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带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
为什么，何时以及如何评估新生儿护理部门的自主神经系统成熟：一个实用的概述
tagedp摘要通过心率变异性（HRV）分析对新生儿的自主反应性评估是一种简单而重要的辅助，以识别dysautonomia的病理情况。多亏了这种相对简单且可重复的分析工具，儿科医生可以识别和针对具有威胁生命的事件风险的儿童，即患有心脏呼吸自我调节的内在能力的人，他们应该从密切心脏验证效率监测中受益。不同的数学算法在RR间隔的长度上整合了延迟或实时变化，以更好地了解新生的自主性成熟状态。HRV分析是评估自主平衡的非侵入性工具，对于评估自主神经系统的功能至关重要，并且更具体地，更具体地，副交感神经/可怜的平衡。尽管有许多公认的诊断和治疗意义，但其对新生儿医学的应用尚不清楚。©2023 Elsevier Masson Sas。保留所有权利。
大脑——控制心跳的神经系统
“我们现在将继续研究心脏大脑如何与大脑相互作用，在运动、压力或疾病等不同条件下调节心脏功能，”Ampatzis 说道。“我们的目标是通过研究心脏神经网络的破坏如何导致不同的心脏疾病来确定新的治疗目标。”
双神经化光度视觉宣传
摘要 - 众所周知，广泛的视野摄像机以及图像中包含的整个光度信息，为视觉杂物提供了许多优势。因此，我们建议将光度视觉陶器扩展到完整的球形摄像头。更确切地说，我们正在处理360度光学钻机，该钻机由两个相反方向的宽角度镜片组成，这些镜头在一次采集中捕获了设备周围的所有内容。光度视觉特征连接到包含整个周围场景的双移膜性采集，提供了有用的互补信息，显示了较大的收敛域，较直的相机轨迹，而不是单个半球形摄像头和高精度。我们报告了使用由双度杀伤性采集控制的6度机器人组的6度机器人组报告的彻底模拟和几项具有挑战性的实际实验。
使用多层多层储层计算
大脑电路涉及大量的反馈回路，其动力学取决于相互作用的延迟。脑启发的储层计算利用互连单元的丰富复发动力学来执行输入的任务。特别是，时间延迟储层计算使用非线性延迟反馈回路架构中的高维瞬态动力学，例如时间序列预测和语音分类。最近还证明，通过包含多个延迟的延迟分化系统的动态属性修改，以提高时间延迟储层计算的性能。在这里，我们探索了这种基本和技术重要性的这种神经启发的计算的另一个方面：在混合物中分离和预测两个信号的能力，在混合物中，每个信号由于其潜在的动力学而具有一些内在的可预测性。使用混沌输入信号混合物的多层和多层储层计算进行了说明。与独立的组件分析和相关的无监督学习技术相反，这里的上下文在于平行监督每个信号的动力学学习，以便在训练集之外预测每个信号的每个信号。此外，将混沌信号的超渗透到单个输入通道中增加了任务的难度。我们用确定性和随机系统发出的各种信号来量化和解释这种性能。此外，我们还探索了深度延迟储层计算机的体系结构。我们的发现表明，多延迟储层计算可以学习和预测两个叠加确定性信号的未来。预测（因此分离）在单层和多层时间延迟的预订计算中可能会明显更高。混合信号的带通滤波以除去较低和较高的频率，将预测提高了几％。在某些情况下，矛盾的是，增加混合物中一个混沌信号的比例实际上可以帮助学习另一个混乱信号，从而稍微改善其预测。
从核心尺度到3D区域储层维度
Hadrien Thomas，Benjamin Brigaud，Thomas Blaise，Elodie Zordan，Hermann Zeyen等。地热，2023，112，pp.102719。10.1016/j.geothermics.2023.102719。hal-04086839v2
引用：Zhou CD、Huang Y、Yang YG 等。具有增强存储能力的精简光子储存器计算机。Opto-Electron Adv 8，240135
