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从神经元到整个大脑的计算机模拟
In Silico 电影相当准确地追溯了详细大脑模型构建的时间线，以亨利·马克拉姆领导的蓝脑计划为代表。电影从项目开始一直延续到 2020 年，即项目启动 10 年后。电影还谈到了人脑计划 (HBP) 几年来的“历程”。这部电影当然是围绕亨利·马克拉姆展开的，他是这项研究的发起人。电影很好地展示了他是如何发起和构思蓝脑计划的。几乎自然而然，从一开始，HBP 也被描述为亨利的纯粹创作。作为 HBP 的创始成员之一，我想对电影中的一些误导性陈述进行一些更正和澄清，特别是关于他与 HBP 的互动，以及这两个项目截然不同的目标。正如 Idan Segev 所说，亨利是一位有远见的科学家，他是 HBP 的发起人，因为最初的想法、最初的愿景都来自他。然而，这部电影呈现的是“EPFL 观点”
从神经元到整个大脑的计算机模拟
In Silico 电影相当准确地追溯了详细大脑模型构建的时间线，以亨利·马克拉姆领导的蓝脑计划为代表。电影从项目开始一直延续到 2020 年，即项目启动 10 年后。电影还谈到了人脑计划 (HBP) 几年来的“历程”。这部电影当然是围绕亨利·马克拉姆展开的，他是这项研究的发起人。电影很好地展示了他是如何发起和构思蓝脑计划的。几乎自然而然，从一开始，HBP 也被描述为亨利的纯粹创作。作为 HBP 的创始成员之一，我想对电影中的一些误导性陈述进行一些更正和澄清，特别是关于他与 HBP 的互动，以及这两个项目截然不同的目标。正如 Idan Segev 所说，亨利是一位有远见的科学家，他是 HBP 的发起人，因为最初的想法、最初的愿景都来自他。然而，这部电影呈现的是“EPFL 观点”
粘弹性如何影响触觉神经元信号
抽象的人皮肤及其潜在的组织构成粘弹性培养基，这意味着11个变形不仅取决于当前施加的力，还取决于最近的12个历史。这种物理记忆对自然手工使用期间一阶触觉13神经元的信号传导的程度尚不清楚。在这里，我们检查了过去14个负载对快速适应（FA-1）和缓慢适应（SA-1和SA-2）的响应的影响，第一阶15触觉神经元将人填充对载荷施加到施加到不同方向上的载荷16代表对象操纵任务的载荷。我们发现上述载荷中的变化17伴有力方向的神经元的总体信号传导。有些神经元一直信号传达了当前的18个方向，而另一些神经元则既发出了当前和前面的方向，否则主要是前面的方向。此外，负载之间的SA-2神经元中的持续脉冲活性20表示与FifeFertip的粘弹性变形状态有关的信息。我们得出的结论是，在人群级别上的21个触觉神经元信号是关于FiffifeTip的22个粘弹性变形态的连续信息，该信息是由其最近的历史和当前负载所塑造的。这样的23个信息可能使大脑正确地解释当前力量加载并帮助24个计算准确的电动机命令，以与操作和触觉25个任务中的对象进行交互。26
神经元中的代理体系结构 - 白皮书
neuron7.ai摘要：Neuron7的搜索工具是一种尖端的，AI驱动的解决方案，扩展了检索功能增长生成（RAG）的概念，以提供上下文感知的搜索和实时适应性。通过将抹布与实体歧义，LLM，元数据富集，视觉模型和用户反馈循环结合使用，Neuron7的搜索平台不仅可以检索和生成内容，而且可以自主完善，过滤器和适应搜索结果，以提供可行的见解。此白皮书探讨了Neuron7的搜索解决方案如何通过体现代理体系结构，提供一个基于实时输入和不断发展的用户需求的系统来使破布达到新的水平。1。简介企业搜索的景观已经发展到传统的基于关键字的搜索工具之外，这些搜索工具只需根据文本匹配来检索文档即可。当今的高级搜索解决方案利用人工智能（AI）不仅提供信息，而且提供上下文理解和可行的见解。Neuron7搜索通过将检索增强生成（RAG）与各种高级功能（例如命名实体识别（NER），元数据富集，视觉模型和实时学习）结合起来，将其提升到一个新的水平。该系统例证了代理体系结构，自主做出决定，根据这些决策采取行动，并不断从反馈中学习以增强搜索准确性和相关性。2。什么是代理体系结构？代理系统的关键特征包括：Neuron7搜索不仅可以检索数据并生成内容；它可以自主完善搜索结果，过滤数据，并旨在满足不仅需要找到信息的企业需求，而且还可以理解，上下文化和采取行动。代理体系结构是指具有自主决策，适应性行为以及根据环境投入和内部目标采取行动的系统。这些系统从环境（例如数据或用户查询）中感知输入，根据该输入做出决策，并采取行动以实现特定目标，而无需在每个决策点需要人为干预。
静止的神经干细胞暂时变成“神经元”......
