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World File Search System神经元网络
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
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
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。
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。
“在M'ovile机器人位置的傅立叶域中具有卷积的神经元网络”
1-1好奇的机器人由NASA用于探索Martes的探索：//www.nasa.gov/。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1-2 Bellabobot的Robobots by Robotics https：// www。 puldrobotics.com 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1-3医疗机器人S5系列机器人技术采用警惕和安全费率的系统https://smprobotics.com/。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 1-4机器人Robish Phath Robotics。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1-5带有catadid系统的观点c´mara。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1-6的免疫描述：全球和基于Ca-Racker点。 。1-1好奇的机器人由NASA用于探索Martes的探索：//www.nasa.gov/。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1-2 Bellabobot的Robobots by Robotics https：// www。puldrobotics.com。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1-3医疗机器人S5系列机器人技术采用警惕和安全费率的系统https://smprobotics.com/。。。。。。。。。10 1-4机器人Robish Phath Robotics。。。。。。。。。。。。。11 1-5带有catadid系统的观点c´mara。。。。。。。。。。11 1-6的免疫描述：全球和基于Ca-Racker点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1-7的未经神经元流的丰度结构（前馈）。。13 1-8卷积神经元流（CNN）的BERCE结构。。。。。。13 1-9卷积的操作围绕图像进行。。。。。14 1-10个三重红色的bing结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15
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”。
ALS患者衍生的运动神经元网络表现出微观功能障碍和中尺度补偿，使它们非常容易受到扰动
摘要肌萎缩性侧硬化症会影响上和下运动神经元，从而导致进行性神经病理学，从而在症状发展前很久就会导致受影响神经网络的结构和功能改变。某些遗传突变，例如C9ORF72中的扩张，使运动神经元群体诱发病理功能障碍。但是，尚不清楚潜在的病理倾向如何影响脆弱网络内的结构和功能动力学。在这里，我们研究了ALS患者衍生的运动神经元网络的微观和中尺度动力学。我们首次表明，ALS患者衍生出具有内源遗传易感性的运动神经元，以细胞质TDP-43夹杂物的形式发展出经典的ALS细胞病理学，并自组织为计算效率高效的网络，尽管具有与健康的对照组相比具有更高的代谢成本的功能标志。这些标志包括微观障碍和中尺度补偿，包括功能集中度增加。此外，我们表明这些网络通过表现出诱导的多动症而极易受到短暂扰动的影响。
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。
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。
文章 物理损伤后体外神经元网络的动态和功能变化：概念证明
摘要：人们越来越关注将生物神经网络与电子神经网络相结合的技术，特别是用于生物计算、人机接口和机器人植入。这些技术发展面临的一个主要挑战是生物网络对物理损伤的恢复能力，例如在恶劣环境中使用时。为了解决这个问题，我们研究了啮齿动物体外培养的皮质网络在受到物理损伤后动态和功能的变化，这种损伤要么是依次移除信息流中心的神经元群，要么是将网络切成两半。在这两种情况下，我们都观察到神经元培养物具有非凡的应对损伤的能力，保持其活性，甚至重建丢失的通信通路。我们还观察到——尤其是对于切成两半的培养物——受损区域周围的健康神经元库可以通过提供刺激和跨断开区域通信桥梁来增强恢复能力。我们的研究结果表明，神经元培养物具有非凡的维持和恢复损伤的能力，可能对未来混合生物电子系统的发展有所启发。