我们的生活中总是充满了无尽的好奇与探索。在这个充满无数未知的宇宙中，我们的大脑无愧于是最复杂的存在之一。 本文将带领大家深入探究记忆、睡眠和情绪与大脑千丝万缕的关系，探寻我们心灵的奥秘。 记忆与大脑
神经活动在大脑中的快速和协调传播为复杂的行为和认知提供了基础。跨神经科学子领域的技术进步对这些动态有了深入的了解，但趋同点往往被语义差异所掩盖，造成了子领域特定发现的孤岛。在这篇综述中，我们描述了大脑状态作为全脑活动的基本组成部分的简约概念化如何为跨尺度和跨物种的发现提供了一个共同的框架。我们列举了通常用于研究与生理和高阶认知过程相关的大脑状态的各种技术的例子，并讨论了它们之间的整合如何能够更全面和更机械地表征对生存至关重要但在疾病中被破坏的神经动力学。
撰文：朱哼哼 编审：王新凯 排版：李雪薇 如何证明你是你自己？身份证？户口本？DNA？还是指纹... 大家有没有想过，或许我们装满智慧的大脑，更能证明我们是这个星球独一无二的存在？ 近日，来自瑞士洛桑联邦理工学院医学图像处理实验室和神经假体研究中心的 Enrico Amico 教授及其团队，发表了一项新的研究，表明人类大脑同样具有独一无二的活动特征，即「大脑指纹」。同指纹识别一样，通过大脑“指纹”也能精准识别不同个体。 同时，研究人员还证实，大脑独一无二的活动特征最先出现在眼球运动、视觉感知相关的感
有人把研究大脑叫做两耳之间的“登月计划”！我们的大脑有超过860亿个神经元，同时，每一个神经元又有几千个突触和其他的神经元建立起联系，相当于把银河系里所有的星星加起来的数量。
研究人员绘制了一种名为「秀丽线虫」(caenorhabditis elegans) 的微型土壤线虫大脑的物理结构图，为这种动物的大脑结构及其处理信息的方式创建了一个新的模型。
神经科学的目的是通过分析复杂的脑细胞群活动模式来理解大脑中的认知，但问题是数据时间格式影响分析。大脑是一个有自己的动态和时 间机制的系统，不同于人为定义的时间系统。在这里，我们展示了脑时间工具箱，这是一个软件库，它可以 根据协调认知神经模式的振荡来重新调整电生理学数据。这些振荡不断地减慢、加速又经历突然变化，导致大脑内部 机制和时间机制间的不和谐。工具箱通过将数据转变为协调振荡的动力学数据，设置振荡周期作为数据的新时间轴来克服机制间不和谐。从而研究大脑中的神经模式，有助于神经科学探究动态认知，本文演示了 工具箱如何显示在默认时钟时间格式中没有的结果。
大脑的特点是结构连接的不同模式支持无与伦比的认知能力和广泛的行为。新的非侵入性成像技术允许全面测绘这些模式。然而，一个基本的挑战仍然是理解大脑的结构线路是如何支持认知过程的，这对个性化的心理健康治疗具有重大意义。在这里，我们回顾了最近应对这一挑战的努力，利用物理学的直觉、模型和理论，跨越统计力学、信息论、动力系统和控制等领域。我们首先描述了在空间嵌入和能量最小化的约束下，以结构布线为例的脑网络架构的组织原则。然后，我们调查了大脑网络功能模型，规定了神经活动如何沿着结构连接传播。最后，讨论了脑网络控制的微扰实验和模型；它们利用信号沿结构连接传输的物理学来推断支持目标导向行为的内在控制过程，并为神经和精神疾病的基于刺激的治疗提供信息。本文发表在Nature reviews Physics杂志
2016年的一天，在江苏省无锡市的鸿山小镇，正在悄然进行着一场物联网、云计算等新兴科技应用的宏大计划，这就是国内智慧城市的第一个试点。4年后的今天，鸿山小镇已经是具有智慧城管、智慧农业、物联派出所等多项智能应用的智慧城镇了。
大脑训练是一种旨在改善认知能力的结构化和重复性的练习。尽管过往研究对大脑训练的效果得到有争议的结果，研究人员仍然对探索大脑训练的效果感兴趣。
大脑连接不仅仅是大脑区域之间的信号传递。行为和认知通过皮层区域的相互作用而产生。这需要通过紧密连接的网络将本地和远程区域整合在一起。大脑连接决定了大脑的功能结构。活体大脑连接成像为识别认知神经生物学背后的驱动因素提供了机会。物种之间和人类之间的连通性差异进一步加深了对大脑进化和不同认知特征的理解。脑病理通过断开连接放大了这种变异性，从而导致认知功能的解体。长期症状的预测现在优先基于大脑断开。这种思维模式的转变将重塑我们的大脑地图，并挑战现有的大脑模式。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】深度学习十年来取得辉煌成就，但其计算、学习效率仍比人类的大脑弱很多。为了突破瓶颈，Meta AI宣布开启一项长期研究计划，以自然语言为切口，比较AI模型和大脑的异同。 近几年，随着大规模预训练语言模型的横空出世，让人类终于有了处理、生成、理解自然语言的能力。 虽然模型已经在部分NLP任务上超越了人类的性能，但要说AI在学习、理解语言的能力和效率已经超越了人类，还为时过早。 拿一个最简单的词「orange」来说，即便是小孩子也能通过几个简单的例子就能
