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World File Search System神经元网络
用于人工智能和机器学习的微控制器
人工智能是一套硬件和软件技术，可以为计算单元提供在人类观察者看来与人类智力相似的功能。人工智能的基本定义是机器人完成通常由人类完成的任务的能力。当数学或传统建模无效时，AI使用一组自然影响的计算机方法来解决复杂的实时问题。AI是从模式检测算法发展而来的。在传统的多核计算机上，人工神经网络（ANN）通常在模拟中运行。最终，目标是使用人工神经元网络在硬件中实现ANN，这些神经元通过定时电脉冲相互通信，就像大脑一样。人工神经网络（ANN）在解码大量数据方面非常出色
基于 EEG-EMG 信号的用于在有毒环境中进行操作的假肢
摘要。具有潜在毒性大气的工业环境（例如研究实验室或测试中心）对人类操作员的健康风险增加，特别是因为他们需要在很短的时间内采取行动以防止工作场所发生致命事件。在本文中，我们提出了一种基于人体手臂建模和仿真的工业适用性解决方案，该解决方案能够取代人类操作员直接干预操纵可能产生影响空气质量的有毒蒸汽或含有高流行病学风险物质的物质，或其他在操作不当的情况下可能产生爆炸性情况的物质。基于EEG-EMG解决方案，人类操作员仅通过使用大脑和神经元网络产生的自身电信号即可从安全位置远程控制人体假肢。
深度学习算法预测中欧国家的失业率
CNN（卷积神经网络）算法通常用于分类和深度学习图像处理（Zhang等，2018）。该神经元网络的核心由包含一组过滤器的卷积层表示，用作输出的张量（Lecun等，1998）。使用CNN算法进行失业率预测，并在NHOSE等人中获得中等结果。（2023）。尽管CNN算法的改进版本也已被证明对预测有效，但在本文中，使用了基本模型。CNN算法的更新版本是CNN – LSTM模型，其中卷积层之后是LSTM网络，为Ou-Yang等人的汽车销售预测提供了良好的预测性能。（2022）。同样，CNN和LSTM合并模型也用于房价预测（GE，2019年）。
大脑网络和帕金森氏病的能量失衡
帕金森氏病（PD）涉及大脑能量稳态的破坏。这包括宽大的因素，例如线粒体功能障碍，糖酵解受损和其他代谢障碍，例如五肽磷酸盐途径和嘌呤代谢的破坏。皮质枢纽是高度连接的区域，对于协调多个大脑功能所必需的区域，由于其密集的突触活动和远距离连接而需要明显的能量。PD中ATP产生的缺陷会严重损害这些枢纽。 能量不平衡还会影响皮层下区域，包括由于其高代谢需求而导致黑质nigra pars compacta神经元的纹状体中的巨大轴突轴。 这种ATP下降可能会导致α-突触核蛋白的积累，自噬 - 溶酶体系统损伤，神经元网络分解和加速神经变性。 我们提出了一个“ ATP供应 - 需求不匹配模型”，以帮助解释PD的发病机理。 该模型强调ATP缺陷如何驱动病理蛋白质聚集，自噬受损以及关键脑网络的变性，从而有助于运动和非运动症状。PD中ATP产生的缺陷会严重损害这些枢纽。能量不平衡还会影响皮层下区域，包括由于其高代谢需求而导致黑质nigra pars compacta神经元的纹状体中的巨大轴突轴。这种ATP下降可能会导致α-突触核蛋白的积累，自噬 - 溶酶体系统损伤，神经元网络分解和加速神经变性。我们提出了一个“ ATP供应 - 需求不匹配模型”，以帮助解释PD的发病机理。该模型强调ATP缺陷如何驱动病理蛋白质聚集，自噬受损以及关键脑网络的变性，从而有助于运动和非运动症状。
弓状核介导 GLP-1 受体激动剂……
简介 目前用于治疗肥胖症的大多数药物都是小分子，它们可以穿过血脑屏障 (BBB) 并影响不同的神经元网络。其中几种化合物对大脑的影响范围相当广，有时会导致中枢神经系统副作用 (1)。正在考虑用于治疗肥胖症的新药物是外周肽激素的类似物，如胰高血糖素样肽-1 (GLP-1)、肽 YY 和胰高血糖素，还有一些是受体的拮抗剂，如生长素释放肽受体 (2, 3)。这些激素是肠脑轴的一部分，它们各自的受体通常存在于外周和大脑中 (4-6)。虽然许多研究描述了将激素或类似物直接注入大脑，但令人惊讶的是，人们对这些生理分泌或外周给药的肽激素如何以及在多大程度上进入大脑以及它们如何影响调节能量的关键神经通路知之甚少
在神经退行性痴呆中发现和验证基于生物流体的生物标志物
神经退行性痴呆是进行性疾病，由于脑外基质中错误折叠的蛋白的积累，导致不同大脑区域的神经元网络分解，例如淀粉样蛋白，例如淀粉样蛋白或内部神经元或其他大脑的细胞类型。正在使用和实施体内流体中的几种诊断蛋白生物标志物，例如阿尔茨海默氏病。但是，仍然缺乏针对痴呆症的合作性和其他原因的生物标志物。这种基于生物流体的生物标志物可实现诊断和治疗的精确医学方法，允许更多有关潜在疾病过程的信息，并促进临床试验中患者纳入和评估工具的开发。设计研究以发现新型生物流体生物标志物时，技术的选择是重要的起点。但是有很多技术