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人脑膜瘤细胞对细胞周期蛋白的敏感性 -
大脑的连通性是局部密集且全球稀疏的，形成了一个小世界图，这是各种物种进化中普遍存在的原理，为有效的信息路由提供了通用解决方案。但是，当前的人工神经网络电路架构并不能完全包含小世界的神经网络模型。在这里，我们介绍了神经形态的镶嵌：一种非冯·诺伊曼收缩期架构，采用分布式备忘录来进行内存计算和内存路由，有效地实现了用于尖峰神经网络（SNNS）的小世界图形拓扑。我们使用具有130 nm CMOS技术的集成的备忘录，设计，制造和实验证明了马赛克的构建块。我们表明，由于在连接性中执行局部性，马赛克的路由效率至少比其他SNN硬件平台高一个数量级。这是Mosaic在各种边缘基准中实现竞争精度的同时。Mosaic为基于分布式尖峰的计算和内存路由的边缘系统提供了可扩展的方法。
深入了解社交互动的神经生物学
社会行为对于动物的生存至关重要，下丘脑神经肽催产素 (OXT) 对结合、养育和决策有重大影响。多巴胺 (DA) 由腹侧被盖区 (VTA) 多巴胺能神经元释放，调节中脑边缘系统中的社会线索。尽管对 OXT 和 DA 在社会行为中的作用进行了广泛的独立探索，但对它们相互作用的研究却很少。这篇叙述性综述整合了人类和动物研究（尤其是啮齿动物）的见解，强调了最近关于社会行为中 OXT 或 DA 系统的药物操纵的研究。此外，我们还回顾了将社会行为与血液/大脑 OXT 和 DA 水平相关联的研究。行为方面包括社交能力、合作、配对和父母照顾。此外，我们还提供了关于社会压力、自闭症和精神分裂症动物模型中 OXT-DA 相互作用的见解。重点关注 OXT 和 DA 系统之间的复杂关系，以及它们在生理和病理条件下对社会行为的集体影响。了解 OXT 和 DA 失衡对于揭示精神疾病中观察到的社交互动和奖励处理缺陷的神经生物学基础至关重要。
麻醉护理中的神经科学：一种新方法
感知是一个复杂的过程，涉及多个大脑区域，包括丘脑，皮层和边缘系统。神经科学表明，慢性疼痛被称为神经可塑性，会导致大脑结构和功能的变化[13，14]。通过应用神经科学原理，麻醉护士可以制定更有效的疼痛管理策略。例如，阿片类药物虽然有效，但仍有重大风险，包括成瘾和呼吸抑郁症。神经科学为替代疗法打开了大门，例如神经阻滞，经颅磁刺激和脊髓刺激，所有这些均应靶向特定的神经途径，以缓解疼痛，而没有与阿片类药物相关的副作用[15]。在这种情况下，了解疼痛的神经科学似乎使麻醉护士能够更好地管理患有复杂疼痛状况的患者，例如患有神经性疼痛或纤维肌痛的患者。这些疾病通常涉及疼痛处理大脑区域中的神经活动异常，使它们对传统疼痛治疗有抵抗力。通过结合基于神经科学的方法，麻醉护士可以为这些患者提供更全面，有效的护理。
青少年大脑成熟和暴饮暴食的神经病理学作用：一项关键评论
青春期是一个以持续大脑发育为标志的过渡阶段。此期间伴随着海马，前额叶皮层和其他边缘系统结构的形状和功能的物理和神经化学修饰。在青春期的大脑成熟，通常由内在因素控制，可以通过诸如药物和酒精等环境影响来大大改变。与许多其他成瘾性物质不同，在青少年和年轻人中，暴饮暴食是非常普遍和规范性的。这种重复的青少年过度饮酒模式已被证明会导致行为改变和神经认知障碍，包括增加焦虑，风险的决策和学习符号，这可能导致饮酒障碍（AUD）的发展。该手稿突出了导致青少年暴饮暴食的因素，讨论了青春期大脑中发生的成熟变化，然后评估了青少年饮酒对人类研究和动物模型中大脑结构，功能和神经认知能力的影响。性别/性别和共同-19的影响进行了讨论。了解促进青少年暴饮暴食及其不良后果的因素可以作为开发治疗剂的催化剂，从而减少或消除酒精对青少年大脑的破坏性影响。
EMDR 为有学习障碍的人提供易读...
