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2025 年Brain Bee 脑科学活动知识大纲
• 儿童障碍性疾病（ Childhood Disorder ） ：了解自 闭 症（ Autism ）、注意缺陷多 动 障碍 （ Attention Deficit Hyperactivity Disorder ）、唐氏 综 合症（ Down Syndrome ）、 阅读 障碍 （ Dyslexia ）等疾病的症状、成因、治 疗 • 上 瘾 （ Addiction ） ： 了解上 瘾 的生理机制； * 导 致上 瘾 的常 见药 品及其引 发 的症状和治 疗 方式， 包括酒精（ Alcohol ）、尼古丁（ Nicotine ）、大麻（ Marijuana ）、 鸦 片（ Opiates ）、 兴奋剂 （ Psychostimulants ）等；探索行 为上瘾（如网络游戏等）的成因及防治方式 • 退行性疾病（ Degenerative Disease) ：了解阿 兹 海默症（ Alzheimer's Disease ）、肌萎 缩侧 索硬化 症（ Amyotrophic Lateral Sclerosis, ALS ）、亨廷 顿综合症（ Huntington's Disease ）、帕金森症 （ Parkinson's Disease ）的症状、成因和治 疗 • 精神疾病（ Psychiatry ）：了解焦 虑 症（ Anxiety Disorders ）、妥瑞氏 综 合症（ Tourette Syndrome ）、抑郁症（ Depression ）、躁郁症 （ Bipolar Disease ）、精神分裂症 （ Schizophrenia ）的症状、成因和治 疗 • 脑损伤（ Illness and Injury ）： 了解 疼痛 （ Pain ）、 癫痫 （ Epilepsy ）、中 风 （ Stroke ）、 * 脑 瘤 （ Brain Tumors ）、 * 多 发 性硬化（ Multiple Sclerosis ）、 * 神 经创伤 （ Neurological Trauma ）的症 状、成因和治 疗 方式 • 脑疾病相关的公共医学：探索如何宣传普及脑疾病预防知识、推动社会对脑疾病患者的关注等 四、 脑研究及技术等
基于 Gram–Schmidt 正交化的白化技术用于脑机接口应用的运动想象分类
摘要：为降低脑机接口（BCI）的准确率差异，提出了一种新的运动想象（MI）分类白化技术。该方法旨在提高脑电图特征脸分析对 BCI 的 MI 分类的性能。在 BCI 分类中，为了获得优异的分类结果，受试者之间的准确率差异对准确率本身很敏感。因此，借助 Gram-Schmidt 正交化，我们提出了一种 BCI 通道白化（BCICW）方案来最小化受试者之间的差异。新提出的 BCICW 方法改善了真实数据中 MI 分类的方差。为了验证和检验所提出的方案，我们使用 MATLAB 仿真工具对 BCI 竞赛 3 数据集 IIIa（D3D3a）和 BCI 竞赛 4 数据集 IIa（D4D2a）进行了实验。对于 D3D3a，使用基于 Gram–Schmidt 正交化的 BCICW 方法时，方差数据 (11.21) 远低于使用 EFA 方法 (58.33) 时，对于 D4D2a，方差数据从 (17.48) 降至 (9.38)。因此，所提出的方法可有效用于 BCI 应用的 MI 分类。
对脑氧灌注的素化模拟阐明了老年小鼠皮质中的缺氧
正常血流和代谢物分布从脑微血管向神经元组织的偏离与年龄相关的神经变性有关。通过空间和时间分布的神经图像数据告知的数学模型已成为重建整个大脑正常和病理氧递送的一致图片的工具。不幸的是，当前的脑血流和氧交换的数学模型的大小过大。由于不完整或生理上不准确的计算域，由于巨大长度尺度差异而导致的数值不稳定性以及与良好网格分辨率下的条件数量恶化相关的收敛问题，他们进一步遭受了边界影响。我们提出的有关血液和氧微灌注模拟的模拟量离散化方案不需要昂贵的网格产生，从而导致其临界氧转移问题的基质大小和带宽大大减少了至关重要的好处。紧凑的问题制定产生快速而稳定的收敛性。此外，通过使用基于图像的脑血管网络合成算法产生非常大的硅皮质微循环复制品可以有效地抑制边界效应，以便灌注模拟的边界与感兴趣的区域相去甚远。在皮质的大量部分上进行了大量模拟，并且具有适度的计算机资源，其特征分辨率向微米尺度降低了。在年轻小鼠和老年小鼠的同类中，通过体内氧灌注数据证明并验证了新方法的可行性和准确性。我们的氧气交换模拟量化了血管附近的陡峭梯度，并指向病理变化，可能导致老年大脑的神经de虫产生。这项研究旨在解释解剖结构之间的机械相互作用以及它们可能如何改变疾病或随着年龄的变化。与年龄相关变化的严格量化具有重大关注，因为它可能有助于寻找痴呆症和阿尔茨海默氏病的成像生物标志物。
平台化的政治
Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重，但你们让我在国外度过了一段特别的时光，我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造，Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中，Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话，感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto，我与他讨论了隐喻哲学，感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero（您的贡献也至关重要），感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并为本文提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员：Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。非常
平台化的政治
在此致谢中，我要特别感谢我的两位阿姆斯特丹明星 Alexandra Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重，但你们让我的海外生活变得很特别，我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造，Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中，Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话，感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto，我与他讨论了隐喻哲学，感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero（您的贡献也至关重要），感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员：Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。
预测杂化后...
