《 高分自学法 激活学习神经元的5倍速自学秘籍》

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资源《高分自学法》激活学习神经元的5倍速自学秘籍

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《高分自学法》 简介：本书提供了关于高分自学法的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#高#高分自学#知识#学习 文件大小：NG 链接：

科学家开发出标记技术"NeuM" 可实时监测神经元的变化

科学家开发出标记技术"NeuM" 可实时监测神经元的变化 韩国科学技术院（KIST）脑科学研究所的 Kim Yun Kyung 博士领导的研究团队与浦项科技大学 Chang Young-Tae 教授的团队合作，宣布开发出名为 NeuM 的新一代神经元标记技术。NeuM（神经元膜选择性）可选择性地标记神经元膜，使神经元结构可视化，并可实时监测神经元的变化。韩国科学技术院金润京博士团队的研究人员正在利用下一代神经元标记技术"NeuM"，对神经元进行实时可视化，并检查高分辨率图像。资料来源：韩国科学技术院神经元不断改变其结构和功能，将信息从感觉器官传递到大脑，从而调节思维、记忆和行为。因此，要克服神经退行性疾病，就必须开发能选择性标记活体神经元以进行实时监测的技术。然而，目前常用于观察神经元的基于基因和抗体的标记技术，由于依赖于特定的基因表达或蛋白质，存在准确性低和难以长期追踪的问题。NeuM 是研究小组通过对神经元细胞进行分子设计而开发的，与神经元膜具有极佳的结合亲和力，可对神经元进行长期跟踪和高分辨率成像。NeuM 中的荧光探针利用活细胞的活性与神经元膜结合，在特定波长光的激发下发出荧光信号。这种神经元膜可视化技术允许对神经元终端结构进行详细观察，并对神经元分化和相互作用进行高分辨率监测。选择性标记神经元膜的分子设计。资料来源：韩国科学技术院NeuM 是第一种通过活体神经元的内吞作用对细胞膜进行染色的技术，它对活体细胞具有选择性反应，排除了未内吞的死细胞。此外，研究团队还成功地将神经元的观察时间从短短 6 小时延长至 72 小时，从而能够捕捉活体神经元在较长时间内随环境变化而发生的动态变化。NeuM有望为目前尚无特效疗法的神经退行性疾病的研究和治疗开发提供洞察力。包括阿尔茨海默氏症在内的这些疾病是由于淀粉样蛋白等有毒蛋白质的产生和炎症物质的涌入造成神经元损伤的结果。NeuM 对神经元变化的精确观察可有效促进对候选治疗化合物的评估。金博士表示："此次开发的NeuM可以区分衰老和退化的神经元，成为阐明大脑退化性疾病机制和开发治疗方法的重要工具。"他进一步补充说："未来，我们计划改进 NeuM，通过设计荧光波长来区分绿色和红色等颜色，从而更精确地分析神经元。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

AI 系统绘出 “多彩” 大脑布线图 可解开和重建大脑密集神经元网络

AI 系统绘出 “多彩” 大脑布线图 可解开和重建大脑密集神经元网络 日本九州大学研究人员在新一期《自然・通讯》上发表文章称，他们开发了一种新的人工智能（AI）工具 QDyeFinder，其可从小鼠大脑的图像中自动识别和重建单个神经元。该过程涉及使用超多色标记协议去标记神经元，然后让 AI 通过匹配相似的颜色组合自动识别神经元的结构。将 QDyeFinder 的结果与手动追踪神经元的数据进行比较时，它们的准确性几乎一致。即使与已经充分利用机器学习的现有追踪软件相比，QDyeFinder 也能以更高的准确度识别轴突。

Intel大型神经拟态系统Hala Point集成11.5亿神经元 比人脑快200倍

Intel大型神经拟态系统Hala Point集成11.5亿神经元 比人脑快200倍 Loihi 2处理器早在2021年就已发布，首发采用Intel 4工艺，集成230亿个晶体管、六个低功耗x86核心、128个神经形态核心，单颗就有100万个神经元、1.2亿个突触，是上代规模的8倍，性能也提升了10倍。Loihi 2应用了众多类脑计算原理，如异步、基于事件的脉冲神经网络(SNN)、存算一体不断变化的稀疏连接，而且神经元之间能够直接通信，不需要绕过内存。尤其是在新兴的小规模边缘工作负载上，它实现了效率、速度和适应性数量级的提升。比如执行AI推理负载和处理优化问题时， Loihi 2的速度比常规CPU和GPU架构快多达50倍，能耗则只有百分之一。Hala Point系统的形态是一个六机架的数据中心机箱，大小相当于一个微波炉，内置1152颗Loihi 2处理器，共有140544个神经形态处理内核、11.5亿个神经元、1280亿个突触，最大功耗仅为2600瓦。系统内还有2300多颗嵌入式x86处理器，用于辅助计算。内存带宽达16PB/s(16000TB/s)，内核间通信带宽达3.5PB/s(3500TB/s)，芯片间通信带宽达5TB/s，可以每秒处理超过380万亿次的8位突触运算、超过240万亿次的神经元运算。Hala Point在主流AI工作负载上的计算效率非常出色，比如运行传统深度神经网络时，每秒可完成多达2万万亿次运算(20PFlops)，8位运算的能效比达到了15TOPS/W(每瓦特15万亿次计算)，相当于甚至超过了基于GPU、CPU的架构。在用于仿生脉冲神经网络模型时，Hala Point能够以比人脑快20倍的实时速度，运行其全部11.5亿个神经元。尤其是在运行神经元数量较低的情况下，它的速度甚至可比人脑快200倍！早期研究结果表明，通过利用稀疏性高达10比1的稀疏连接和事件驱动的活动，Hala Point运行深度神经网络的能效比可高达15TOPS/W，同时无需对输入数据进行批处理。Hala Point系统有望推动多领域AI应用的实时持续学习，比如科学研究、工程、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型、AI助手等等。 ... PC版： 手机版：