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蠕虫基准：提取全脑神经...
线虫C.秀丽隐杆线虫是一种精心研究的模型生物，用于表征完整神经系统的结构，连通性，8和功能。3D光学显微镜和9个单个神经元的9个荧光蛋白标记的最新技术突破使我们更接近捕获全脑分辨率的10蠕虫的神经动力学。然而，使用11个这些高分辨率录音捕获完整的神经动力学图需要解决三个特定的挑战：i）检测荧光视频中的12个神经元，ii）根据解剖学定义的13个类别识别这些神经元，以及iii）跟踪神经位置的时间。通过14个高灵敏度，特异性和吞吐量成功地解决了这些挑战，可以使我们能够分析大量的人口样本，从而在单神经元分辨率下对整个大脑的结构和功能提供15个前所未有的见解 - 16个以前在任何有机体中都没有实用的壮举。为了促进这一科学目标，我们已经在五个不同的实验室中的118个蠕虫中策划了17个可用的注释数据集，并建立了系统的18个基准，将整个目标分解为三个定义明确的任务：i）I）神经检测，II）19识别识别，以及III）spatiotal tracking。我们的初步分析揭示了相当大的20室，以改善现有的最新计算方法。我们使我们的基准结果可重现；我们的代码可公开使用24因此，我们设想，我们的21种蠕虫基准群催生了专门从事计算机视觉的广泛受众的努力，以开发22种强大而准确的方法，从而显着增强了产生带注释的全脑23个神经动力学数据集的吞吐量。
复杂行为过程中的全脑神经活动图
国际脑实验室 *，布兰登·本森1，朱利叶斯·本森2，丹尼尔·比尔曼3，尼科尔·波纳奇4，马特·卡兰迪尼5，乔纳·卡塔里诺4，盖尔·盖尔·盖尔·乔伊斯6，安妮·K教堂7，杨教堂7，杨丹8，peter dayan 9，peter dayan 9，ej tatian 9，ej tatian，ej tatian，ej tatian of Eric Fables，Michele 10 Brie 4 6，Laura Freitas-Silva 4，Berk Gerçek6，Kenneth D Harris 5，Michael Hausser 5，Sonja B Hofer 12，Fei Hu 8，F´elix Hubert 6，Julia Hubert 6，Julia Hunten，79 Christopher Krasniak 10，Christopher Kraspher Kraspher Kraspher Krandon 11 13，Thomas D MRSIC-FLOGEL 13，Jean-Paul Noel 2，Kai Nylund 3，Alejandro 11，C.V。Rille Rossant 5，Noam Roth 3，Rylan Schaeffer 1，Michael Schartner 4，Michael Schartner 4，Yanliang Shi 11 16，奥利维尔（Olivier）和r ilana b witten 11
Neurolib：全脑神经质量建模的模拟框架
Neurolib是用Python编写的全脑建模的计算框架。它提供了一组神经质量模型，这些模型代表介质量表上大脑区域的平均活性。在整个脑网络模型中，大脑区域是根据生物学知情的结构连接（即大脑的连接组。Neurolib可以加载结构和功能数据集，建立一个全脑模型，管理其参数，模拟它并组织其输出以供以后分析。每个大脑区域的活性都可以转换为模拟的粗体信号，以根据功能磁共振成像（fMRI）的经验数据校准模型。使用参数探索模块可以进行广泛的模型分析，该模块可以在给定一组更改参数的情况下表征模型的行为。优化模块可以使用进化算法将模型拟合到多模式经验数据。neurolib设计为可扩展，以便可以轻松实现自定义的神经质量模型，为原型模型的计算神经科学家提供了多功能平台，管理大型数值实验，研究大脑网络的结构 - 功能关系，以及对全元模型的核中表现出色。
超越“相关与因果关系”：多脑神经科学需求解释
6 Dumas，G。等。 （2020）人类动态夹具揭示了连接实时社会协调和认知的额顶网络。 cereb。 Cortex doi：10.1093/cercor/bhz3086 Dumas，G。等。（2020）人类动态夹具揭示了连接实时社会协调和认知的额顶网络。cereb。Cortex doi：10.1093/cercor/bhz308
非人类灵长类动物大规模高密度全脑神经记录
表示用于子场拼接制造工艺的四个段或子块。 (E) 柄尖电极布局（顶部）和 CMOS 电路布局（底部）的细节。 (F) 柄中一个金属层穿过拼接区域时的自上而下的扫描电子显微镜 (SEM) 图像（比例尺：1 µm）；左上：拼接重叠区域外的横截面；右上：最窄处的横截面；由于双重光刻胶曝光，金属线更窄。 (G) 柄尖机械研磨至 25° 的 SEM 照片；插图：探针 10
阿尔茨海默症脑神经发生的电刺激 - NSF-PAR
Qian Liu 1 , Yihang Jiao 2 , Weijian Yang 2 , Beiyao Gao 1# , Daniel K. Hsu 1 , Jan Nolta 3 , Michael Russell 1 , Bruce Lyeth 4 ,
社论：对称性作为人工和脑神经网络的指导原则，第二卷
作为我们上一篇社论的后续，本研究主题进一步深入探讨了对称性如何影响生物和人工神经网络中的信息处理。虽然上一篇研究主题侧重于对称性在感官输入及其在神经系统中的组织中的基础作用，但这篇社论除了继续该主题之外，还介绍了对称驱动表示背后的机制及其鲁棒性的新研究，特别是在人工神经网络中。事实上，对称性在简化输入数据的复杂性和提高神经网络的鲁棒性方面起着关键作用。在人工系统和大脑中，对称性有助于创建有效的表示，可以很好地推广到看不见的数据并减轻从大数据集中学习的负担。通过利用感官数据的不变性和等变性，神经网络（包括生物和人工）可以增强其解释和响应周围世界的能力。本研究主题进一步探讨了人工和生物系统中对称性、学习动力学和神经表征的交集。第一篇贡献，DiTullio 等人深入研究了大脑如何利用时间作为监督信号来学习听觉特征。通过探索听觉领域的自然规律和对称性，作者提出时间一致性是学习听觉对象表征的关键，尤其是在混乱的环境中。该研究表明，在听觉辨别任务中，捕捉这些时间规律的模型优于传统的特征选择算法，例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。这对神经科学和机器学习都有深远的影响，表明刺激的时间结构为有效的感官处理和泛化提供了重要基础。视觉是另一种感官方式，其中对称性起着关键作用。本文 (Lindeberg) 提出了一个理论框架来理解大脑视觉感受野的几何特性。协方差或等方差确保感官输入的变换会导致神经表征的相应变换。对这些特性的研究揭示了初级视觉皮层 (V1) 中的视觉感受野如何适应空间缩放和
概率骨架赋予类脑神经网络天生的计算能力
遗传密码赋予大脑神经网络与生俱来的计算能力。但它是如何实现的却一直不得而知。实验数据表明，基因组通过成对连接概率对大量遗传上不同类型的神经元编码了新皮层回路的架构。我们为这种间接编码方式建立了一个数学模型，即一个概率骨架，并表明它足以将一套要求相当高的计算能力编入神经网络。这些计算能力无需学习即可产生，但很可能为后续的快速学习提供强大的平台。它们通过统计层面的架构特征而不是突触权重嵌入神经网络。因此，它们在低维参数空间中指定，从而提供增强的鲁棒性和泛化能力，正如先前的研究所预测的那样。
