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CCX 311 全市沟通策略第一阶段。......
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三维导电聚合物微纳电极在脑类器官研究中的应用与展望
在脑类器官中[58]。 （f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 （g）成像在脑类器官中[58]。（f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。（g）成像
GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
发展人侧额叶沟的形态及其与推理性能的关系
先前的发现表明，在产后发育过程中，人脑皮质的褶皱（Sulci）的形态（Sulci）扁平。但是，以前的研究并未考虑个别参与者中沟的形态与认知发展之间的关系。在这里，我们通过利用人类参与者（6-36岁，男性和女性，n = 108; 3672 sulci）的横向PFC（LPFC）中的横截面形态神经影像学数据来填补这一空白，并从事纵向和行为的纵向和行为数据。 = 44; 2992 Sulci）。手动定义数千种硫磺表明，儿童（6-11岁）/青少年（11-18岁）和年轻人（22-36岁）的儿童（6-11岁）/青少年（22-36岁）在跨儿童和跨儿童和适当的情况下，儿童（22-36岁）的儿童（11-18岁）和年轻人（22-36岁）之间的儿童（11-18岁）和年轻人（22-36岁）之间有所不同，在儿童和适应性的情况下，儿童和良性差异差异。此外，一种与形态学和认知有关的数据驱动方法确定，四个左半球LPFC Sulci的皮质厚度的纵向变化预先介绍了推理性能的纵向变化，这是一种与LPFC有关的高级认知能力。与预先发现的结果相反，这些结果表明，与以前提出的时间相比，Sulci可能在此之后或更长的纵向时间内平坦。至关重要的是，这些结果还表明，在特定的LPFC硫磺内皮质的纵向变化在行为上是有意义的，提供了靶向结构和皮质区域，以供将来的神经图像研究研究，以研究认知能力的发展。
发展人侧额叶沟的形态及其与推理性能的关系
7 lwoH人类前额叶前沟的形态的发展及其与推理性能的关系$ eeuhyldwhg wlwoh wlwoh sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcortex $ xwkruv dqg dqg dqg diiloldwlrqv（wkdq +：wkdq +：wkdq +：looeudqg（plololr） Department of Psychology, 2 Helen Wills Neuroscience Institute, University of California Berkeley, Berkeley, CA, 94720 USA 3 Department of Psychology, 4 Center for Mind and Brain, University of California Davis, Davis, CA, 95616 USA *shared senior authorship Corresponding authors: 6LOYLD $ %XQJH VEXQJH#EHUNHOH\HGX DQG .HYLQ 6 :HLQHU NZHLQHU#EHUNHOH\HGX Keywords: QHXURDQDWRP\ QHXURGHYHORSPHQW QHXURLPDJLQJ PRUSKRPHWU\ ODWHUDO SUHIURQWDO FRUWH[UHDVRQLQJ Number of figures: Number of tables: Number of extended data figures/tables: Number of单词：$ evwudfw，qwurgxfwlrq'lvfxvvvlrq利益冲突：7kh dxwkruv ghfoduh qr qr frpshwlqj ilqdqdqfldo lqdqfldo lqwhuhvwwvwwv
专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
一项关于人尸体B
1 Post graduate trainee, Department of Anatomy, Gauhati Medical College, Guwahati, Assam, India 2 Professor & Head, Department of Anatomy, Gauhati Medical College, Guwahati, Assam, India 3 Assistant Professor, Department of Anatomy, Gauhati Medical College, Guwahati, Assam, India Abstract Background: The Superior Temporal Sulcus is a prominent feature of the brain's lateral surface, playing a在各种认知过程中的关键作用。尽管具有重要意义，但上颞沟的尾端分支的形态变异性仍然没有被倍增。这项研究旨在研究上颞沟的尾端分支的解剖学方差，从而强调它们与周围的硫和回旋的关联。材料和方法：对来自防腐成年人类尸体的25个全脑（50个半球）进行了一项横断面试验研究。在精确的解剖过程中，使用已建立的解剖标志和3-D平面对上颞沟及其尾端分支进行了精心检查。严格遵循三名观察者确保可靠性，并严格遵循包含/排除标准。结果：该研究确定了上颞沟的不同前部，中央和后分支，跨半球具有不同的频率和分布。在这些分支与周围地标的接近度（例如毛内沟和枕前沟）的邻近中观察到了显着的变化。我们的发现与先前的研究保持一致，突出了上颞沟分支的不对称性和变异性。这些结果对神经外科计划，功能神经影像学以及与语言和听觉处理和神经发育障碍有关的临床应用有影响。该研究的局限性包括样本特征，排除标准，方法学限制，无法评估功能相关性以及缺乏纵向数据。结论：这项研究提供了对上颞沟的尾端分支的形态变异性的宝贵见解，这有助于我们理解这一复杂的解剖学特征。未来的研究应在生命主题中验证这些发现，并进一步探索其功能意义。