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兴奋 - 国家发展部
同时，社区将政府和行业保持在高标准的透明度，问责制以及与这些利益一致的结果的交付。对能够追踪全球供应链中产品的起源或出处的信心 - 无论是我们的服装，我们的食物还是我们的能源来源，就行业和消费者信任而言，它们变得越来越重要。政府还面临着相关性和稳定之间的关键交易：有必要预测，适应和减轻快速的技术和社会变革，同时保持对现有公共系统的稳定和信心。
为什么我们有这么多兴奋神经元？
大约五分之四的神经元是兴奋性的。这在功能区域和物种中都是如此。为什么我们有这么多兴奋性神经元？我们知之甚少。在这里，我们为这个问题提供了一个规范性的答案。我们设计了一个与任务无关、独立于学习且可通过实验测试的功能复杂性测量方法，它量化了网络解决复杂问题的能力。使用一个物种——果蝇幼虫——的第一个神经元级全连接组，我们发现了最大化功能复杂性的最佳兴奋-抑制 (EI) 比率：75-81% 的神经元百分比是兴奋性的。这个数字与通过 scRNA-seq 观察到的真实分布一致。我们发现，兴奋性神经元的丰富性赋予了功能复杂性的优势，但只有当抑制性神经元高度连接时才会如此。相反，当 EI 身份被均匀采样（不依赖于连接性）时，最佳 EI 比率落在相等的种群大小附近，并且其整体实现的功能复杂性是次优的。我们的功能复杂性测量为大脑中兴奋性神经元过多提供了规范性解释。我们期待这种方法能进一步揭示各种神经网络结构的功能意义。
热反应堆物理学：兴奋与挑战
反应堆物理学因其多学科性质而令人兴奋且引人入胜。探索原子核释放了原子的潜力和迷人的中性粒子——中子的作用！对原子核内能量转移的复杂现象以及孤立中子的相互作用的理解为能源生产打开了许多机会。裂变链式反应的发现对世界来说是一个伟大的尤里卡时刻，这个想法已经得到成功利用。回顾芝加哥堆的 80 年，我们已经取得了长足的进步，并成功设计和运行了几种类型的核反应堆。在世界上所有的动力反应堆中，超过 90% 是基于热中子能谱的。热反应堆的物理特性由散射介质中复杂的中子传输控制，以实现所需的中子谱。新一代反应堆通常必须满足四个主要方面，即可持续性、更好的燃料利用率、固有安全性和更好的经济性。本文旨在介绍这些新型反应堆设计中的设计挑战，其中使用先进燃料来实现上述目标，并调整中子谱以实现更高的安全性。因此，我们必须使用更新的材料并探索未知领域。本文尽量简洁，以便其他领域的读者也能理解反应堆物理学的这些特点。
是时候对无聊的人工智能感到兴奋了
处理发票是业务运营的基本和关键组成部分。但这很繁琐。每个供应商都有自己的怪癖，每张发票都有自己的命名法——一家公司的“付款期限 15 天”是另一家公司的“两周内到期付款”。即使发票每个月都来自同一个供应商，采购代理也会发生变化，格式也会有所不同，而且会出现拼写错误。当然，发票只是文档冰山一角。每天，在每个公司，在管理和运营的每个级别，员工都需要从合同、租约、税务表格、调查和其他文件中提取详细信息。好消息？人工智能 (AI) 提供了更有效地执行这些复杂、集成任务的方法。这些解决方案无缝且可扩展，操作简单，易于管理。使用各种创新的人工智能技术，组织可以更快地处理文档并简化操作程序；错误越少，更正和撤回就越少。最近
兴奋毒素：它们在健康和疾病中的作用
背景：兴奋毒素通常是通常在大脑中充当神经递质的氨基酸或其衍生物，但过多的导致神经元过度激发神经元，导致疲惫和死亡的状态。到目前为止，已经确定了70种类型的兴奋毒素，许多人可以免费接触我们的身体，以增强食物添加剂的味道形式，例如谷氨酸单钠，阿斯巴甜，硫酸钠等。它们与多种神经系统疾病的发展有关，例如阿尔茨海默氏病，亨廷顿氏病，帕金森氏病，肌萎缩性侧向硬化症，甚至是早期衰老。目的：本综述的目的是从对神经退行性的宣传中涉及神经退行性毒素参与神经变性的程度的真相，其中几乎与所有未知病因的疾病有关。方法：制定了一种全面的搜索策略，既包含了经过的，未经同行评审的文学和电子数据库（如Medline）。对这些进行了审查，并检查了相关的研究论文。结论：与兴奋毒素对人脑的神经退行性作用有关的基于证据的研究有相当大的研究。然而，像FDA这样的自主食品调节机构拒绝认识到由于使用这种兴奋性食品添加剂而造成的直接和长期危险。因此，只有保护自己免受这种神经系统损害的手段才能消费未经处理的，新鲜的，完整的有机食品。
对大脑感到兴奋！ - 国家心理健康研究所
神经元是在大脑中发送信息的细胞。神经元有三种主要类型：感觉神经元，运动神经元和中间神经元。这三个角色都有不同的角色，并在与身体其他部位进行交流中起着重要作用。您的大脑大约有1000亿个神经元（即100,000,000,000！），与银河系中的星星的恒星数大致相同。
个体皮质兴奋状态的因果解码
大脑对刺激的反应性随着皮质兴奋状态的快速变化而波动，这可以通过脑电图 (EEG) 中的振荡反映出来。例如，经颅磁刺激 (TMS) 对运动皮质引起的运动诱发电位 (MEP) 的幅度会随着每次试验而变化。到目前为止，还无法对导致这种兴奋性波动的皮质过程进行单独估计。在这里，我们提出了一种数据驱动的方法，使用监督学习方法在健康人中推导出单独优化的 EEG 分类器，该方法将 TMS 前的 EEG 活动动态与 MEP 幅度联系起来。我们的方法能够考虑多个大脑区域和频带，而无需先验定义它们，它们的复合相位模式信息决定了兴奋性。与标准固定空间滤波器提取的 𝜇 振荡相位相比，个性化分类器可将皮质兴奋状态的分类准确率从 57% 提高到 67%。结果表明，对于使用的 TMS 协议，兴奋性主要在 𝜇 振荡范围内波动，相关皮质区域聚集在受刺激的运动皮质周围，但受试者之间的相关功率谱、相位和皮质区域存在差异。这种新颖的解码方法允许对皮质兴奋状态进行因果研究，这对于个性化治疗性脑刺激也至关重要。
分享对人类与同情的技术进步与创新的兴奋
要有效地参与当今的技术领域，公司必须进行大量投资，以培养不仅具有出色才华和训练有素的劳动力，而且还受到了纪律训练，并致力于多年的研究和发展。拥有数十年的业务管理和网络经验，我们通过50:50的联合合作伙伴成功建立了新的企业。值得注意的例子包括与澳大利亚和美国合作伙伴合作的WSA Venture以及与中国投资者成立的WXP Autohaus（见图8）。