EMDR – 客户手册 EMDR 是什么？ 大脑通常可以像身体一样自然地自我修复。这种自然应对机制大部分发生在睡眠期间，特别是在快速眼动 (REM) 睡眠期间。Francine Shapiro 于 1987 年开发了眼动脱敏和再处理 (EMDR)，利用这一自然过程成功治疗创伤后应激障碍 (PTSD)。从那时起，EMDR 就被用于有效治疗各种心理健康问题。 当你受到创伤时会发生什么？大多数时候，你的身体会定期处理新的信息和经历，而你却没有意识到。然而，当发生一些不寻常的事情，并且你因一场压倒性的事件（例如车祸）或反复遭受痛苦（例如童年被忽视）而受到创伤时，你的自然应对机制可能会超负荷。这种超负荷可能会导致令人不安的经历在你的大脑中冻结或“未经处理”。这些未经处理的记忆和感觉以“原始”和情绪化的形式存储在大脑的边缘系统中，而不是以口头“故事”模式存储。这个边缘系统将创伤记忆保存在一个与情绪和身体感觉相关的孤立记忆网络中，与我们用语言存储记忆的大脑皮层脱节。当您经历与您所经历的困难经历类似的事件时，边缘系统的创伤记忆可能会不断被触发。通常，记忆本身早已被遗忘，但焦虑、恐慌、愤怒或绝望等痛苦的感觉会在当下不断被触发。因此，您活在当下和从新经历中学习的能力可能会受到抑制。EMDR 有助于在您的大脑记忆网络之间建立联系，使您的大脑能够以非常自然的方式处理创伤记忆。EMDR 疗程是什么样的？EMDR 利用您身体的自然愈合能力。经过全面评估后，您将被问及有关特定令人不安的记忆的具体问题。只需让您观察治疗师的手指在您的视野中来回移动，即可重现与快速眼动睡眠期间的眼动相似的眼动。有时，治疗师会使用一排移动的灯光或耳机。眼动会持续一小段时间，然后停止。然后，您将被要求报告在每组眼动期间的体验。治疗期间的体验可能包括思想、图像和感觉的变化。随着眼动的重复，记忆往往会发生变化，失去痛苦的强度，而只是成为过去事件的中性记忆。其他相关记忆也可能同时愈合。这种相关记忆的联系可以使您生活的许多方面得到显著而迅速的改善。
SpiNNaker2：用于基于事件和异步机器学习的大规模神经形态系统
人工神经网络 (ANN) 和 GPU 和 TPU 等特定领域硬件加速器的联合发展占领了机器学习研究的许多领域。这一发展伴随着对更大模型和更多数据所需计算需求的快速增长。同时，基础模型的新兴特性（如情境学习）为机器学习应用带来了新的机遇。然而，此类应用的计算成本是数据中心技术的一个限制因素，更重要的是移动设备和边缘系统。为了调节当代系统的能源足迹和不平凡的延迟，神经形态计算系统利用低功耗模拟和数字技术深度整合了神经生物系统的计算原理。SpiNNaker2 是一种为可扩展机器学习而开发的数字神经形态芯片。SpiNNaker2 基于事件和异步的设计允许组成涉及数千个芯片的大型系统。这项工作介绍了 SpiNNaker2 系统的工作原理，概述了新型机器学习应用的原型。这些应用范围从基于生物启发脉冲神经网络的 ANN 到基于事件的广义神经网络。随着 SpiNNaker2 的成功开发和部署，我们的目标是促进基于事件和异步算法的进步，以用于未来几代机器学习系统。
D.5.4 自动驾驶汽车的物联网政策框架...
