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World File Search System膜电位
迈克尔·莱文（Michael Levin）作品内容的TGD视图
3形态发生的TGD视图12 3.1可能基于TGD的形态发生视图。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 3.2膜电位和间隙连接连接如何定义形态遗传程序？ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 3.2.1事实。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 3.2.2与目标电动编码有关的问题。 。 。 。3形态发生的TGD视图12 3.1可能基于TGD的形态发生视图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.2膜电位和间隙连接连接如何定义形态遗传程序？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2.1事实。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2.2与目标电动编码有关的问题。。。。。。。。。。。。。。13 3.3如何产生潜在的梯度？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.4 MB的状态如何充当进化模板？。。。。。。。。。。。15 3.4.1平面分裂会发生什么？。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.5一些问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
提高语义细分的效率...
提取和分析详细的视觉信息。传统的人工神经网络（ANN）在这一领域取得了长足的进步，但是尖峰神经网络（SNN）的能源效率和以生物为基础的基于时间的处理而引起了人们的关注。然而，由于限制，诸如量化误差和次优膜电位分布之类的局限性，现有的基于SNN的语义分割方法面临着高精度的挑战。这项研究介绍了一种基于尖峰 - 深板的新型尖峰方法，并结合了正则膜电位损失（RMP-loss）来应对这些挑战。建立在DeepLabv3体系结构的基础上，提出的模型通过优化SNN中的膜电位分布来利用RMP-loss来提高分割精度。通过优化膜电位的存储，其中仅在最后一个时间步骤存储值，该模型可显着减少内存使用和处理时间。这种增强不仅提高了计算效率，而且还提高了语义分割的准确性，从而可以对网络行为进行更准确的时间分析。提出的模型还显示出更好的稳健性，以防止噪声，在不同级别的高斯噪声下保持其精度，这在实际情况下很常见。所提出的方法在标准数据集上展示了竞争性能，展示了其用于节能图像处理应用的潜力
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
细菌生物电力的拍摄
Milano giuseppemaria.paterno@polimi.t Engineering Living Matter的目标是修改生物学属性以利用生物的独特能力。一种普遍的方法涉及通过合成生物学技术或功能材料对特定刺激有反应的生物，旨在调节细胞和生物的电生理学和活性。这种方法也适用于细菌，尽管它们的电生理学，生物电性，生物能学和行为之间的连接直到最近才开始阐明。最近的研究表明，细菌膜电位是动态的，而不是静态参数，并且起着重要的生物电信号传导作用。这种交流范式控制着它们在微生物群落中的新陈代谢，行为和功能。鉴于膜电位动力学介导了这种语言，因此操纵此参数代表了细菌工程的有前途且有趣的策略。在这里，我表明可以通过基于材料的方法来实现细菌膜电位的精确光学调节。具体而言，我们发现在膜位置的异构化反应在生物模拟机制内诱导电势的超极化或去极化，具体取决于激发态失活途径，从而重现了视网膜的初始命运。这可以触发神经元样的生物电信号传导，并可以突出以前未表征的离子通道在细菌电生理学中的作用。最后，我还展示了有关抗生素摄取的光调节的观点，以及在财团和多种种族生态系统中细菌运动和组装行为的光控制
量化示例 - 符号 - 及以下 - ...
第一部分。对实验结果的讨论。前面论文中描述的结果表明，膜的电行为可以由图中所示的网络表示。1。电流可以通过为膜容量充电或通过与容量并联的电阻通过电阻来通过膜传递。离子电流分为由钠和钾离子（INA和IK）携带的成分，以及由氯化物和其他离子组成的小“泄漏电流”（I，I）。离子电流的每个组件都由驱动力确定，该驱动力可以方便地测量为电势差和具有电导尺寸的渗透系数。因此，钠电流（INA）等于钠电导率（9NA）乘以膜电位（E）和钠离子（ENA）平衡电位之间的差异。类似的方程式适用于'K和I，并在p上收集。 505。我们的实验表明GNA和9E是时间和膜电位的函数，但是ENA，EK，EL，CM和G可以将其视为恒定。可以通过说明：首先，将膜电位对渗透率的影响汇总会导致钠电导率的瞬时增加，并且降低但保持较慢但保持钾的增加速度的增加；其次，这些变化是分级的，并且可以通过重现膜来逆转。为了确定这些影响是否足以说明复杂现象，例如动作潜力和难治时期，有必要获得有关
海湾战争疾病中的持续有毒炭疽疫苗抗原
…我们发现，当在N2A培养物中添加时，PA63毒素会导致细胞扩散和细胞聚集减少，从而导致凋亡。PA63诱导的细胞损伤的机制包括通过增强碘化丙啶在细胞中的访问来指示的受损细胞膜渗透性。此外，由于肌动蛋白和微管网络均受到损害，导致N2A细胞骨架组织的信号通路受到负面影响。最后，在特定测定中损害了线粒体膜电位。完全，这些改变导致凋亡是PA63的集体毒性作用…
通过时间异步和程序连接的活动跟踪实现大型神经网络模拟的可扩展性
图 2：混合算法 [19]（图 (a) 和 (b)）和 ATiTA(P)（图 (c) 和 (d)）的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点，而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合，所有地方的脉冲都用红色表示，突触传递事件用橙色表示，下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P)，灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中，由于大小为 T com 的突触延迟，下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲，然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中，每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的，并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量，一些 PU 可能会等待其他 PU，而不会在每个线程上进行大量计算，因此它们的负载较低。在 (c) 中，对于 ATiTA(P)，在网络级别使用离散事件方法：计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后，仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中，(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列，因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意，两种算法（混合算法和 ATiTA(P)）都具有时间精度，可以是经典的数值精度 10 15，从这个意义上讲，它们都计算连续时间。
用于急性脑切片记录的多电极阵列
这些信号可以是动作电位（单个尖峰或群体尖峰）或由同步兴奋性和/或抑制性突触传递引起的神经元膜电位变化。在海马体、皮质和小脑等大脑结构中，神经元以众所周知的层状排列。因此，可以使用一个或两个 MEA 电极刺激一组神经元，而连接神经元的相应“响应”可以由距离刺激点几百微米或毫米的另一组电极记录。在这种情况下，可以记录兴奋性突触后电位 (EPSP)，因为来自特定区域的神经元组通常会在响应单个刺激时显示同步且可重复的活动。
Paul W. McMullin，SE，PhD
评估膜脂质和蛋白质成分在膜功能中的重要性，包括通过电化学梯度生产和维持膜电位。描述了内膜系统的结构，功能和组件，包括内吞和外生途径。分析细胞骨架元件的不同特性如何促进这些聚合物在细胞中的不同功能。解释运动蛋白如何利用能量沿细胞骨架轨迹移动以诱导肌肉收缩和细胞内运输。检查细胞周期检查点，癌症，基因突变和环境之间的关系。概述了细胞内信号转导机制的基本原理，包括响应特异性，单体和三聚体G蛋白的作用，磷酸化和第二使者。