静止神经干细胞 (qNSC) 的再激活是一个协调过程，可产生新的神经元和神经胶质细胞。本文，我们表明，在发育过程中，再激活遵循分层顺序，其中位于前部的 qNSC 控制中枢神经系统 (CNS) 中更多后部的 qNSC 的再激活。qNSC 和神经元之间的电通信使这种精确的空间和时间控制成为可能，可覆盖整个 CNS。使用单细胞 RNA 测序，我们发现，值得注意的是，qNSC 在保持干细胞身份的同时，开启了大量神经元基因。这种瞬时混合身份是 qNSC 所特有的，因为在干细胞恢复增殖后，神经元基因会被关闭。我们的研究结果揭示了 qNSC 之间的远程通信，以协调再激活，这是由瞬时“干细胞-神经元”命运实现的。
背部后顶神经元的时间细节
研究文章|行为/认知混合选择性编码内容 - 时间细节由背部后壁神经元https://doi.org/10.1523/jneurosci.1677-23.2023收到：2023年9月5日收到：2023年10月27日接受：2023年10月1日接受：2023年11月1日接受：
解开神经元群体之间的信号流
采用这种概念，一些跨区域研究比较了刺激呈现后跨区域神经反应开始的时间 13 – 15 或归因于自上而下过程的选择性出现的时间 16 – 20 。其他研究利用同步记录，通过成对脉冲相关性 21 – 26 和信息论测量 27 测量了两个区域之间的时间延迟。同样，局部场电位的跨区域相位延迟也被测量了 28 – 31 。这些基于时间的方法增进了我们对信号如何在大脑区域间传播的理解。然而，由于这些方法主要关注神经元对或神经活动的总体测量，因此关于神经元群体如何协调其活动以实现跨区域信号传导仍有许多未知之处。
迷幻5-HT2A受体激动剂：神经元...
迷幻药因迅速，持续的结果而对情绪障碍的治疗诺言。人类50神经影像学研究报告了51个功能性脑重组的剧烈5-羟色胺-2a受体 - （5-HT 2A R）依赖性变化，可能反映了神经调节。然而，血清素的有效52血管活性作用被忽略了。我们发现psilocybin介导的对人类53个fMRI-HRF的改变，表明可能改变了NVC。To assess the neuronal, hemodynamic, 54 and neurovascular coupling (NVC) effects of the psychedelic 5-HT 2A R agonist, 2,5-Dimethoxy-4- 55 iodoamphetamine (DOI), wide-field optical imaging (WFOI) was used in awake Thy1-jRGECO1a mice 56 during stimulus-evoked and静止状态条件。虽然DOI部分改变了基于任务的NVC，但在静止状态条件下发生了57个明显的NVC改变，在58个关联区域中最强。此外，钙和血液动力学活动报告了RSFC 59 DOI下的变化的不同说法。DOI和5-HT 2A R拮抗剂MDL100907的共同给药，逆转了60个效果。 神经元和血液动力学信号之间的解离强调了61在解释血氧依赖性依赖性62神经影像学指标时，需要考虑迷幻药的神经血管效应。 63DOI和5-HT 2A R拮抗剂MDL100907的共同给药，逆转了60个效果。神经元和血液动力学信号之间的解离强调了61在解释血氧依赖性依赖性62神经影像学指标时，需要考虑迷幻药的神经血管效应。63
inivanti神经元用于安全访问
ivanti®神经元用于安全访问，可以通过集中ivanti Connect Secure（VPN）和Ivanti神经元来实现现代化的VPN部署，以进行零信任访问管理。这种新的基于云的管理方法比以往任何时候都提供了对网络和访问状态的更大控制和见解。
时钟神经元的每日超微结构重塑
图1。S-LNV端子的分割和3D模型。A，实验协议的示意图。在PDF阳性神经元中表达的RFP RFP使S-LNV终端的荧光鉴定以进行进一步处理。 mito :: apex2和dab被用来染色SBEM的LNV的线粒体。 b，标记的线粒体（白色箭头）用于识别S-LNVS末端。 c，手动分割后S-LNV端子的3D模型在每个时间点显示它们在一起（左）或单独（右）。 d，来自ZT2、14和22卷的代表性神经突出了定义为主要（洋红色），次级（绿色）或第三纪（紫色）神经突和bouton（黄色）的段。 主要神经突定义为从迷人的轴突束延伸的最长投影，次生神经突是由主要的神经突导致的。。RFP使S-LNV终端的荧光鉴定以进行进一步处理。mito :: apex2和dab被用来染色SBEM的LNV的线粒体。b，标记的线粒体（白色箭头）用于识别S-LNVS末端。c，手动分割后S-LNV端子的3D模型在每个时间点显示它们在一起（左）或单独（右）。d，来自ZT2、14和22卷的代表性神经突出了定义为主要（洋红色），次级（绿色）或第三纪（紫色）神经突和bouton（黄色）的段。主要神经突定义为从迷人的轴突束延伸的最长投影，次生神经突是由主要的神经突导致的。包括末端静脉曲张在内的短突出被标记为胸子。在任何给定时间点都没有观察到单个神经突之间的显着差异。e，每个顺序的神经突的总数在顶部指示。该图根据神经突长度根据其顺序（如D中定义）表示定量。f，每个时间点的终端/神经元的体积。在所有图中，误差线指示平均值（SEM）的标准误差。星号表示统计学上的显着差异： * p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001。未显示非显着差异。可以在补充表3中找到细节。