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关键词： 小头症   神经损伤   前额叶皮质   信息传导   生物力学   神经科学   传导途径   细胞骨架  

摘要： 目的小头症最基本的临床表现是头颅周径生长滞后,颅骨形变诱导压应力可直接导致脑组织压缩及神经功能受损。本研究通过类脑器官模型探究压应力调控小头症神经损伤规律及分子机制。方法利用生物力学、神经科学及细胞组织工程手段构建了小头症可控的加载模型,通过设置不同加载梯度探究压应力与类脑器官生长、接触模量和硬度的关系,以及压应力的传导途径。选取最显著加载间距明确类脑器官不同脑区的压应力响应规律,评价小头症特征标志物表达与分布变化。借助转录组分析及基因编辑技术阐明压应力调控小头症神经损伤的分子机制。结果随着压应力逐渐增加,类脑生长明显受限,在加载间距为200μm时,类脑面积降低了35%,其中前脑区域降低了18.81%,且前额叶皮质减小,神经祖细胞整体水平表达降低,纺锤体呈现更多的倾斜及垂直方向,增殖能力下降,以及新生神经元表达水平降低。同时,压应力促进力学通道蛋白Piezo1基因上调,及细胞骨架Actin表达上升,并通过Wnt通路进行信息传导,引发前额叶皮质受损及紧密连接蛋白下调,最终导致类脑尺寸减小。结论本研究明确了压应力在小头症神经损伤中的作用及调控机制,为进一步理解小头症压应力损伤机制和治疗新策略开发提供科学依据。

关键词： 多能干细胞   小分子化合物   神经分化   脑类器官  

摘要： 目的优化多能干细胞(PSCs)定向分化为脑类器官的条件,提高人脑类器官的分化效率。方法利用人胚胎干细胞(hESCs)系H9向人脑类器官诱导分化体系,在早期脑类器官分化到神经祖细胞的发育阶段添加小分子化合物组合,通过形态学观察不同分化阶段脑类器官中的神经祖细胞形成的效率、细胞凋亡的情况以及分化成神经元的效率,通过RT-qPCR检测标志性基因的表达量,综合评估添加的小分子化合物组合对脑类器官形成的影响。结果在脑类器官神经祖细胞发育的关键阶段(1 d~14 d),培养基中依次添加多索啡(dorsomorphine)、A83-01、GSK-3β抑制剂CHIR99021和SMAD抑制剂SB-431542,可使神经祖细胞阶段的相关标志性基因的表达量显著提高,促进特异性神经管样结构形成,脑类器官中心区域的细胞凋亡减少。结论通过使用上述4种小分子化合物组合,可明显提高早期脑类器官的形成效率,减少脑类器官中的细胞凋亡、促进神经元形成,减少培养过程中的组织结构异质性。

关键词： BP神经网络   脉冲参数   P-GMAW   弧长  

摘要： 针对脉冲熔化极气体保护焊中的基值电流、脉冲电流、脉冲时间、脉冲频率和电流上升速度等5个核心脉冲参数,通过高速摄影系统采集不同参数组合下焊接过程中的电弧弧长变化,并基于60条所得试验结果建立了关于电弧长度的BP神经网络预测模型。利用该模型预测脉冲参数与焊接弧长的相关性规律,建立的弧长预测模型相关系数R2=0.91,预测误差波动范围为[-7.0652%,7.3010%],在单因素预测中能够较好地反映脉冲参数对弧长的影响规律和变化趋势。

关键词： 电子与通信工程   视觉信息处理   功耗优化   芯片实验室   脉冲信号   视觉处理   电子系统   芯片面积  

摘要： 重庆大学微电子与通信工程学院类脑芯片与系统实验室组建于2019年,聚焦于面向物端视觉信息认知学习和处理的数字型神经形态类脑芯片设计研究,通过模仿人类大脑皮层基于时空稀疏脉冲信号对视觉信息进行编码、传输和处理的方式,实现成本低、速度快、能效高、自适应的类脑视觉信息处理芯片及系统。目前已成功研发了系列物端视觉信息处理数字类脑芯片,分别侧重处理速度提升、运行功耗优化、芯片面积紧凑、片上自适应学习能力等不同方面,形成了初具规模的研究成果矩阵,并携手业界高科技公司进行二次开发,实现了完整的类脑视觉处理电子系统,部署服务能于多家知名国有大型车企的智能座舱、智慧车队等先进系统。

