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发展性认知神经科学
脑电图（EEG）是一种可直接测量大脑活动的相对低成本和非侵入性方法，非常适合捕获整个寿命的实时神经信息。eeg一直是发现基本发展现象的核心（例如，Cellier等，2021； Marshall等，2002； Uhlhaas等，2010），并具有进一步发展儿童发展研究的进一步发展研究的潜力。作为一种发育神经科学工具，脑电图的力量在于用于从原始脑电图中提取有意义信息的分析方法。然而，提高的分析复杂性创造了实质性的知识障碍，这些知识障碍必须在该领域广泛使用这些方法之前必须克服。发育认知神经科学中的这个特刊介绍了一系列论文（随附的教程），重点是脑电图分析方法，这些方法尚未被发展科学家广泛采用。针对新手和经验丰富的研究人员，本期的所有文章不仅解释了每种方法所涉及的理论和概念步骤，而且每篇文章都伴随着逐步的教程，公开可用的代码和示例数据。与其他群体的类似Ini Tiatives一致（Clayson等，2022; Kujawa and Brooker，2022; Weisz and Keil，2022）以及更广泛的开放科学运动（Foster and Deardorff，2017; Markiewicz et al。加快在发展认知神经科学领域的发现速度。
发展性认知神经科学
认知发展通常被认为取决于解决问题的策略的定性变化，并且早期开发了算法程序（例如，在添加数字时计数）被认为是被成年人中的关联取代（例如，在操作数和添加问题的答案之间）所取代的成人。但是，算法rithmic程序也可能随着实践而自动化。在从8岁到成年期的一项大型横断面fMRI研究中（n = 128），我们通过测量与年龄相关的降低相关的神经变化来评估这一假设，这是精神添加的行为标志，问题尺寸的效果（随着问题总和的求解时间增加而增加））。我们发现，与年龄相关的问题大小效应的降低与年龄相关的活动中的活性增加并联，该区域已经支持了8至9岁儿童中问题大小的EF EF FECT，在某个年龄的年龄至少部分是由于显式计数所致。这种发育效果在基底神经节和额叶皮层中也观察到，仅限于操作数≤4的问题。这些发现与一个模型一致，该模型表明，非常小的算术问题（而不是更大的问题）可能依赖于计数程序的自动化，而不是向检索转移，并建议在认知发展过程中对程序知识的神经自动化。
发展性认知神经科学
内部沟（IP）与数值处理有关。最近的一项研究报告说，IPS硫模式与儿童和成人的算术和象征性数量能力有关。在本研究中，我们评估了患有发育障碍障碍（DD）的儿童和通常患有儿童（TD）的儿童的数值能力与IPS沟沟模式之间的联系，从而扩展了以前的分析，考虑了其他沟通特征和后心sulcus（POC）。首先，我们确认了IPS和POC的纵向沟道稳定性。第二，与TD相比，我们发现左截面IP的比例较低，双侧双侧的双层IPS形状较高。第三，我们的分析表明，算术是数值处理的唯一方面，它与IPS硫模式显着相关（截面与未切片），并且这种关系特定于左半球。和最后的相关性分析的年龄和算术分析在没有左左IP的儿童中表明，尽管它们在数值能力上可能具有固有的劣势，但这些可能会随着年龄的增长而改善。因此，我们的结果表明，只有左IPS沟模式与数值能力和其他因素相关的数值能力有关。
神经科学的不断发展的景观
神经科学在20世纪成为一门独特的学科，从那时起就经历了快速扩张。但是，仍然缺乏对其不断发展的景观的全面分析。本研究提供了神经科学研究的大规模，数据驱动的映射。利用大型语言模型和聚类技术来分析1999年至2023年之间发表的461,316篇文章，这项研究揭示了该领域的结构组织，并突出了主题的主要主题。引用网络分析发现了塑造更广泛研究景观的令人惊讶的整合图像和关键的智力枢纽。对研究群体如何与预定的维度保持一致的分析表明，实验的重点，广泛依赖于微观理论以及对应用和翻译研究的越来越重视。同时，基础研究有下降的风险，而理论工作和跨尺度整合仍然有限。本研究提供了一个理解神经科学轨迹的框架，并确定了加强领域的潜在途径。
神经科学里程碑：为基于研究的神经科学培训生开发标准化的核心能力
在医学领域，研究生医学教育认证委员会 (ACGME) 实施的里程碑为临床和学术主管以及受训人员提供了关于研究生医学培训期间核心能力发展的共同理解。这些里程碑有助于为受训人员建立发展轨迹和理想目标。不幸的是，研究生和研究生神经科学的培训缺乏标准化的能力发展进程或对受训人员的预期结果。如果没有这样的标准化，导师和受训人员可能都很难确定改进水平，这可能会影响受训人员未来的成功。在这里，我们讨论了开发一个非详尽框架的价值，该框架可用于评估受训人员，期望它将提供一个模板来帮助未来神经科学家的发展。
神经科学和生物行为评论
a 科学临床研究所 Maugeri IRCCS，巴里研究所，帕维亚，意大利 b 科学、技术和社会系，Scuola Universitaria Superiore IUSS Pavia, Piazza della Vittoria 15, 27100 Pavia, Italy c DeepTrace Technologies Srl, Via Conservatorio 17, 20122 Milan, Italy d 乌尔比诺大学人文研究系 Carlo Bo,意大利乌尔比诺 e 国家研究委员会生物医学研究与创新研究所，87050 Mangone (CS)，意大利 f NeuroMi，米兰神经科学中心，意大利米兰 g 米兰比可卡大学物理系“Giuseppe Occhialini”，意大利米兰 h S. Anna 高级神经康复研究所 (RAN)，意大利克罗托内 i 发育神经心理学中心，Area Vasta 1，ASUR Marche，意大利佩萨罗分子生物成像研究所意大利米兰塞格拉泰国家研究委员会 (IBFM-CNR) 生理学
神经科学中的神经形态计算
1. Atapattu, KV、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。斯里兰卡科伦坡地区雨季与登革热爆发关系研究。医学研究院和其他生命科学专题杂志。，1 (3)。2. Morton Cuthrell, K.、Tzenios, N. 和 Umber, J. (2022)。自身免疫性疾病的负担；综述。亚洲免疫学杂志，6 (3)，1-3。3. Sibanda, AM、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2023)。社区赋权作为促进健康的工具。4. OFFIONG, BE、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。非洲的医疗人才流失祸害：重点关注尼日利亚。5. Tzenios, N. (2023)。研究中的统计分析。6. JUSTUS, O.、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。监测是疾病预防和控制的基础。7. Fashanu, H.、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2022)。健康促进计划。剑桥开放参与。
神经科学中的人工智能
考虑一种假设的算法，该算法能够将受试者的大脑磁共振图像作为输入，并检测肿瘤的存在。人工智能算法的核心是神经网络，即相互连接的类似神经元的单元，它们接收输入并逐步将这些输入转换为更有助于解决任务的形式。算法的输出表示图像包含肿瘤及其位置的概率。神经网络中的单元是神经元的高度简化模型：它接收来自其他单元的输入，对这些输入进行加权和求和，应用非线性变换，并产生标量输出（McCulloch 和 Pitts，1943 年）。神经元环路速率由标量激活值表示，神经元之间突触的强度由权重代替，动作的生物物理学