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神经积分微分方程
从离散采样观测值建模连续动态系统是数据科学中的一个基本问题。通常，这种动态是非局部过程的结果，这些过程随时间呈现积分。因此，这些系统用积分微分方程 (IDE) 建模；微分方程的泛化，包含积分和微分分量。例如，大脑动力学不能准确地用微分方程建模，因为它们的行为是非马尔可夫的，即动态部分由历史决定。在这里，我们介绍了神经 IDE (NIDE)，这是一种基于 IDE 理论的新型深度学习框架，其中使用神经网络学习积分算子。我们在几个玩具和大脑活动数据集上测试了 NIDE，并证明 NIDE 优于其他模型。这些任务包括时间外推以及根据看不见的初始条件预测动态，我们在自由行为小鼠的全皮层活动记录上进行了测试。此外，我们表明 NIDE 可以通过学习的积分算子将动态分解为马尔可夫和非马尔可夫成分，我们在服用氯胺酮的人的 fMRI 脑活动记录上进行了测试。最后，积分算子的被积函数提供了一个潜在空间，可以洞察底层动态，我们在广域脑成像记录上证明了这一点。总之，NIDE 是一种新颖的方法，它能够使用神经网络对复杂的非局部动态进行建模。
神经振荡和记忆
全身麻醉是一种广泛使用的医学实践，每年影响超过3亿患者。尽管无处不在，但麻醉剂诱导健忘症的潜在机制仍然很少理解。本评论探讨了全身麻醉对记忆功能的影响，特别关注神经振荡在麻醉引起的记忆抑制中的作用。神经振荡，例如theta，伽马，三角洲振荡，缓慢的振荡（SO），纺锤体和锋利的波浪波纹（SWR），对于记忆形成和巩固至关重要。各种麻醉剂以影响记忆的方式调节这些振荡，即使在亚警觉浓度下也是如此。我们重点介绍了有关分子和电生理机制的最新发现，通过这些发现，一般麻醉药会影响与记忆相关的神经振荡，包括抑制突触可塑性，变化依赖于峰值的可塑性（STDP）以及跨越跨传频结合的峰值可塑性（STDP）的改变。此外，该评论还解决了年龄在与麻醉相关的记忆丧失中的重要性，老年患者特别容易受到长期认知能力下降的影响。电生理技术，例如脑电图（EEG）；以及晚期的神经调节技术，例如化学遗传学和光遗传学，已经为基础上麻醉引起的失忆症的神经动力学提供了见解，但脑电图节奏与记忆障碍之间的因果关系尚未完全阐明。本综述强调了对麻醉，神经振荡和记忆之间相互作用的进一步研究的重要性。理解这些机制不仅将提高全身麻醉的理论知识，而且还有助于发展更安全的麻醉策略，以减轻术后认知功能障碍，尤其是在高风险人群中。
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