关键词： 脉冲神经网络   监督学习   误差反向传播   时间脉冲序列标识   替代梯度  

摘要： 尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。

关键词： 空间点目标   神经形态学   事件流数据   目标探测   脉冲神经网络  

摘要： 随着在轨航天器面临越来越多的威胁,如何识别并评估这些威胁对航天器正常运行的影响已成为一个迫切需要解决的问题。目前,空间目标的探测和跟踪主要依赖于传统的基于帧的视觉传感器,但这类传感器在实时性和数据量等方面存在不足。与此同时,基于神经形态学的视觉传感器已在运动目标检测和跟踪领域获得广泛应用。由于其获取的事件流数据仅包含视场中变化部分的信息,且具有微秒级的时间分辨率,这使得目标检测和跟踪的速度能够达到微秒级,同时大幅降低了需要处理的数据量。正因为神经形态学视觉传感器的这些优势,它在空间应用领域已成为当前的研究焦点。基于此,提出了一种基于三层脉冲神经网络的空间点目标检测方法——空间点目标神经形态学探测方法,仅使用事件流数据实现对空间点目标的探测和跟踪。主要包括局部运动感知层/全局运动感知层以及输出层,采用分数阶漏积分点火神经元作为基础处理单元,并利用其自适应性抑制事件流数据中的热噪声。通过实际采集的空间点目标事件流数据和公开数据集中的事件流数据进行了验证。在实际采集的空间点目标事件流数据上,去噪滤波部分的事件去噪精度和事件信噪比分别能够达到0.414和-3.036,跟踪部分的总跟踪时长、总跟踪错误次数以及平均跟踪偏差分别达到了9.395 s、100以及0.3797。试验结果表明,空间点目标神经形态学探测方法能够从复杂的事件流数据中检测出快速运动的单个或者多个空间目标,并且能够对检测出的空间点目标进行持续的跟踪。

关键词： 通督益脑针法   化痰通络方   缺血性脑卒中   假性球麻痹   吞咽障碍  

摘要： 目的观察通督益脑针法联合化痰通络方治疗缺血性脑卒中假性球麻痹吞咽障碍患者的疗效及对其血清脑源性神经营养因子(Brain-derived neurotrophic factor,BDNF)及类胰岛素一号生长因子(Insulin-like growth factor I,IGF-1)含量的影响。方法选取2020年12月—2021年12月期间北京中医医院顺义医院神经内科收治的110例缺血性脑卒中假性球麻痹吞咽障碍患者为研究对象,按随机数字表法分为对照组和观察组,每组各55例。对照组采用常规治疗及康复锻炼,观察组在对照组基础上予以通督益脑针法联合化痰通络方治疗,均治疗4周。观察比较两组患者临床疗效,治疗前后中医症状积分、吞咽功能[吞咽功能评定量表(Standardizedswallowing assessment,SSA)及洼田吞咽能力评定量表]、吞咽困难特异性生活质量量表(Swallowquality-of-life questionnaire,SWAL-QOL)、BDNF及IGF-1含量。结果治疗后观察组总有效率92.73%(51/55)明显高于对照组80.00%(44/55),差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后两组患者SSA、洼田饮水评分均较治疗前降低,SWAL-QOL评分均较治疗前升高,差异有统计学意义(P<0.05);且观察组SSA、洼田饮水评分均明显低于对照组,SWAL-QOL评分明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后两组患者中医证候积分均较治疗前下降,差异有统计学意义(P<0.05);且观察组中医证候积分明显低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后两组患者血清BDNF及IGF-1含量均较治疗前明显升高,差异有统计学意义(P<0.05);且观察组血清BDNF及IGF-1含量均明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论通督益脑针法联合化痰通络方能够显著改善缺血性脑卒中假性球麻痹吞咽障碍患者神经功能,上调神经因子水平,减轻吞咽困难症状,改善其生活水平,疗效显著,值得临床推广。

关键词： 人工智能  

ISBN: (纸本)9787030771018

摘要： 本书阐述基于忆阻器的神经网络设计与实现，主要包括基于忆阻器的仿生突触与仿生神经元实现方案、采用模拟值和脉冲编码的神经网络算法原理与忆阻交叉阵列实现方案、卷积神经网络算法原理与忆阻交叉阵列实现方案、全光神经网络算法原理与基于忆阻器光学特性的实现方案、忆阻阵列在稀疏编码等其他与神经网络架构相似的应用实现等内容。

关键词： 汽车驾驶  

ISBN: (纸本)9787122452153

摘要： 本书主要内容包括面向自动驾驶目标检测技术概述、类脑目标检测技术国内外研究状况分析、面向自动驾驶的目标检测模型训练与测试数据集的构建等。 本书的主要创新点是从生物体关键的高效感知机理出发，仿视觉感知皮层设计了一种高抗扰性、高精度的轻量化目标检测模型。同时，引入视觉注意机制，降低模型输入中的干扰信息和冗余信息，聚焦主体目标。

关键词： 类脑智能   深度学习   烟支检测   机器视觉  

摘要： 本文采用类脑智能技术改进现有的视觉产品阈值判定检测方式,结合边缘计算、深度学习和大数据技术,开发一种基于深度神经网络的智能型烟支检测系统,并在空头缺支检测系统部位安装该检测系统,安装位置不改变原有设备结构,不影响设备操作和维修,研究结果表明该系统提高了卷烟产品的质量保障能力.