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受大脑启发的稀疏训练使 Transformers 和 LLM 能够像全连接模型一样运行
本研究旨在扩大我们目前对脑启发网络科学原理在训练具有稀疏连接的人工神经网络（ANN）中的应用的认识。动态稀疏训练（DST）可以减少ANN训练和推理的计算需求，但现有方法在高连接稀疏度水平下难以保持最佳性能。Cannistraci-Hebb训练（CHT）是一种受大脑启发的增加DST连接的方法。CHT利用无梯度、拓扑驱动的链接再生机制，与完全连接的网络相比，该机制已被证明可以在各种任务中实现超稀疏（1％连接或更低）的优势。然而，CHT有两个主要缺点：（i）它的时间复杂度为O（N·d3） - N节点网络大小，d节点度 - 因此它只能有效地应用于超稀疏网络。 (ii) 它严格选择最高的链接预测分数，这不适合早期的训练阶段，因为此时网络拓扑结构中存在许多不可靠的连接。在这里，我们提出了一个矩阵乘法 GPU 友好的 CH 链接预测器近似值，它将计算复杂度降低到 O(N3)，从而能够在大型模型中快速实现 CHT。此外，我们引入了 Cannistraci-Hebb 训练软规则 (CHTs)，它采用灵活的策略在链接移除和重新生长中采样连接，平衡网络拓扑的探索和利用。为了进一步提高性能，我们将 CHT 与 S 型逐渐密度衰减策略相结合，称为 CHTss。经验
学习和先天威胁规避的全脑投射和前额叶神经元类别的差异编码
要了解大脑如何产生行为，我们必须阐明神经元连接与功能之间的关系。内侧前额皮质 (mPFC) 对决策和情绪等复杂功能至关重要。mPFC 投射神经元广泛侧支，但 mPFC 神经元活动与全脑连接之间的关系尚不清楚。我们进行了全脑连接映射和光纤光度测定，以更好地了解控制雄性和雌性小鼠威胁回避的 mPFC 回路。使用组织透明化和光片荧光显微镜 (LSFM)，我们绘制了投射到伏隔核 (NAc)、腹侧被盖区 (VTA) 或对侧 mPFC (cmPFC) 的 mPFC 神经元群的全脑轴突侧支。我们提出了 DeepTraCE（基于深度学习的追踪与综合增强）来量化透明组织图像中批量标记的轴突投射，以及 DeepCOUNT（基于深度学习的通过 3D U-net 像素标记进行物体计数）来量化细胞体。使用 DeepTraCE 生成的解剖图与已知的轴突投射模式对齐，并揭示了区域内类别特定的地形投射。使用 TRAP2 小鼠和 DeepCOUNT，我们分析了威胁回避背后的全脑功能连接。PL 是与 PL-cPL、PL-NAc 和 PL-VTA 目标位点子集具有功能连接的最高度连接的节点。使用光纤光度法，我们发现在威胁回避过程中，cmPFC 和 NAc 投射器编码条件刺激，但仅在需要采取行动避免威胁时才会编码。mPFC-VTA 神经元编码学习到的但不编码先天的回避行为。总之，我们的研究结果为定量全脑分析提供了新的和优化的方法，并表明解剖学定义的 mPFC 神经元类别在避免威胁方面具有特殊的作用。
一种针对大脑的局部-上升-全局学习策略......
