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World File Search System神经元网络
从洁净室到机床：第一代脑刻板的委托晶圆尺度神经形态系统
摘要BrainScales的第一代，也称为Brainscales-1，是一种用于模拟尖峰神经元网络的神经形态系统。按照“物理建模”原理，其VLSI电路旨在模拟生物学示例的动力学：模拟回路与其电子组件的内在特性产生的时间常数实现神经元和突触。与生物学状态相比，它连续运行，动力学通常匹配10 000。尽管不可避免的模拟可变性和组件故障，但容忍故障设计使其能够实现晶圆尺度的集成。在本文中，我们介绍了Brainscales-1晶圆模块的调试过程，提供了对系统物理组件的简短描述，说明了其组装过程中采取的步骤以及对其进行操作所采取的措施。此外，我们反思了系统的开发过程以及所学到的经验教训，通过模拟晶圆尺度同步释放链来证明其功能，这是迄今为止最大的尖峰网络仿真，迄今为止，最大的尖峰网络模仿和单个突触。
研究参与者对阿尔茨海默氏病精确诊断的观点
癫痫是一种涉及神经元网络过度兴奋性的普遍疾病，但现有的治疗策略通常无法提供最佳的患者外。化学遗传方法，其中外源受体在定义的大脑区域表达，并被选择性激动剂特别激活，这是限制过度活跃的神经元活性的有吸引力的方法。我们开发了Barni（Bradanicline-和乙酰胆碱激活的受体进行神经元抑制作用），这是一个由α7烟碱乙酰胆碱受体配体结合结构域组成的工程通道，并与α1glycine受体受体孔结合了。在这里，我们证明了临床期α7烟碱乙酰胆碱受体选择性激动剂Bradanicline的Barni激活有效地抑制了靶向神经元活性，并控制了雄性小鼠的急性和慢性癫痫发作。我们的结果为使用抑制性乙酰胆碱的工程通道提供了证据，可通过外源性和内源性激动剂作为治疗癫痫的潜在治疗方法。
神经科学和脑机接口
神经科学和脑机接口：揭开心灵的秘密 作者 Kanchan Kholiya 博士 物理治疗系 梵文学院 梵文大学 印度 Chata ptkanchankholiya@gmail.com I. 简介 人类大脑拥有错综复杂的神经元网络，仍然是科学探索的最大前沿之一。近年来，神经科学和脑机接口 (BCI) 的进步使我们更接近解开心灵的秘密。本章深入探讨了令人着迷的神经科学世界和脑机接口的突破性潜力，它彻底改变了医学科学，重塑了我们对认知、交流和康复的理解。近年来，神经科学和脑机接口 (BCI) 领域取得了显著进步，提供了一种实用的、亲手实践的方法来了解思维的秘密，并提供了一种基于实践的方法来探索神经科学和 BCI 在各个领域的应用，深入了解这些技术的潜力及其对医学科学的影响。II. 神经科学基础
右美托咪啶是一种懒惰的药物，还是我们的麻醉师很懒惰？
这些作用的最终结果是产生类似自然睡眠的抑制觉醒状态；3 此外，右美托咪啶的抗伤害作用是通过激活脊髓背角突触的抑制性神经元网络介导的。4 右美托咪啶可能具有显著的心血管作用，包括血压的双相、剂量依赖性反应，最初是由于外周突触后 α-2b 肾上腺素受体的激活和血管收缩导致的暂时性高血压，随后是由于中枢 α-2a 肾上腺素受体刺激交感神经溶解和压力调节介导的副交感神经激活导致的血压和心率降低。值得注意的是，尽管最近的数据显示右美托咪啶可能诱发气道阻塞，但其对呼吸系统的影响很小。5右美托咪啶的另一个显著特点是其神经保护作用，特别是与围手术期神经认知障碍的发生率极低有关。
神经科学中的图论
图论是数学领域图论所涵盖的主题之一，图论是由节点（有时称为顶点）通过边连接的数学结构。图论提供了一种在神经科学领域研究大脑中错综复杂的神经元互连网络的方法。在大脑网络图中，神经元由节点表示，它们的连接由边表示。研究人员可以使用图论技术来表征大脑网络的拓扑结构，并通过将网络可视化为图形来精确定位连接模式。为什么在神经科学中使用图论？图论是研究大脑组成和运作的越来越重要的工具。大脑由一个复杂的互连神经元网络组成，图论提供了一种理解该网络的技术，将其可视化为一个图形，其中神经元充当节点，它们之间的连接充当边。神经科学家可以使用图论来测量大脑网络的度分布、聚类系数和路径长度。这些特征揭示了大脑如何传递和处理信息。例如，研究表明，人类大脑具有小世界网络特征，包括高度的局部聚类和短路径
纳米系统中的能源收获：为下一代物联网供电
