Science
)。人类大脑无时无刻不在处理序列信息,不论是语言沟通、动作实施还是情景记忆,本质上都涉及对时序信息的表征。另外,序列的执行需要一定的时间,大脑需要在应用时序信息之前记住整个序列。这一研究发现神经元以群体编码的形式表征了序列中的每一个空间位置,并在这些表征中发现了类似的环状几何结构。序列记忆在神经高维向量空间的表征[图片来源于中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)网站]
猕猴空间序列记忆任务[图片来源于中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)网站]
Nature Communication
)。目前,运行神经网络计算的硬件系统依然基于传统硅基运算器与存储器,能效远低于人脑。研制具有神经形态模拟功能的类脑器件,如神经网络硬件系统的核心器件“电子突触”,是进一步推进人工智能发展的重要途径之一。为执行复杂的人工智能任务,神经网络硬件系统对电子突触器件提出了诸多苛刻要求。研究基于对铁电畴形态和翻转动力学的设计,在铁电量子隧道结中实现了亚纳秒电脉冲下电导态可非易失连续调控的类脑突触器件,可用于构建人工神经网络类脑计算系统。Cerebral Cortex
)。我们每天都要对空间中不同位置的信息进行选择。由于短时间内大脑可获得的总能量是有限的,大脑如果要对更多的空间信息进行筛选,就需要对注意资源进行快速高效的分配。这个过程不仅伴随着对信息进行有效的表征编码,也伴随着根据以往的经验或先验信息进行灵活的注意分配。研究为注意在目标强化和干扰抑制机制的分离提供了来自神经血氧耦合方面新的证据。Cortex
)。与控制条件相比,错觉条件显著激活了枕叶区域以及双侧顶上小叶(SPL)。以SPL、外侧枕叶皮层(LOC)和初级视皮层作为感兴趣区域进行的动态因果模型结果表明,在左侧脑区,客体的可操作性对大小错觉加工的调节效应表现为视觉识别系统(VI)内自相关的增强,SPL内自相关的减弱,以及LOC与SPL之间双向连接的增强。并且LOC到SPL的连接强度与行为水平上的调节效应具有显著的正相关,但是在控制条件下以及在右半球均没有发现类似的结果。Remote sensing of Environment
)。研究提出了一种将人工智能、卫星导航与遥感相融合的技术思路,设计了一种基于累计分布函数改正的卷积神经网络模型。这一模型利用一个端到端的人工智能网络自适应提取DDM中的有效特征,并融合有效波高等辅助信息得到初步的风速反演结果。研究发挥了深度学习技术的优势,可以有效融合任何影响海面风速反演的参数,从而建立一个完备且鲁棒性强的风速反演模型,反演风速不随时间漂移。基于累计分布函数改正的卷积神经网络模型(图片来源于武汉大学新闻网)
反演风速的时空性能(图片来源于武汉大学新闻网)
Current Biology
)。研究利用光遗传学、化学遗传学、光纤钙信号测定神经元活性和脑电/肌电记录等方法研究了背侧纹状体D1R神经元调控睡眠觉醒的作用及神经环路。结果发现光遗传学激活背侧纹状体D1R神经元诱导小鼠从非快眼动 (Non-rapid Eye Movement,NREM) 睡眠到觉醒的快速转变,而抑制纹状体D1R神经元活性,显著减少小鼠觉醒时长。研究结果表明,纹状体D1R神经元整合上游信号,通过下游核团(苍白球和黑质)调控小鼠觉醒。中国科学院沈阳自动化研究所微纳米自动化课题组利用微纳操作机器人在单细胞力学特性探测方面取得新成果。相关成果发表于《生物化学与生物物理进展》。细胞力学特性与细胞生理病理变化过程及机体健康状态密切相关,研究单个细胞的力学特性及其对外源刺激的响应规律对于揭示生命活动内在机制具有重要科学意义。针对单细胞精准药物激励和力学特性同步检测难题,将原子力显微镜(AFM)技术和玻璃微针技术结合,提出了可对单个细胞进行超微量药物递送及力学特性同步测量的方法。在此基础上分析了化疗药物分子对单个细胞力学特性的实时影响。研究结果为细胞-药物之间相互作用的精准定量原位动态分析提供了新思路。
PNAS
)。在大脑皮层中,不同脑区的神经元对外界输入的响应时间尺度有着显著差异,且响应时程大致随着脑区的层级增加而变长。具体在视觉皮层等感知觉脑区,神经元的反应时间尺度较快,使其能够快速响应外界的输入信号;而在前额叶皮层等高级认知脑区,神经元的反应时间尺度较慢,使其能够在积累充分的信息输入之后再做出重要决策。研究为大脑皮层中时间尺度层级化现象的产生提供了定量的数学机制解释,提出可在实验上被检验的若干理论预测。