COVID-19大流行导致了全球广泛的健康挑战。在这些挑战中，COVID-19的并发症（尤其是心血管并发症）的出现引起了极大的关注。这项研究解决了通过使用数据驱动的机器学习模型来预测从Covid-19的个体中心血管并发症的紧迫问题。进行了全面的分析，其中包括来自伊拉克各个地区的352例COVID后352例。相关临床数据，包括人口统计信息，合并症，实验室发现和成像结果。机器学习算法（包括[指定所采用的算法]）被利用以构建预测模型。数据集分层为培训和测试子集，以严格评估模型性能。该研究的结果阐明了几个关键见解，例如鉴定特定合并症与发生后-19后心血管并发症发生的实质性关联。预测模型实现了值得称赞的准确率，灵敏度，特异性和其他相关性能指标，从而证明了他们在识别患者患上这种并发症风险增加的个人方面的功效。这种早期检测能力有望促进及时的干预措施，最终导致患者的预后改善。调查结果强调了对患者（尤其是具有可识别危险因素的患者）保持警惕的必要性。总而言之，这项调查强调了数据驱动的机器学习模型的潜力是预测Covid-19康复的个体心血管并发症的宝贵工具。此外，本研究提倡继续进行研究工作和验证研究，以完善这些模型，从而提高其在各种临床环境中的准确性和普遍性。
肠道微生物对于昆虫的生存至关重要：它们的起源，功能和进化
抽象的天然生物与周围的物理环境以及广泛的其他生物有密切接触。换句话说，虽然单个生物体构成了生态系统的一部分，但如果它们包括体内存在的各种微生物群落，但它也可以被视为单个生物本身就是建立一个单一的生态系统。 大多数动物都有消化道，喂养，消化，吸收，代谢，排泄和生活。消化道是一个稳定的环境，经常提供丰富的营养，并且居住了微生物。毫不夸张地说，成为动物意味着患有肠道菌群。 微生物的先进材料生产，分解和修饰能力不仅在生态系统中起重要作用，而且在人类社会中也以多种方式使用。特别是，近年来，已经揭示了肠道细菌深深地参与了人类疾病和身体健康，并且细菌在生物体中的多种生物学功能，即共生细菌，引起了人们的关注。 昆虫是人类到目前为止所描述的大多数生物多样性，并且是陆地生态系统的核心生物，但是大多数人都会不断或半稳定地在体内携带微生物。这种现象称为“内部共生”，因为它是一种以无与伦比的空间接近性建立的共生关系，因此观察到了极高的相互作用和依赖性。这些关系通常会创造新的生物学功能。通常，共生的微生物和宿主昆虫几乎彼此融合在一起，形成了一种复合物，好像它是单个生物体一样。同样适用于肠道共生。 共生关系出现了哪些新的生物学功能和现象？通过共同生活，如何将不同生物体的基因组和功能纳入单个生命系统的构建中？共同生活的意义和成本是什么？当个人和个人，自我和非自我融合在一起时会发生什么？ 这次，我们将介绍环境适应的演化和机制，可以通过微生物共生，尤其是专注于晚期肠道共生。
加强与Mobileye的合作
Mobileye（NASDAQ：MBLY）基于人工智能，计算机视觉，映射以及集成的硬件和软件的世界知名专业知识，以其自主驾驶和驾驶员援助技术的发展来领导移动性的发展。自1999年成立以来，Mobileye就可以广泛采用先进的驾驶员辅助系统，同时开创了开创性的技术，例如REM™众包映射，True Redundancy™传感，责任敏感安全™（RSS™）驱动政策和驱动经验平台（DXP）。这些技术支持用于规模的产品组合，旨在释放移动性的全部潜力，提供从高级ADA到自动驾驶汽车的一系列解决方案。到2023年底，全球约有1.7亿辆汽车已配备了Mobileye技术。在2022年，Mobileye被列为一家与英特尔（NASDAQ：INTC）分开的独立公司，该公司保留了多数所有权。有关更多信息，请访问https://www.mobileye.com。