人类脑器官是模仿人类胚胎或诱导多能干细胞的模型，它们模仿了碱性大脑微型解剖学，并显示出简单的功能性神经元网络。脑器官一直是生物医学研究的迅速扩展的途径：神经发育，再生和中枢神经系统病理生理学。然而，技术复制人脑的功能方面，包括电活动的神经网络，需要负责任的行为守则。在这篇综述中，我们将讨论重点放在与器官相关的内在和外在伦理因素上：内在的考虑因素是随着人类大脑器官的日益增长的复杂性（包括人动物动物的嵌合，意识的发展以及这些类似人类样子在道德层次中掉落的地方）的问题。外部考虑探讨了有关复杂人类产品的获得，制造和生产的伦理。总而言之，使用人脑器官进行科学和医学发展的周到的行为守则至关重要。本文应促进接近器官技术道德景观的结构化思维过程。
异步合并对基于
摘要：为了确保服务质量和智能车辆的可靠和强大的操作，必须加深感知，位置和障碍物的阶段至关重要。的确，这些方面至关重要，因为它们提供了决策和预测模块甚至轨迹计划所需的数据。提出的论文涉及从立体电视摄像机，Lidar等不同方式的道路障碍检测系统的设计，而这些摄像机的设计很少或没有同步。在拟议的论文中，应将深度学习方法应用于通过融合多模态数据来构建3D对象检测体系结构。大多数现有的方法基于以下假设：数据完全同步，但是信息的数量和信息来源的增加越多，这些来源的同步约束就越难以尊重和保证，从而产生了对智能车辆安全性产生强大影响的科学锁定。在不同级别的深神经元网络的建筑中（早期，中间和/或迟到）在不确定性和信念的功能中融合，应确保在复杂且不利的条件下（缺乏照明，图像的饱和度），并弹性地在Cameras和Sensors的崩溃中建立强大的系统。
Processem Emboard P300基于红色...
提出了一种低计算成本方法来检测普遍存在的通信和控制应用中的p300波，这称为p300嵌入式处理（PE-P300）。 div>PE-P300的入口是通道的脑电图信号（EEG），该方法的体系结构基于卷积神经元网络。 div>还提出了一种嵌入式脑部插入界面系统PE-P300方法，该系统还使用了四个以盒子形式的视觉刺激来唤起p300波。 div>该界面与用于机械系统的移动或控制的Internet网络具有连接性。 div>对于实验，生成了由8个受试者的EEG信号形成的数据库，根据结果，PE-P300能够识别每个受试者的EEG信号上的p300波，平均性能为96％。 div>此外，PE-P300仅需要一个电极，并且可以实时处理其低复杂性。 div>作为结论，PE-P300是文献中最有竞争力的方法之一，由于其96％的性能，电极数量较低（活性电极），并且将P300波的处理扩展到日常应用中使用的无处不在系统。 div>
NMDA驱动的树突状调制可以在层次感觉处理途径中学习多任务表示
虽然大脑中的感觉表示取决于上下文，但尚不清楚如何在生物物理级别实现此类调制，以及如何在层次结构中进一步处理层可以为每个可能的contex-tum-tual状态提取有用的功能。在这里，我们证明了树突状n-甲基-D-天冬氨酸尖峰可以在生理约束中实施对馈送处理的上下文调节。这种神经元特定的调制措施利用了以稳定的馈电权重编码的先验知识，以实现跨环境的转移学习。在具有上下文独立的进发pefferward权重的生物物理逼真的神经元网络中，我们表明对树突分支的调节输入可以通过HEBBIAN，错误调查的学习规则解决线性不可分割的学习问题。我们还证明了表示表示的局部预测是源于不同输入的，还是来自相同输入的不同上下文调制，导致表示跨处理层的分层馈电权量的表示，以适应多种环境。
glun3a亚基调音在产后大脑发育过程中NMDA受体突触运输和内容
通过N-甲基 - D-天冬氨酸受体（NMDARS）信号对于谷氨酸能突触的成熟至关重要，部分是通过表达主要表达Glun2B-和Glun3a含Glun3a的不成熟突触的发育转换，从而获得了含Glun3a的含量，从而涉及含Glun2a的含量。这种亚基开关被认为是神经网络巩固所需的NMDAR的突触稳定的基础。但是，控制NMDAR交换的细胞机制尚不清楚。使用单分子和共聚焦成像以及生化和电生理方法的组合，我们表明表面glun3a-nmdars形成了一个高度扩散的受体池，它松散地固定在突触上。值得注意的是，glun3a亚基表达的变化选择性地改变了glun2a-的表面扩散和突触锚定，但不能通过改变与细胞表面受体的相互作用来改变glun2b-nmdars。Glun3a对NMDAR表面扩散的影响仅限于啮齿动物产后发育的早期窗口，从而允许Glun3A亚基控制NMDAR信号成熟和神经元网络重新构造的时间。