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(様式10) (海外特别研究员事业) 令和5 年9 月5 日
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开幕式开所式
Vassiliki Boussiotis，哈佛医学院Kenji Chamoto，CCII，CCII，京都大学希尔德·切罗特（Hilde Cheroutre），拉霍亚（La Jolla）免疫学研究所，圣裘德儿童研究医院Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina，Stanford University，Stanford Univelsi哈格瓦尔，京都大学塔苏科大学，CCII，CCII，京都大学（开幕词）Juliana Idoyaga，加利福尼亚大学圣地亚哥卡尔大学，宾夕法尼亚大学nobuuki kakiuchi大学，托马斯·科普斯，托马斯·基普斯大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州kipps京都大学田纳西亚大学，卡利奥尼亚大学旧金山克劳斯·潘特尔大学，大学医学中心，汉堡 - 埃潘多夫大学，约翰·霍普金斯医学Eliane Piaggio大学面具塔吉马大学，CCII，京都大学Yosuke Togashi，冈山大学Suzane Louise Topalian，Johns Hopkins Medicine Hans Guaderel，Memorial Slon Kettering癌症中心圣地亚哥Zelenay，癌症研究
植入式柔性神经微电极最新进展
∗ 基金项目 : 科技创新 2030“ 脑科学与类脑研究 ” 重大项目 (2022ZD0208601), 国家自然科学基金 (62076250,62204204), 陕西
生成式AI 进军基因编辑领域
发表在预印本服务器bioRxiv 上 的论文尚未经过专家同行评审。预 计下个月，该公司将在美国基因和细 胞治疗学会年会上提交这篇论文。 与此同时，OpenCRISPR-1 或其变体 在多种生物体（包括植物、小鼠和人 类）中是否都能发挥作用还有待证 明。此外，技术的伦理和安全问题也 需要考虑。但令人兴奋的是，这些突 破性成果为生成式AI 开辟了一条新 途径，将对医学和健康领域产生广泛 影响，有望从根本上改变人们的基因 蓝图。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
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