神经科学研究表明，大脑不同功能区之间的相互作用在驱动各种认知任务中起着至关重要的作用。现有研究主要集中于构建大脑局部或全局功能连接图谱，往往缺乏一种自适应的方法来融合脑功能区并探索不同认知任务中定位间的潜在关系。本文介绍了一种称为局部-上升-全局学习策略（LAG）的新方法来揭示脑功能区之间的高级潜在拓扑模式。该策略从各个大脑功能区域的局部连接出发，开发一个K级自适应上升网络（SALK），以动态地捕捉不同认知任务中脑区域之间的强连接模式。通过脑区的逐步融合，该方法捕捉到更高层次的潜在模式，揭示了不同认知任务下各大脑功能区的逐步自适应融合。值得注意的是，这项研究首次通过在不同认知任务下逐渐自适应地融合不同的大脑功能区域来探索高级潜在模式。所提出的 LAG 策略已使用与疲劳 (SEED-VIG)、情绪 (SEED-IV) 和运动想象 (BCI C IV 2a) 相关的数据集进行了验证。结果证明了 LAG 的普遍性，在所有三个数据集的独立受试者实验中都取得了令人满意的结果。这表明 LAG 有效地表征了与不同认知任务相关的高级潜在模式，为理解不同认知背景下的大脑模式提供了一种新方法。
训练时间的视觉变压器的结构修剪
基于注意力的变压器已成为实现自然语言处理和计算机视觉等任务的强大范式。但是，与卷积网络相比，变压器通常会显示更高的计算成本和参数计数。这种效率低下会阻碍将变压器部署到资源约束设备（例如边缘设备）上。结构化的修剪技术提出了一个有前途的方向，可以压缩变形金刚的边缘计算方案。本文研究了修剪技术以在视觉变压器中诱导结构化的稀疏性，从而减少了计算要求，同时最大程度地减少准确性降解。目标是为有效的视觉变压器推理开发方法。结构化的修剪在训练时间时通过解决一个优化问题来学习对单个网络组合的重要性得分，该问题试图最大程度地提高任务性能，同时最大程度地减少模型中参数的数量。随后，重要性得分转化为二进制掩码，这些面具修剪不重要的结构，例如特定线性层输出二 - 段或整个注意力头。为了促进诱发稀疏模式的规律性，提出了各种面具分享策略，以使相关构件元素的修剪决策对夫妇进行修剪决策。规律性至关重要，因为由于特定的变压器的特定连接模式，完全独立性排除了某些蒙版组件的去除，从而导致模型实际部署在硬件上时，导致压缩率较低。经验结果表明，在图像分类任务中，组件完全独立的掩蔽优于平衡准确性和稀疏性的共享策略。仍然是实验表明，通过共享和独立面具的混合，提出的修剪方案成功地压缩了视觉变压器的90％，精度仅为4％或70％的压缩率，精度下降小于1％。
脑电图
背景和目的：通过连接研究可以识别大脑连接的改变，并将这些病理与不同的神经系统疾病联系起来。然而，需要进行临床测试才能获得有关大脑状态的信息。脑电图 (EEG) 除了对患者有其他好处（非侵入性、低成本、高可重复性）之外，还能提供这些信息。图论可用于通过连接测量来表示大脑的解剖和功能连接。将 EEG 转换为图形的过程对研究人员来说可能有点繁琐，尤其是在实施不同的连接测量时。方法：开源 Python 库 EEGraph 通过图形自动执行 EEG 建模，提供其矩阵和视觉表示。它可以识别各种 EEG 输入格式，识别电极数量和大脑中每个电极的位置。此外，它允许用户从 12 种连接测量中进行选择，以从 EEG 生成图形，并具有很大的灵活性来定义特定参数以使其适应每项研究，包括 EEG 时间窗口分割和频带分离。结果：EEGraph 库是为神经科学领域的研究人员和临床专家开发的工具，可从脑电图信号提供有关大脑连接的直接信息。其文档和源代码可在 https://github.com/ufvceiec/EEGRAPH 获得。可以使用 pip install EEGRAPH 从 Python 包索引中安装它。结论：EEGraph 库的建立旨在促进基于通过图形对脑电图测试进行建模的连接研究的开展。它包括广泛的连接措施，这些措施与多种输出选项一起，使 EEGraph 成为一种易于使用且功能强大的工具，可直接应用于临床和神经科学研究领域。2022 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
具有单极性驱动的可逆促进至抑制转换的电化学驻极体耦合有机突触
突触可塑性对于模仿感觉知觉、学习、记忆和遗忘具有基本意义。[1 − 3] 它通过控制突触前事件的发生来加强或削弱神经元间的连接，以突触后电流 (PSC) 为输出，从而实现对过程的定量监测。[4,5] 例如，通过重复的突触前刺激可以实现促进，从而增强超快突触传递和记忆巩固。[6] 相反，相反的过程是抑制，它代表一种抑制操作，避免过度兴奋并维持神经网络的稳定性。 [7] 由于突触可塑性在人工智能中起着促进人机交互的关键作用，人们投入了大量精力利用有机共轭材料模拟生物突触，旨在编码和放大信息。 [8 − 16] 特别是电解质门控有机材料在通道中结合了电荷传输和电化学掺杂， [17 − 19] 因此它们代表了赋予突触装置独特电性能的多功能平台。 [20 − 23] 将它们集成到光电装置中的努力导致了有机电化学晶体管 (OECT) 的发展。 [19] 作为电子突触，OECT 中离子掺杂和去掺杂的动力学已经被开发来模拟促进和抑制行为。 [10,20] 作为一种模型系统，电解质门控的 PEDOT:PSS 因可移动离子和聚合物骨架之间的可逆电化学相互作用而受到研究。[9,11] 在静电门控下，移动阴离子被驱动掺杂通道，增加通道电导率，从而产生促进作用。通过反转静电门控的极性，渗透到通道中的阴离子被提取出来，从而有可能按照抑制过程恢复到原始状态。通过掌握这种极性诱导的开关，已经实现了各种具有复杂功能的有机突触。[15] 在使用水性电解质[9,10,16]离子凝胶[14,17,23]和聚电解质门控[12]时，它们同时以电子双层 (EDL) 的形成为特征
根据...
