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专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
大脑通信
颅内脑电图是癫痫发射区定位的黄金标准技术，但需要对癫痫组织的闭合有先入为主的假设。此放置位置是由癫痫符号，MRI，脑电图和其他成像方式的定性解释（例如磁脑摄影）的指导。使用磁脑摄影的定量异常映射已被证明具有潜在的临床价值。我们假设，如果通过颅内脑电图对可量化的磁脑摄影异常进行采样，则患者的切除后癫痫发作结果可能会更好。有32个患有新皮质癫痫的个体进行了磁脑摄影和随后的颅内脑电图记录，作为术前评估的一部分。闭眼的静止状态隔开磁性磁性带功率异常图源自70个健康的骗子作为规范基线。磁脑摄影异常图与颅内EEG电极植入进行了比较，并记录了颅内EEG电极放置的空间重叠，并记录了脑力磁脑电图异常。最后，我们评估了电极在异常组织中的植入以及随后通过磁脑表生造影和颅内EEG确定的最强的异常男女的切除，与手术成功相对应。我们将接收器操作特征曲线下的区域用作效果大小的量度。磁脑摄影异常和电极位置之间的重叠区分外科结果组适度良好（接收器操作特征曲线下的面积= 0.68）。颅内电极被植入脑组织中，具有最异常的磁脑摄影发现 - 在术后无癫痫发作的个体中（t = 3.9，p = 0.001），但没有在那些没有无癫痫发作的人中。在隔离中，通过磁脑摄影和颅内脑电图定义的最强异常的切除很好地分离了手术结果组，在接收器工作特征曲线下的面积= 0.71和接收器工作特征曲线下的面积= 0.74。一个结合了所有三个特征的模型，分隔了手术结果组（接收器操作特征曲线下的区域= 0.80）。颅内脑电图是描绘癫痫发作区并帮助个体术后无癫痫发作的关键工具。我们表明，从静止状态的磁脑摄影造影谱系中得出的数据驱动的异常图显示了临床价值，并可能有助于指导新皮层癫痫病人的电极位置。此外，我们的术后癫痫发作自由的预测模型既利用磁脑摄影和颅内脑电图记录），可以帮助患者对预期结果的咨询。
探索视觉空间工作记忆中后内侧皮层的信息流：一项脑磁图研究
后内侧皮质 (PMC) 是大脑默认模式网络的主要中枢，与多种内部驱动认知有关，包括视觉空间工作记忆。然而，它对这些认知过程的确切贡献仍不清楚。使用 MEG，我们测量了健康人类参与者（男女青年）在执行视觉空间工作记忆任务时的 PMC 活动。多元模式分类分析揭示了在编码和检索过程中在一组先验定义的皮质 ROI 中与刺激相关的信息，除了 PMC 之外，还包括前额叶、枕叶和腹颞叶皮质。我们在信息流分析中测量了这些刺激信息在区域之间交换的程度，从而测量了区域间随时间的格兰杰因果关系。与任务的视觉性质一致，来自枕叶皮质的信息在大多数时期内塑造了其他区域。然而，PMC 在视觉空间工作记忆中塑造了枕叶和前额叶皮质中的物体表征，在检索过程中影响枕叶皮质，并在所有任务时期影响 PFC。我们的研究结果与 PMC 在表征内部内容（包括记忆信息）以及将外部刺激与记忆材料进行比较方面所发挥的作用相一致。
探索脑肢体肢体功能障碍康复中的小脑经颅磁刺激：叙事评论
本综述在肢体功能障碍的康复中钻进小脑经颅磁刺激（TMS）的新兴领域。它从随机对照试验和案例研究中综合了发现，研究了小脑TMS的功效，安全性和潜在机制。审查概述了TMS技术的进步，例如低频重复的TM，间歇性的Theta爆发刺激以及小脑运动配对的关联刺激以及它们与物理疗法的整合。小脑在运动控制中的作用，小脑刺激对运动皮层兴奋性的理论基础以及对认知和运动学习的间接影响。此外，审查还讨论了当前的挑战，包括线圈类型，安全性和最佳时机和刺激方式，并建议未来的研究方向。这种全面的分析强调了小脑TMS是中风康复中的一种有希望的，尽管是复杂的方法，为其临床优化提供了见解。
使用规范建模和机器学习从脑磁图数据中检测轻度创伤性脑损伤
