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1感觉神经元调节刺激依赖性体液...
感觉神经元感知致病性浸润，以告知宿主38防御的免疫协调。然而，感官神经元免疫相互作用主要显示为39驱动先天免疫反应。体内记忆，无论是保护性还是破坏性，在生命的早期就获得了40次获得，如早期暴露于链球菌和过敏性疾病发作所证明的那样。41我们的研究进一步定义了感觉神经元对肺部体液免疫的影响。42使用肺炎链球菌的鼠模型前暴露和感染，以及43种过敏性哮喘的模型，我们表明B细胞和血浆细胞44募集和抗体产生需要感觉神经元。对肺炎链球菌的响应，感觉神经元耗竭45导致细菌负担更大，B细胞群体减少，IgG释放和中性粒细胞46刺激。相反，在过敏原诱导的气道炎症过程中，感觉神经元耗竭降低了B细胞群体，IgE和47个哮喘特征。在每个模型中释放的感觉神经元48神经肽都不同。有细菌感染，优先释放了血管活性肠49多肽（VIP），而物质P则释放出对哮喘的反应50。将VIP施用到感官神经元缺失的小鼠中抑制了细菌51负担并增加了IgG水平，而VIP1R缺乏症增加了对细菌52感染的敏感性。用物质P处理的感官神经元缺乏的小鼠增加了IgE和哮喘，而物质P遗传消融导致IgE钝化，类似于感觉神经元缺乏的54次哮喘小鼠。58这些数据表明，免疫原差异刺激感觉55神经元释放特定的神经肽，这些神经肽是特异性靶向B细胞的。靶向感官56神经元可能会为57和/或加重的体液免疫提供的疾病提供替代治疗途径。
基于ICR的运动运动学，用于固定斜坡上的轮式滑动车辆*
对于移动机器人在实际环境中运行，必须正确执行本地化，映射和导航等基本任务。这些任务强烈依赖于对环境的充分感知，在某些情况下，由于场景的本质，某些传感器的运行有限，甚至两者兼而有之，这在某些情况下可能具有挑战性。移动机器人应该能够智能地识别和克服异常情况，以避免感觉故障。我们在这项工作中提出了一种基于贝叶斯网络的新方法，该方法可以自然地代表传感器之间的复杂关系，能够整合异质的知识来源，从而扣除感觉异常的存在，并通过使用可用信息从它们中恢复。高度计算成本由一种利用我们模型结构的新算法来解决。我们的建议已在几个模拟中进行了评估，并且还在使用移动机器人的真实环境中进行了测试。获得的结果表明，与其他现有方法相比，它可以达到更好的性能和准确性，同时增强了整个感觉系统的鲁棒性。
感知科学中的人工智能：全景图
人工智能，或称“AI”，是最热门的流行语之一。然而，人们往往不清楚 AI 在实践中的真正含义。一方面，我们中的许多人现在每天都会从 AI 扬声器那里收到天气预报，使用 AI 导航去上班，或者在网上购物时依赖 AI 推荐。这些事实（以及许多其他事实）表明，AI 已经在我们的生活中发挥了真实而重要的作用。另一方面，每周都会出现一组新的越来越梦幻般的 AI 承诺 - 面对这样的承诺时，唯一健康的反应就是怀疑。这种紧张局势因评估 AI 技术所需的技术知识而加剧，让感知科学家陷入令人沮丧的境地，他们不想落后，但不知道哪些步骤会让他们前进。
通过感官反馈预防模式错误
摘要 研究了使用不同类型的反馈来预防模式错误。两个实验检查了文本编辑任务中模式错误的频率，其中模式错误被定义为在插入模式下尝试发出导航命令，或在命令模式下尝试插入文本。在实验 1 中，在四种不同条件下比较了动觉反馈与视觉反馈的有效性：使用键盘还是脚踏板来改变模式（动觉反馈），交叉存在或不存在视觉反馈来指示模式。结果表明，动觉反馈和视觉反馈在减少模式错误方面都是有效的。但是，无论是在减少错误方面还是在减少与模式变化相关的认知负荷方面，动觉反馈都比视觉反馈更有效。实验 2 测试了以下假设：这种动觉反馈的优越性是由于脚踏板需要受试者主动保持插入模式。结果证实，使用非锁定脚踏板切换模式比使用锁定踏板提供了更显著的模式状态信息来源。根据这些结果，我们认为用户维护的模式状态比系统维护的模式状态更有效地防止模式错误。
通过感觉练习的MIME治疗的比较效果...
贝尔的麻痹是面部瘫痪的一种急性外周形式，其特征是面部一半的神经功能丧失，主要是由于第七颅神经功能障碍而引起的。虽然其确切的病因尚不清楚，但它被广泛假定与病毒感染有关，尤其是由单纯疱疹病毒（HSV）引起的病毒感染，Vericella Zoster病毒（VZV），Epstein-Barr病毒（EBV）和胞膜巨蟹病毒（CMV）（CMV）（1）。这些病毒病原体被认为会促进面神经的炎症，这被认为是该疾病发展的关键因素。已经确定了许多诱发因素，包括年龄，妊娠（尤其是在三个月）的病史，呼吸道感染，如流感或普通感冒，以及糖尿病等全身性疾病（2，3）。
感觉对运动皮层意志调节的限制
自主运动由初级运动皮层 (M1) 驱动，个体可以学会随意调节单个神经元。然而，M1 也接收明显的感官输入并有助于感官驱动的运动反应。这些非意志信号在多大程度上限制了 M1 的自主调节？使用一个任务，其中单个神经元的发放率直接决定计算机光标沿视轴的位置，我们 5 评估了猴子在不同感官环境下调节单个神经元的能力。我们发现感官环境持续影响 M1 中单个神经元的意志控制。例如，视觉旋转生物反馈轴可能会使相同的神经任务变得轻松或困难。值得注意的是，几天内或几天之间的延长训练并不能解决这种差异。我们的研究结果表明，感官环境可以限制 M1 活动受意志控制的程度。10
发表头发颜色的流变学和感官创新
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整合高级气味识别的感觉数据
将生物原理整合到人工嗅觉系统中，导致了气味检测和分类的显着前进。受到自然嗅觉的复杂机制的启发，研究人员正在开发模仿生物嗅觉途径功能的复杂系统。这些系统利用高密度化学主义传感器阵列（HCSA）结合了先进的计算技术，例如FPGA加速的肾小球收敛CUITS（FGCC）和层次图形图形神经网络（HGNN）。这种生物启发的方法可以实现对挥发性有机化合物（VOC）（VOC）的实时自适应反应，从而提高了气味识别的准确性和效率。是多参数sigmoidal传感器激活（MPSA），它通过利用传感器ARS的多种响应来量化VOC。通过模仿生物系统中发现的神经相互作用，通过可编程突触横梁（LIPSC）实施了横向抑制作用。添加 - 时间自组织图（TSOM）促进气味模式的动态聚类，从而使人们对复杂的气味环境有细微的理解。这项研究的一个新方面在于气味填充物的Grassmannian歧管嵌入（GME），该杂物提供了一个数学框架，用于代表和分析气味的多维性质。再加上哈密顿蒙特卡洛优化的反馈（HMC-FB），该系统有效地补偿了传感器读数的漂移，从而确保了随着时间的推移一致的性能。通过弥合生物学灵感与技术创新之间的差距，这些人工嗅觉系统有望彻底改变从环境监测到食品安全和医疗保健的应用。