摘要在本研究中，新发现揭示了图理论的全球脑连通性测量和认知能力之间的密切关联，即管理和调节健康成年人的负面情绪的能力。的功能性大脑连通性措施已经从四个组中的眼睛闭合和闭上静止状态的脑电图记录中进行了估计，其中包括使用相反的情感调节策略（ERS）的个人：而20个人通常会使用两种相反的策略，例如反思和认知分散分心，例如20个不使用这些不使用这些策略的人，其中包括20组，其中包括2N组成的组合。在第三组和第四组中，有一些匹配的人，他们经常一起使用表达性抑制和认知重新评估策略，并且从不使用它们。eeg的测量值和个人的心理测量分数均从公共数据集柠檬下载。由于它对体积传导不敏感，因此已将定向转移函数应用于62通道记录，以在整个皮质上获得皮质连通性估计。关于良好定义的阈值，连接性估计已转换为二进制数字以实现大脑连接工具箱。通过统计逻辑回归模型和由频率频段特定网络驱动的深度学习模型相互比较，这些模型参考了大脑的隔离，集成和模块化。总体结果表明，在分析全频段（0：5 45 Hz）EEG时获得了96.05％（第一比第二）和89.66％（第3与第四）的高分类精度。总而言之，负面策略可能会破坏隔离和整合之间的平衡。尤其是图形结果表明，经常使用反刍会导致参考网络弹性的分类性下降。发现心理计量评分与全球效率，局部效率，聚类系数，透射率，传递性和分类性的大脑网络度量高度相关。
产前接触大麻对青少年大脑结构和功能连接以及行为结果的影响
怀孕期间使用大麻的妇女数量有所增加。先前的研究表明，产前接触大麻的儿童记忆力发育缺陷，注意力下降。在本研究中，我们评估产前接触大麻是否与青少年大脑区域形态和功能与结构连接的改变有关。我们从青少年大脑认知发展 SM 研究中下载了行为分数和受试者图像文件。共获得了 178 个解剖和扩散磁共振成像文件（88 个产前大麻暴露和 90 个年龄和性别匹配的对照）和 152 个静息态功能磁共振成像文件（76 个产前大麻暴露和 76 个对照）。还获得了每个受试者基于父母报告的儿童行为清单的行为指标。计算了产前大麻暴露与儿童行为清单的 17 个分量表的关联。我们根据基于体素和基于表面的形态测量法评估了产前接触大麻的青少年与对照组的大脑形态测量差异。我们还评估了青少年区域间连接和图论指标的结构和功能连接的组间差异。评估了产前大麻暴露和图网络相互作用对行为得分的影响。酌情进行了多重比较校正。产前接触大麻的青少年在 17 个分量表中的 9 个中具有更高的异常或边缘儿童行为检查表得分。产前接触大麻的青少年和对照组在基于体素或表面的形态测量法、结构连接或功能连接方面没有显著差异。然而，产前大麻暴露-图网络相互作用在行为得分方面存在显著差异。有三种结构性的产前大麻暴露-图网络相互作用和七种功能性的产前大麻暴露-图网络相互作用与行为得分显著相关。虽然这项研究无法证实产前接触大麻和未接触大麻的青春期前儿童在解剖学或功能上的差异，但产前接触大麻与大脑结构和功能图网络之间的相互作用与行为评分有显著相关性。这表明，大脑网络的改变可能是产前接触大麻的青少年行为结果的基础。需要开展更多工作，以更好地了解大脑结构和功能网络测量在产前接触大麻方面的预后价值。
2025-1-8宪报莱姆购买