许多脑部疾病迫切需要新的生物标记物；例如，轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 的诊断具有挑战性，因为临床症状多样且不具特异性。EEG 和 MEG 研究已经证明了 mTBI 的几个人群水平指标，可以作为脑损伤的客观标记物。然而，从 EEG/MEG 信号中获取 mTBI 和其他脑部疾病的临床有用生物标记物受到个体间差异大（即使在健康人群中也是如此）的阻碍。在这里，我们使用多元机器学习方法从静息态 MEG 测量中检测 mTBI。为了解决病情的异质性，我们采用了规范建模方法，并将个体 mTBI 患者的 MEG 信号特征建模为相对于正常变化的偏差。为此，使用包含 621 名健康参与者的规范数据集来确定整个皮层功率谱的变化。此外，我们根据全规范数据的年龄匹配子集构建了规范数据集。为了区分患者和健康对照者，我们基于 25 名 mTBI 患者和 20 名未包含在常模数据集中的对照者的定量偏差图训练了支持向量机分类器。表现最佳的分类器利用了整个年龄和频率范围内的完整常模数据。该分类器能够以 79% 的准确率区分患者和对照者。对训练模型的检查显示，θ 频带（4-8 Hz）内的低频活动是 mTBI 的重要指标，这与早期研究一致。结果证明了使用 MEG 数据的常模建模结合机器学习来推进 mTBI 诊断和识别可从治疗和康复中受益患者的可行性。当前方法可应用于多种脑部疾病，从而为获取基于 MEG/EEG 的生物标志物提供基础。
使用深度编码器-解码器卷积神经网络预测经颅磁刺激引起的脑电场
摘要 — 经颅磁刺激 (TMS) 是一种非侵入性、有效且安全的神经调节技术，可用于诊断和治疗神经和精神疾病。然而，大脑组成和结构的复杂性和异质性对准确确定关键大脑区域是否接收到正确水平的感应电场提出了挑战。有限元分析 (FEA) 等数值计算方法可用于估计电场分布。然而，这些方法需要极高的计算资源并且非常耗时。在这项工作中，我们开发了一个深度卷积神经网络 (DCNN) 编码器-解码器模型，用于从基于 T1 加权和 T2 加权磁共振成像 (MRI) 的解剖切片实时预测感应电场。我们招募了 11 名健康受试者，并将 TMS 应用于初级运动皮层以测量静息运动阈值。使用 SimNIBS 管道从受试者的 MRI 开发头部模型。将头部模型的整体尺寸缩放至每个受试者的 20 个新尺寸尺度，形成总共 231 个头部模型。进行缩放是为了增加代表不同头部模型尺寸的输入数据的数量。使用 FEA 软件 Sim4Life 计算感应电场，将其作为 DCNN 训练数据。对于训练好的网络，训练和测试数据的峰值信噪比分别为 32.83dB 和 28.01dB。我们模型的关键贡献在于能够实时预测感应电场，从而准确高效地预测目标脑区所需的 TMS 强度。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
磁特征收集和方法标准
磁特征和方法标准收集了具有多年磁传感器经验的人员的企业知识。这些个人因其对该学科的贡献而受到认可和尊重。大约有 32 名或更多技术人员为本文档的编写做出了贡献。这项团队工作涉及政府、军队、大学和公司的多个机构。这些组织包括但不限于德克萨斯大学；国家地面情报中心；尤马试验场；白沙导弹靶场；MITRE 公司；宾夕法尼亚州立大学；佛罗里达州埃格林空军基地的 46TW/TSR；美国陆军研究实验室 - 皮卡汀尼兵工厂；Sentech, Inc.；阿诺德工程开发中心；美国陆军水道实验站；阿伯丁测试中心；Bishop Multisensors 公司；和 BAE 系统。
绕线磁技术 - Exxelia
Exxelia 是一家复杂无源元件和精密子系统制造商，专注于高要求的终端市场、应用和功能。Exxelia 产品组合包括各种电容器、电感器、变压器、电阻器、滤波器、位置传感器、滑环和高精度机械零件，服务于航空航天、国防、医疗、铁路、能源和电信等众多领先的工业领域。
铁磁超导性及其与...
摘要：铁磁性和超导性（FMS）的共存一直是冷凝物质物理学的迷人领域，可洞悉非常规超导配对，自旋三重相互作用以及拓扑保护的表面状态。本文综述了FMS研究中最新的理论和实验进步，重点是隧道光谱，自旋轨道耦合以及拓扑材料的作用。我们讨论了自旋极性电流，超导间隙和铁磁顺序之间的相互作用，以及在包括拓扑绝缘子和石墨烯在内的新型材料中识别和操纵这些现象的挑战。特定的重点是使用隧道光谱作为探测对称性的工具，以及外部磁场和自旋轨道耦合对这些系统的影响。