爆发。isi =跨度间隔