物联网 (IoT) 应用通过互联网连接多个设备。自动驾驶汽车利用连接性来根据用户数据更新算法、与基础设施交互以获取环境信息、与其他车辆通信、使用移动设备和可穿戴设备与行人交换信息以及提供有关交通属性的信息和车辆传感器收集的信息。这些自动驾驶汽车需要收集和处理大量数据，并通过物联网应用和服务共享有关道路、实际路径、交通以及如何绕过任何障碍物的信息。这些信息可以在物联网连接的汽车之间共享，并以无线方式上传到云端或/和边缘系统进行分析和操作，从而提高每辆车的自动化和自动驾驶水平。智能连接用于描述灵活、高速的 5G 网络、物联网和人工智能 (AI) 的结合。智能连接以无处不在的超级连接为基础，标志着一个新时代的开始，该时代由高度情境化和个性化的体验定义，可随时随地提供。它将对个人、行业、社会和经济产生重大而积极的影响[116]。自动驾驶汽车应用的车联网 (IoV) 解决方案正在通过技术进步不断涌现
从MRI图像自动分割皮层下边缘结构的深度学习工具箱
开发了一种工具，可以自动使用T1加权MRI作为输入的输入，从而自动分割了几个皮层下边缘结构（伏隔核，基础前脑，隔核，下丘脑，无乳腺体，乳腺体和福尼克斯）。此工具填写未满足的需求，因为很少有（如果有的话）可以分割这些临床相关结构。使用39个手动标记的MRI数据集对具有空间，强度，对比度和降噪的U-NET进行了训练。通常，相对于其他结构的可比工具，骰子得分，真实的正率，错误的发现率和手动自动体积相关性非常好。使用该工具对698个受试者进行了不同的数据集；对所得标签的评估表明，该工具在不到1％的情况下失败了。该工具的测试可靠性非常好。除乳腺体型以外的所有结构的自动分割体积都显示出在检测临床效果，年龄效应或两者兼而有之的有效性。此工具将与FreeSurfer（Surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/sclimbic）公开发布。与其他皮质和皮层边缘分段一起，此工具将允许FreeSurfer以自动化的方式全面对边缘系统。
来自静息状态脑功能网络重叠群落结构改变的生物标志物可用于检测阿尔茨海默病
图 4：在不同 k 值下检测到的社区的层次结构。（A）上图和下图分别显示了 k 从 5 到 16 变化时 AD 和 NC 得出的社区层次结构的树状图。X 轴表示不同的簇，Y 轴表示簇之间的距离。截止距离设置为 0.5，其中所有社区合并为每组 16 个簇。这些簇涵盖 11 个常见的 RSN，包括视觉网络 (VN)、眶额皮质 (OFC)、显着网络 (SN)、DMN、执行控制网络 (ECN)、左/右额顶叶网络 (L/RFP)、感觉运动网络 (SEN)、边缘系统 (LIM)、腹侧注意网络 (VAN) 和基底神经节 (BG)。两组之间每个 RSN 的相似性显示在底部，每个 RSN 用一种颜色标记。 (B) 和 (C) 分别通过对 AD 组和 NC 组的每个簇内的社区进行平均来显示结果簇。列表示社区指数，行表示矩阵表示中的节点指数。红色框突出显示了两组在簇内层次结构方面的差异。
为具有可变数据速度的科学探测器 ASIC 设计流数据合并架构
科学探测器是许多学科的关键技术推动因素。许多科学探测器都使用了专用集成电路 (ASIC)。直到最近，像素探测器 ASIC 主要用于传感器层电荷的模拟信号处理和探测器 ASIC 上原始像素数据的传输。然而，随着更先进的 ASIC 技术节点在科学应用中的出现，更多来自计算域的数字功能（例如压缩）可以直接集成到探测器 ASIC 中以提高数据速度。然而，这些计算功能通常具有高且可变的延迟，而科学探测器必须实时运行（即无停顿）以支持采样数据的连续流式传输。本文介绍了一个来自像素探测器领域的示例，该探测器具有片上数据压缩功能，可用于 X 射线科学应用。为了应对来自并行压缩器流的可变大小数据的挑战，我们提出了一种 ASIC 设计架构，用于合并可变长度的数据，以便通过固定位宽的网络接口进行传输。索引术语 — 科学仪器边缘系统、X 射线科学、数据传输技术、流数据压缩、X 射线探测器、ASIC、硬件构造语言