《模拟电路与信号处理》丛书,前身为《Kluwer 国际工程与计算机科学丛书》,是一套高水准的学术专业丛书,出版有关模拟集成电路和信号处理电路与系统的设计和应用的研究成果。通常每年我们会出版 5-15 本研究专著、专业书籍、手册和编辑本段,分发给世界各地的工程师、研究人员、教育工作者和图书馆。该丛书促进并加快了模拟领域新研究成果和教程观点的传播。全球范围内,该领域开展着大量令人兴奋的研究活动。研究人员正努力通过改进模拟功能来弥合传统模拟工作与超大规模集成 (VLSI) 技术的最新进展之间的差距。模拟 VLSI 已被公认为未来信息处理的主要技术。模拟工作正在显示出巨大变化的迹象,重点是结合设备/电路/技术问题的跨学科研究工作。因此,新的设计概念、策略和设计工具正在被揭示。感兴趣的主题包括:模拟接口电路和系统;数据转换器;有源 RC、开关电容和连续时间集成滤波器;混合模拟/数字 VLSI;仿真和建模、混合模式仿真;模拟非线性和计算电路和信号处理;模拟神经网络/人工智能;电流模式信号处理;计算机辅助设计 (CAD) 工具;新兴技术中的模拟设计 (可扩展 CMOS、BiCMOS、GaAs、异质结和浮栅技术等);模拟测试设计;集成传感器和执行器;模拟设计自动化/基于知识的系统;模拟 VLSI 单元库;模拟产品开发;射频前端、无线通信和微波电路;模拟行为建模、模拟 HDL。
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上,通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合,QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述,传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先,它要求将离子冷却到接近运动基态。其次,它的读出效率与 SI 的数量关系不大,这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而,由于电子结构不合适,应用它们可能不可行,重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里,我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
史蒂夫·利斯伯格(Steve Lisberger)一直是理解使用眼动运动作为醒着的模型系统的运动控制和运动学习的神经回路基础的先驱,表现非人类灵长类动物。接受了数学和计算机科学培训,他作为研究生转向神经科学。在整个50年的职业生涯中,他一直用作工具单单元电生理学,巧妙的目标运动范例,对眼动行为的定量分析和计算建模。他对小脑皮层的输出如何控制运动以及其与前庭反射(VOR)的相互作用进行了重要发现。他对VOR中运动学习的神经回路基础的分析显示,前庭输入中存在于小脑皮层和前庭核中“小脑核”神经元的三个平行VOR途径。他的研究生涯的后半部分扩展到了平稳追捕眼动的视觉指导分析。他评估了如何从外部视觉皮层中解码视觉运动的种群响应,并将解码器的神经回路基础表征为一种途径,它估计了物理目标运动的速度和方向,并且可以评估运动可靠性并利用它来设置信号传播的强度,从而将信号传递从视觉系统到电机系统。最近,他将运动学习用于追捕眼运动,以阐明小脑皮层中学习神经回路的工作原理。
成功候选人将开发并应用基于物理的计算方法来模拟在皮层内部(局部场电位;LFP)和外部(EEG、MEG)测量的电和磁脑信号。有关这种生物物理建模方法的评论,请参阅 Einevoll 等人的《自然神经科学评论》,2013 年。在 COBRA 中,这项建模工作将与在 UiO 生物科学系 Marianne Fyhn 实验室进行的小鼠视觉皮层内部实验记录进行比较。因此,该项目还涉及开发小鼠视觉皮层网络模型。
今天早上出去walking狗时,我们中的一个(希瑟)遇到了两种截然不同的育儿方式,这些样式体现了基因,大脑和环境的复杂相互作用,这是人类认知和行为发展的基础。向我走来是一个年轻的父亲,他和他的孩子一起在附近散步。随着两人的临近,我听到孩子发出的声音很难说话。,尽管他显然试图谈论以及与我的狗谈论,但他没有形成任何看不见的话。我还可以听到父亲全神贯注于手机交谈,耸立在小男孩上方,几乎无视我们。两个街区之后,我发现自己和他的幼儿接近另一个父亲。这个男孩正在以语言学习早期痛苦的方式对他周围的一切发表评论。第二个父亲跪下,与男孩处于眼中,回答了每个问题,并评论了男孩的每个观察结果。这个父亲与儿子进行了交谈,男孩以三岁的孩子的典型方式讲话。除非这些相遇是这两个年轻生活的异常快照,否则这些孩子在同一时刻生活在同一时刻的经历截然不同。他们的成就,幸福和整体生活质量的水平会有何不同?这些结果与他们的早期经历之间的关系是什么?类似的问题推动了本书中提出的研究。在本介绍性章节中,我们提供了发展性认知神经科学的概述,以及它本身就是一个领域。我们回顾了其背景概念,例如了解大脑如何发展,孩子的学习方式以及自然 - 始终辩论的历史方法。这个历史是理解人类发展的令人兴奋和新颖的方法的基础。我们概述了关键的理论立场,并通过在一系列方法中获取的数据进行上下文化,其中包括过去几年中引入的技术进步使得许多方法成为可能。我们在本书中的重点将取决于发展认知神经科学,发展,认知和神经科学的三个部分,其理论观点,方法论方法和发现促成了这一全新领域的出现。