光子平台正逐渐成为满足日益增长的人工智能需求的一种有希望的选择，其中光子时间延迟储存器计算（TDRC）被广泛期待。虽然这种计算范式只能采用单个光子器件作为数据处理的非线性节点，但其性能高度依赖于延迟反馈回路（FL）提供的衰减记忆，这限制了物理实现的可扩展性，特别是对于高度集成的芯片。在这里，我们提出了一种简化的光子方案，利用设计的准卷积编码（QC）实现更灵活的参数配置，从而完全摆脱了对FL的依赖。与基于延迟的TDRC不同，基于QC的RC（QRC）中的编码数据支持时间特征提取，从而有助于增强记忆能力。因此，我们提出的QRC无需实现FL即可处理与时间相关的任务或序列数据。此外，我们可以使用低功率、易于集成的垂直腔面发射激光器来实现该硬件，以实现高性能并行处理。我们通过 QRC 和 TDRC 的模拟和实验比较来说明概念验证，其中结构更简单的 QRC 在各种基准测试任务中表现更佳。我们的结果可能为深度神经网络的硬件实现提供了一个有利的解决方案。
脉冲方法中的光学相编码储存库计算
储层计算是一种植根于经常性神经网络的时间序列处理的监督机器学习方法[1，2]。受到大脑机制的启发，许多相互连接的人工神经元过程输入输入并显示内部记忆。反复的神经网络随后适合于语音识别等时间任务[3，4]，但以难以训练的代价。网络的所有权重需要在时间[5]中使用反向传播进行训练，这是一种耗时的，并非总是在融合[6]。不同，在储层计算（RC）中，仅训练输出层的权重以处理信息[7，8]。这些结构是由三个元素组成的：将数据注入系统中的输入层，由随机连接的大量神经元（或节点）组成的储层，以及一个外部（或读取）层以从储层中提取信息。在储层上的某些条件下，用简单的线性回归训练输出层就足够了[1，8]。在本文中，我们使用单个非线性节点（如[9]中）提供了储层协议的设计。尽管最近的作品已通过光学频率梳子的频率组件成功实现了储层和神经形态的组合[10-12]，但我们在这里利用了时间特征，即脉冲基础，光频率梳子作为储层的节点。此外，使用相干性同伴检测，因此可以在场的相分量中编码信息，而不是其强度或弹性。我们表明，尽管有少量的节点和低可线性的节点，但我们的协议具有良好的性能，同时显示非线性记忆和预测可供使。我们的系统建立在可以使用光脉冲来构建尖峰储层的概念上[13，14]，并且信息注入的相位编码可以在光子储层计算机中获得更好的性能[15，16]。基于光学的计算[17]可能能够给予对电子设备的速度或能源效率。
第 4 章第 2 部分：中枢神经系统
大脑区域 1：大脑 - 大脑叶皮质及其功能（额叶、顶叶、颞叶、枕叶和岛叶） - 大脑对身体运动和感觉知觉的划分（中央前回和中央后回）。 - 大脑与语言（布罗卡区和韦尼克区以及失语症 - 大脑与睡眠 - 大脑与记忆 - 大脑核与运动功能 - 大脑核与情绪（边缘系统）
Astyanax Mexicanus Mao淘汰线发现了单胺稳态在鱼脑脑中的发育作用
神经性厌食症（AN）是一种精神病，特别影响着青少年，主要是女性。这种麻烦的特征是对体重增加和畸形恐惧症的强烈恐惧，这导致了严重的饮食修复和极端的体重减轻行为，例如清除和不适当的体育活动。这种麻烦也涉及认知和情感障碍（美国精神病学协会，2013年）。在当前的病理生理假设中，微生物群和低分率炎症会影响微生物群 - 核脑轴的饮食行为（Gorwood等，2016）。审查了微生物数据，并证明了丁酸酯产生物种的减少，有利于粘蛋白降解细菌（Di Lodovico等，2020； Prochazkkova等，2021）。甲烷摩托杆菌史密斯（Smithii）似乎与体重不足和营养不良的患者有关，并且与An相关。在最近的一项评论中显示了门的显着下降和介绍：与健康对照组相比，富公司的丰富性，尤其是罗斯伯里亚，乳酸菌，链球菌和闭合膜的丰度较低（Carbone等人，2021年）。微生物组中细菌丰度的差异出现在限制性和暴饮暴食的亚型之间（Montexone等，2021）。这种微生物状态可能会干扰原位营养代谢，并诱导较少的保护性粘液层。所有这些都会影响肠道屏障的生理，其次，低级有害系统性炎症（Seitz等，2020）。在An中的渗漏肠综合症上未显示共识数据。基于活性的动物模型表现出肠道通透性（Achamrah等，2016;Jésus等，2014），而人类的研究尚未揭示出肠道通透性标记的增加（Kleppe等，2022； Monteleone等，2004）。在疾病的早期阶段，免疫状态似乎是炎症性的。与健康的