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循环动力学的反馈控制限制了运动适应过程中的学习时间尺度
初级运动皮层 (M1) 的潜在动力学模型揭示了运动控制背后的基本神经计算；然而，这种模型往往忽略了感觉反馈的影响，感觉反馈可以不断更新皮层动力学并纠正外部扰动。这表明迫切需要对感觉反馈和内在动力学之间的相互作用进行建模。这种模型还有利于实时解码神经活动的脑机接口 (BCI) 的设计，其中用户学习和熟练控制都需要反馈。在这里，我们研究了皮层动力学的灵活反馈调节，并展示了它对 BCI 任务性能和短期学习的影响。通过在简单的 2D 到达任务（类似于 BCI 光标控制）上使用实时感觉反馈训练循环网络模型，我们展示了如何将以前报告的 M1 活动模式重新解释为由反馈驱动的动力学引起的。接下来，通过在 M1 上游加入自适应控制器，我们做出了一个可测试的预测：除了 M1 内循环连接的可塑性之外，M1 输入的可塑性（包括感官反馈的重新映射）还促进了新 BCI 解码器的短期学习。这种输入驱动的动态结构还决定了适应速度和学习成果，并解释了学习变异性的连续形式。因此，我们的工作强调了对运动控制的输入相关潜在动力学进行建模的必要性，并阐明了学习限制是如何从神经活动的统计特征和底层动态结构中产生的。
超越主电机皮层以改善脑部计算机界面
大脑 - 用于运动恢复的计算机接口（BCIS）通常会从其主电机皮层（M1）中的神经活动中解码用户的意图，并使用此信息来启用外部设备的“心理控制”。在这里，我们认为M1的活动具有太少和太多的信息，无法进行最佳解码：太少了，因为超出其超出其的许多区域都会贡献独特的电动机，并且具有与运动相关的信息，而与运动相关的信息缺乏或以其他方式从M1活动中解析；太多了，在那个电机命令中，与注意力和反馈处理等非运动过程纠缠在一起，从而极大地阻碍了解码。我们认为，通过整合来自多个大脑区域的其他信息来开发BCIS，可以更好地解释用户的意图，从而规避这两个挑战。
发展前额叶皮层的活性是由睡眠和感觉体验
摘要在发育中的大鼠中，行为状态对整个感觉运动系统的神经活动产生了深远的调节影响，包括原发性运动皮层（M1）。我们假设在前额叶皮质区域中发生了相似的状态依赖性调制，其中M1形成功能连接。在这里，使用8个和12天大的大鼠在睡眠和唤醒之间自由循环，我们记录了M1，次级运动皮层（M2）和内侧前额叶皮层（MPFC）中的神经活动。在这三个地区的两个年龄中，与唤醒相比，在活跃睡眠期间的神经活动增加（AS）。也，无论行为状态如何，在四肢移动的时期，所有三个区域的神经活动都会增加。像M1一样，M2和MPFC中的运动相关活性是由感觉反馈驱动的。我们的结果与使用麻醉幼崽的先前研究的结果不同，表明AS依赖性调节和感觉响应性扩展到前额叶皮层。这些发现扩大了塑造高阶皮质区域活动发展的可能因素的范围。
经颅直流刺激对运动图像中大脑网络连通性和复杂性的影响
相关的实验表明，经颅直流电流刺激（TDC）对大脑的原发运动皮层（M1）和补充运动区域（SMA）的阳极刺激可以改善失语症和运动障碍的中风患者的运动控制和临床表现。在这项研究中，为了探索TDC对运动成像中M1和SMA的不同影响，35名健康志愿者参加了双盲随机对照实验。五个受试者接受了假刺激（对照），在TDCS阳极刺激下进行了15名受试者，其余15名受试者接受了SMA的TDCS阳极刺激。记录了受试者左手和右手运动图像在不同刺激范式下的脑电图数据。我们使用了功能性的大脑网络和样品熵来检查受试者的不同复杂性和功能连接性和两个刺激范式。结果表明，TDCS对SMA的阳极刺激在运动制备阶段产生的差异较小，而TDCS对M1的阳极刺激会在运动成像任务执行阶段产生显着差异。TDC对大脑运动区域的影响很重要，尤其是在M1中。
超氧化物歧化酶对SH-SY5Y神经母细胞瘤细胞和RAW264.7巨噬细胞的神经保护和免疫调节作用