消费级神经技术产品已经问世几十年了。这些产品中的大多数都基于脑电图 (EEG),而脑电图 (EEG) 是一项对噪声敏感的技术。另一种选择是功能性近红外光谱 (fNIRS),这是一种不断发展的神经成像技术,能够实时测量大脑的血流动力学活动。FNIRS 已成功通过功能性磁共振成像 (fMRI) 验证。最近,瑞典公司 Mendi 推出了一款微型无线消费级 fNIRS。本研究旨在比较 Mendi fNIRS 与成熟的实验室 fNIRS 设备对大脑活动的测量结果。19 名参与者(年龄 18-53 岁)进行了两次 Stroop 测试,同时测量了额极(布罗德曼 10 区)的氧合情况。首先,在实验室环境中使用 Biopac 的 fNIRS 设备进行测试,几周后,在家庭环境中使用 Mendi 设备重复该测试。对数据的初步分析显示,两种设备的测量结果具有良好的一致性。在群体层面,相关性为 0.81。这些中期结果需要通过更可靠的分析和后续研究来证实,但 Mendi 设备有望在群体层面提供有效的大脑活动测量,并且该设备很可能用于实验室外的研究。
Ellermann奖,瑞士(1984年),布鲁克斯国际讲座,哈佛大学神经生物学系(1993年),瑞士西奥多·奥特·普里布尔(Share)(共享)(1997年)(1997年)金脑奖(2002年)神经科学学会,神经科学学会,圣地亚哥社会(2004年)Ipsen oyronal plotiality for Neuronal塑料(2005)(2005年)(2005年)(200555)神经科学奖 - 赋予奖项(2010年)卡夫利总统讲座,神经经济学会(2010年)德国祖尔奇奖,德国(共享)(共享)(2013年)(2013年),蒙特利尔神经学研究所(2014)QI Zhen全球全球演讲全体讲座,日本神经科学学会第39届年会,横滨(2016)大脑奖(共享)(共享)(2017年)Caltech Chen Decrinented演讲(2017年)Erlanger Decording Ondricted Onction,San Diego(2018)Volker Henn volker Henn演讲(2019)英国剑桥市AV Hill演讲(2021)
神经结构表示是脑图或模型样结构,在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心,因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是,这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里,我认为,无论观察的时空尺度如何,我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”(第1节),并勾勒出对结构表现形式的突出,广泛采用的说法(§2)。然后,我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告,认为它们都没有报告存在结构表示的存在(§3)。在对我的分析(第4节)中偏转了某些直觉异议之后,我将得出结论,在没有神经结构表达的情况下,代表性和机制不能融合在一起,因此“认知神经科学革命”被迫放弃其主要承诺之一(§5)。
在多个量子位上表现出显着的时间和空间相关性的噪声可能对易于断层的量子计算和量子增强的计量学尤其有害。然而,到目前为止,尚未报道对即使是两数量子系统的噪声环境的完整频谱表征。我们提出并在实验上证明了基于连续控制调制的两量偏角噪声光谱的方案。通过将自旋锁定松弛度的思想与统计动机的稳健估计方法相结合,我们的协议允许同时重建所有单量和两倍的互相关光谱,包括访问其独特的非分类特征。仅采用单一QUIT控制操作和状态训练测量,而不需要纠缠状态的准备或读取两量点的可观察物。我们的实验演示使用了两个与共享的彩色工程噪声源相连的超导码位,但我们的方法可移植到各种dephasing主导的Qubit架构上。通过将量子噪声光谱推向单量环境,我们的工作预示着工程和自然发生的噪声环境中时空相关的特征。