以前曾与合作伙伴合作保护新英格兰数十万英亩的土地。“所有这些新收购的物业都与其他永久保护的保护土地相邻，对于维持康涅狄格河瓦尔维尔河中的野生动植物栖息地和水质的连接至关重要。”斯坦说。“我们非常感谢W.D.Cowls已为这些林地提供这些林地和其他重要区域。”斯坦说，尽管将要有必要的森林管理活动来重新遵守与该州第61章计划相关的税收状况，但这些物业不会被收获。莱姆（Lyme）成立于1976年，是在美国和加拿大的森林相关侵害上的，其中包括约130万英亩的纽约，纽约，宾夕法尼亚州，西弗吉尼亚州和其他州的约130万英亩的第三方认证的工作森林。莱姆还保留了超过80万英亩的工作森林，并在森林管理服务，湿地线索银行业务和碳固执方面开发了业务。琼斯解释说，当2024年获得新的开发机会时，她致电Kestrel执行董事Kristin Deboer讨论选择。导致深秋销售莱姆。“ Kestrel和Lyme帮助Cowls实现了我们想要的保守结果，”琼斯说。售价为1,050英亩，销售价格为912万美元，最大的收购位于北贝尔切尔敦。该包裹包括贝尔格隆，大山，海湾路和烟囱山地区，被认为是霍利奥克山山脉和Quabbin水库之间的关键野生动物走廊。与之相邻的是荷兰格伦·瀑布（Holland Glen Waterfalls）以及贝尔赫特敦（Belchertown）和凯特雷尔（Kestrel）在过去20年中创建的许多其他销售区域。它还包括一英里长的霍普溪（Hop Brook），这是一种被点燃的冷水渔业资源。在Buffam Road附近几乎所有位于Pelham山丘上的950英亩土地，在Shutsbury拥有6英亩的土地，以788万美元的价格出售。也被称为Heather-Stone和Lumley Lots，包含紫水晶布鲁克（Amethyst brook）的标题，并提供了几英里的步道，其中包括罗伯特·弗罗斯特（Robert Frost）步道的三英里部分。森林位于阿默斯特的保护农场与佩勒姆，阿默斯特和凯特雷拥有的现有保护土地之间。对那些连续的森林区的保护也提供了机会，可以返回元彗星 - 摩纳诺克步道（More Monadnock Trail），现在被称为国家风景
功能多孔材料化学
配位或共价键。通过精心选择构建块以及底层网络拓扑，可以很好地控制MOF和COF中纳米孔的形状和大小，使MOF和COF成为气体分离和储存、能量转换、生物医药和催化等应用领域的有前途的材料。此外，多孔碳球、中空多壳结构和晶体多孔有机盐因其优异的催化活性、电/光化学性质和离子电导率在过去几年中引起了广泛关注。功能多孔材料近期进展的主要驱动力之一是国际合作和跨学科整合。来自不同国家/地区、具有不同背景和观点的研究人员的加入将促进深度跨学科整合，极大地促进解决全球问题的科学创新。2017年，“功能纳米多孔材料”国际合作项目在中国吉林大学启动。在此项目框架下，建立了一个国际合作网络，旨在通过功能多孔材料的设计、合成和应用来解决能源和环境挑战。迄今为止，已有来自20多个国家/地区的60多位研究人员参与了该项目，为近年来功能多孔材料的繁荣做出了重要贡献。为了展示此研究项目的合作成果，Advanced Materials和Angewandte Chemie联合推出了功能多孔材料化学专刊。Advanced Materials专刊刊登了18篇综述，涵盖了各类功能多孔材料的合成、表征和应用。合成化学的发展为多孔功能材料的最新进展奠定了基础。特别是多级结构（文章编号2004690）和水稳定性沸石（文章编号2003264）的新型合成策略、聚合物胶体合成多孔碳球（文章编号2002475）、高连通性稳健MOF网络的设计（文章编号2004414）以及高通量和计算机辅助方法（文章编号2002780）等，促进了各种多孔材料的发现。同时，固体核磁共振（文章编号2002879）和X射线吸附光谱（文章编号2002910）等高分辨率和原位表征技术的进展，为揭示功能多孔材料的结构与性能关系提供了重要线索，为其在不同场景中的应用提供了重要指导。催化是多孔材料最重要的应用之一。 尤其，近年来，沸石在许多工业上重要且可持续的催化过程中的应用引起了广泛关注，例如 C1 分子的催化转化（文章编号 2002927），