超氧化物歧化酶（SOD）是一种保护人体免受自由放射线的抗氧化剂。它具有抗氧化剂和免疫调节特性，从而诱导巨噬细胞极性从M1到M2。巨噬细胞（先天免疫反应的关键介体）分为M1（促炎）和M2（抗炎）亚型。在这项研究中，我们旨在评估SOD对神经细胞的抗氧化和神经保护作用及其对巨噬细胞的免疫调节作用。我们观察到SOD抑制了活性氧的认可，并增强了H 2 O 2处理的神经细胞的生存力。此外，SOD降低了用巨噬细胞的条件培养基处理的神经细胞中的坏死程度，巨噬细胞诱导炎症。另外，SOD促进了M1至巨噬细胞的M2转变。我们的发现表明SOD保护神经细胞并调节免疫反应。
程序
会议 5 M1：开幕会议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 T1：SAW 元件和建模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
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在许多大脑区域中，神经种群活动似乎被限制为具有相当高维的神经状态空间内的低维歧管。对主要运动皮层（M1）的最新研究表明，低维歧管内的活性，而不是单个神经元的活性，是计划和执行运动所需的计算基础。迄今为止，这些研究仅限于在约束的实验室环境中获得的数据，在这些实验室环境中，猴子执行了重复，定型的任务。一个空旷的问题是，观察到的神经流形的低维度是否归因于这些限制。在执行更自然和不受约束的动作（如步行和采摘食物）期间，M1活动的维度仍然未知。现在，我们发现与各种不受限制的自然行为相关的低维流形，其维度仅略高于与受约束实验室行为相关的尺寸。为了量化这些低维流形带有任务相关信息的程度，我们构建了特定于任务的线性解码器，这些解码器可预测M1歧管活动的EMG活动。在这两种设置中，基于估计的低维歧管中的活性进行解码性能与基于所有记录神经元的活性的解码性能相同。这些结果在特定于任务的流形和运动行为之间建立了功能联系，并强调说，受约束和不受约束的行为都与低维M1歧管有关。
高保真能量监测和... - Xiaofan (Fred) Jiang
7.3 可以通过从 M1 计量的电源板 A 中减去 M2 计量的笔记本电脑和 M3 计量的子电源板来计算 24 英寸 LCD 的功率分布。在 1.5 小时时，台式机和两个 19 英寸 LCD 开启，M3 和 M1 大约 20 分钟内额外消耗 200W。在 2.5 小时时，笔记本电脑从工作区移开，使 M2 降至 0W。24 英寸 LCD 与笔记本电脑断开连接后进入待机模式，减法后消耗约 10W。 . ...
储备需求，利率控制和定量收紧
6 Goodfriend（1982）模型保留需求是存款的函数（需求或时间）和市场利率水平。凭借储备金的利息，储备金的机会成本是市场利率与储备金利率之间的差异。7 Lucas（2000）对M1的需求（货币加上可抵押存款和旅行者的支票）进行了建模。 模型m = m1/gdp作为名义利率的函数r。与金钱需求文献一致，他认为既有半人物的关系，m = be -ξr，又是对数g的关系，m = ar-η。 我们专注于半模式功能形式，因为用IOR的流动性成本的度量衡量了（市场利率ir），这可能会产生负面影响，这意味着对数字的关系不是明确定义的（因为HLN（M）= Ln（a） - ηln（r）对负R的定义不是很好。7 Lucas（2000）对M1的需求（货币加上可抵押存款和旅行者的支票）进行了建模。模型m = m1/gdp作为名义利率的函数r。与金钱需求文献一致，他认为既有半人物的关系，m = be -ξr，又是对数g的关系，m = ar-η。我们专注于半模式功能形式，因为用IOR的流动性成本的度量衡量了（市场利率ir），这可能会产生负面影响，这意味着对数字的关系不是明确定义的（因为HLN（M）= Ln（a） - ηln（r）对负R的定义不是很好。
SLAMf 系列 - Serv'Instrumentation
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