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World File Search System神经元网络
意识作为全球神经元网络的融合......
进化的记忆机制 我们假定神经回路是感知环境刺激并做出适当反应的生物实体。神经感知是从细菌群落开创的信号传导过程进化而来的，细菌群落使用调节分子（生物调节剂，后来称为神经递质 (NT)）来控制菌落向刺激源或远离刺激源的运动（向性）。生物进化继续进行，最早的神经生物是线虫（秀丽隐杆线虫），所有其他神经生物都是从线虫进化而来的。进化的神经元及其直接环境（见下文的三部分和 nECM/PNN）使用相同的细菌信号分子（即生物胺、氨基酸以及新肽，表 2）来激发对环境的有利或不利反应（即“感觉”）。此外，神经元还开发了一种将“感觉”编码和回忆为记忆的过程，这种回忆可以称为“情绪”。
学习通过尖峰神经元网络进行预测
5参考：https：//www.the-scientist.com/infographics/infographic-undercanding-ounderding-our-diverse-brain-30678图来源：Shen，G.，G.，Zhao，D.，Dong，Dong，Y.潜入神经元异质性的力量。ARXIV预印ARXIV：2305.11484。
真实神经元网络中的几何尺度律
我们研究了果蝇在不同发育阶段的突触分辨率连接组，揭示了神经元连接概率相对于空间距离的一致缩放定律。这种幂律行为与之前在粗粒度脑网络中观察到的指数距离规则有显著不同。我们证明几何缩放定律具有功能意义，与信息通信的最大熵和平衡整合与分离的功能临界性相一致。扰乱经验概率模型的参数或其类型会导致这些有利特性的丧失。此外，我们推导出一个明确的神经元连接定量预测因子，仅结合神经元间距离和神经元的进出度。我们的研究结果建立了大脑几何和拓扑结构之间的直接联系，有助于理解大脑如何在其有限空间内最佳地运作。
在小鼠开发过程中构建丘脑神经元网络
丘脑核复合物包含兴奋性投影神经元和抑制性局部神经元，这两种细胞类型驱动感觉核中的主要电路。兴奋性神经元源于居住在发展中心的丘脑增殖区的祖细胞，但抑制性局部神经元出生于丘脑以外，它们在发育过程中迁移到那里。除了占据大部分丘脑的这些细胞类型外，还有两个小的丘脑区域，抑制性神经元靶向丘脑外区域，而不是相邻的神经元，而不是邻近的神经元，则构成了lie lie lie fl et eT和副核核。像兴奋性丘脑神经元一样，这些抑制性神经元来自居住在发育中的丘脑中的祖细胞。这些电路的组装遵循精细调整的遗传程序，并由外部因素协调，这些因素可以帮助细胞发现其位置，与丘脑伴侣相关，并与相应的丘脑外部输入和输出建立联系。在这篇综述中，我们将目前有关丘脑皮质感觉系统兴奋性和抑制性成分的发展的知识，特别是小鼠中的视觉途径和丘脑中间神经元。
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
热神经元网络中的集体动力学和长程有序
为了开发可扩展且节能的神经形态设备，最近的研究发现了一种新型的脉冲振荡器，称为“热神经元”。这些设备通过相邻的二氧化钒电阻存储器之间的热相互作用发挥作用，模拟生物神经元行为。在这里，我们展示了这些神经元网络的集体动态行为展示了丰富的相位结构，可以通过调节热耦合和输入电压进行调节。值得注意的是，我们确定了表现出长程有序的相，然而，这种有序不是由临界性引起的，而是来自系统的时间非局部响应。此外，我们表明这些热神经元阵列通过储层计算实现了图像识别和时间序列预测的高精度，而无需利用长程有序。我们的发现强调了神经形态计算的一个关键方面，可能对大脑的功能产生影响：临界性对于神经形态系统在某些计算任务中的高效性能可能不是必要的。
基于客观监督机器学习的生物神经元网络分类和推理
摘要：生物神经元类型和网络的分类对全面了解人类大脑的组织和功能提出了挑战。在本文中，我们使用监督机器学习解决方案，基于神经元通信的属性，开发了一种新的生物神经元形态和电类型及其网络的客观分类模型。与现有的神经信息学方法相比，这种方法具有优势，因为从脉冲序列中获得的与神经元之间的相互信息或延迟相关的数据比传统的形态数据更丰富。我们从蓝脑计划现实模型中构建了两个名为 Neurpy 和 Neurgen 的各种神经元回路的开放式计算平台。然后，我们研究了如何对皮质神经元回路进行网络断层扫描，以对神经元进行形态、拓扑和电分类。我们提取了 10,000 个网络拓扑组合的模拟数据，其中包含五层、25 个形态类型（m 型）细胞和 14 个电类型（e 型）细胞。我们将数据应用于几种不同的分类器（包括支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林和人工神经网络）。我们实现了高达 70% 的准确率，使用网络断层扫描推断生物网络结构的准确率高达 65%。使用神经元通信数据，可以通过级联机器学习方法实现生物网络的客观分类。在使用的技术中，SVM 方法似乎表现更好。我们的研究不仅有助于现有的分类工作，还为未来使用脑机接口设定了路线图，即在体内客观分类神经元作为大脑结构的传感机制。
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
有越来越多的研究项目，其目的是模拟大脑区域甚至完整的大脑，以更好地了解其工作方式。让我们引用：例如：欧洲的人类脑项目（1），通过疾病研究的综合神经技术（脑/思想）（7）或统一国家的大脑倡议（25）进行大脑映射。几种方法是可行的。有生化方法（34），它注定要像大脑一样复杂。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（14），其中皮质桶已成功地进行了相似，但仅限于约10个5个神经元。，人脑含有大约10个11个神经元，而像marmosets（7）这样的小猴子有6×10 8神经元（22）和一个较大的猴子，例如
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37
“在M'ovile机器人位置的傅立叶域中具有卷积的神经元网络”
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