追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
通过使用行为分析、遗传工具、神经成像和CRISPR基因编辑等技术,研究发现果蝇大脑中的关键神经节点在多个物种中是保守的,但这些节点能够灵活地响应不同的感官信号,例如D.melanogaster果蝇通过感知一种特定信息素,而D.yakuba果蝇则能在黑暗中通过7-三十碳烯(7-tricosene,一种化学信号)找到配偶。研究表明,外周神经回路...
...医学伦理等限制,脑科学产业化应用当前整体尚处于前瞻性研究阶段
公司回答表示,您好,公司对科技前沿重点领域均有积极关注并开展前瞻布局研究。由于脑本身的复杂性和特殊性、医学伦理等限制,脑科学产业化应用当前整体尚处于前瞻性研究阶段。
中国科学家构建脑类器官模型,为研究人类大脑提供新窗口
脑科学是生命科学研究的重要领域之一,在理解人脑、干预脑疾病以及开发人工智能等方面具有重要作用。在过去,研究大脑主要借助模式动物和二维细胞培养等模型的方式。近年来,脑类器官的出现为探索人脑奥秘提供了新的机遇。类器官(organoid),即类似于真实器官的微型模型,通过对多能干细胞或者成体细胞进行体外三维培养,自组织...
追问快读 | 为什么AI读心术的研究,大多是对资源的浪费?(大二通俗版)
在当前的科技景观中,人工智能“读心术”正逐步展现其初步形态。科学家们正在尝试通过分析我们大脑中的活动模式来预测我们的思维内容。这项技术被称为“心理状态解码器”,亦或是“AI读心术”。研究人员利用功能性磁共振成像(fMRI)来捕捉大脑活动的血氧依赖信号,记录下我们的行为和感受,再通过机器学习算法解析这些数据,...
7.2 脑科学日报|Nature:神经科学大规模研究的几项关键技术
1,Nature综述:神经科学大规模研究的几项关键技术来源:丁香学术大脑由数十亿神经元和数万亿突触组成,它们以极其复杂的方式相互连接和交流。从分子和细胞层面到整个大脑系统,神经科学需要在多个尺度上理解大脑功能,这种尺度差异带来了解析和整合信息的难题。近年来,大规模神经生理学和单细胞分析技术的进步为理解...
天桥脑科学研究院举办脑健康数据库建设与科技伦理研讨会:科技进步...
天桥脑科学研究院创始人雒芊芊表示,这些话题既具有现实意义,又具前瞻性(www.e993.com)2024年10月22日。她指出,由于人工智能领域技术的快速发展,一些原本只在科研和临床研究中出现的伦理问题,如隐私保护,如今变得更加复杂。此外,AI技术本身还带来了新的伦理和价值观问题。上海市精神卫生中心院长赵敏教授则从数据库建设角度谈到,探讨数据库标准化及其...
脑科学在文言文教学中有运用价值?普通的文言文教学有什么困境
脑研究指出,情绪性资料具有较高的优先性,当机体对某种情境产生情绪性反应时,古老的边缘系统(由杏仁核刺激)就会起主要作用,暂缓其他复杂的加工,而且人们对学习情境的“感觉”会决定其投入注意力的程度。而在适宜情境的作用下,大脑会支持学生的学习活动。基于脑科学的高中文言文教学注重创设文言情境,创新高中文言文...
重磅丨 环特脑类器官模型构建成功,助力脑科学研究新时代
脑类器官可模拟大脑发育过程,通过将不同的外源类脑组织融合获得复杂的神经结构,探索早期发育大脑,用于脑发育过程的表观遗传学研究及神经发生、神经元分化、突触形成等过程研究,从而有助于深入了解大脑发育的分子机制和信号通路,研究胚胎期表观遗传学信号分子对神经发育的影响,为神经系统疾病的预防和治疗提供理论支持。
诺奖之后的复杂科学:18位学者勾勒未来20年复杂系统研究图景
在神经科学中,脑科学的研究正在蓬勃发展,然而系统的复杂性具有固有的多尺度特性,并且在分子水平上由于相互作用的丰富组合,这就为全面理解大脑功能带来了挑战。最后,在未来二十年,复杂性将成为奠基量子互联网的关键,这需要将量子信息的进展与我们对经典复杂通信系统(如当前的互联网)的理解结合起来。2021年诺贝尔奖的...
专访北京智源人工智能研究院院长、北大计算机学院教授黄铁军:我们...
脑科学特别是认知神经科学,对于人工智能系统的设计提供了启发。另一方面,人工智能作为一种技术,将制造出越来越复杂的智能系统。人工神经网络,在它有意识之前,你可以自由地解析它,比如加或减一个参数,来调整它,而人脑研究,很多时候是无法实验的,所以,机器智能的研究有助于人脑智能的揭秘,一定程度上也是因为实验比较自...