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】果蝇幼虫大脑连接组有了，重建人类大脑还远远远远远...... 虽说现代的深度学习早已脱离对「生物神经网络」的模仿，但了解生物大脑的运行机制，对于神经网络模型的未来发展仍然很有帮助。 大脑回路的结构方式影响着大脑的计算能力，但到目前为止，除了在一些非常简单的生物体中，仍然还没有看到任何大脑的具体结构。 去年11月，来自剑桥大学、约翰霍普金斯大学、珍利亚研究园区等多家顶尖机构的研究人员在Biorxiv上传了一篇论文，经过十余年的艰苦研究，首次完
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,QSM,MRS,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解思影科技的课程及数据处理服务，可添加微信号siyingyxf或18983979082咨询(电话18580429226，杨晓飞）。(文末点击浏览）
Julich-Brain 是人类大脑的第一个3-D 图谱的名称，它以微观分辨率反映了大脑结构的可变性。该图谱具有近 250 个结构不同的区域，每个区域都基于对 10 个大脑的分析。超过24,000 个极薄的大脑切片被数字化、组装成三维图像，并由专家绘制。作为欧洲人类大脑项目新的 EBRAINS 基础设施的一部分，该图谱作为一个界面，以空间精确的方式链接有关大脑的信息。由 Katrin Amunts 教授领导的德国研究人员现已在《Science》杂志上展示了新的大脑图谱。
而直到现在，研究人员也没能破解大脑中的细胞网络机制的缺陷是如何导致了精神疾病和痴呆等其他疾病。
昨天，我们全网首发了Tim Urban所撰写的，关于马斯克新公司Neuralink的科普文章的第一部分。 不过，那仅仅是个开胃汤，真正的热菜还没端上桌。 今天，我们也还不打算上热菜，而是来一个餐前小凉菜，挑动您的味蕾，激起您对热菜的无限期待。 是的，昨天，我们来了一场时间轴上的旅行，从最早的原始生物到复杂的人类系统，给出了一副神经网络如何一步步发展壮大的全景图。 今天，我们将抓住人类的大脑不放，带您深入这个旅行终点站，一览其中的神奇之处。 准备好了吗？那就让我们钻进大脑，在导游的带领下，用全新
个体间行为差异的大脑结构有何关联?十多年前，结构MRI的进步为解决这个问题开辟了有希望的新途径。最初的研究浪潮逐渐导致概念和方法的重大转变，复制危机揭示了传统方法的局限性，包括在健康个体的小样本中寻找
如今，越来越多的厂商都在做智能家居，也各有各的特色。摆在用户面前的，除了各式各样的智能家居产品，还有名目繁多的智能家居技术体系。
---- 新智元编译 来源：thenextweb 作者：TRISTAN GREENE 编辑：Sean 【新智元导读】近日，加州伯克利研究人员在老鼠头上开一个「窗口」，将全息图直接投射到老鼠大脑中，成功地激活和抑制了老鼠大脑中特定的神经元群。这种方法可以让研究人员在模拟大脑对外界刺激作出的自然反应时，以每秒数百次的速度操控特定神经元群。 加州大学伯克利分校的神经科学家正在开发一种可编辑人类大脑活动的设备。这种设备可以影响人类大脑，「编辑」人类的感觉和记忆。阿诺德·施瓦辛格主演的恐怖科幻电影《全面回忆》
猛烈的公牛在冲锋的途中锁定了双腿。它将双蹄扎进地下，在与之搏斗的人类参赛选手被刺伤之前停了下来。
---- 新智元报道 编辑：David 武穆 【新智元导读】Meta表示，以后AI就能读懂你在想啥了。 每年，全世界有超过 6900 万人饱受创伤性脑损伤的折磨，他们中的许多人无法通过语音、打字或手势进行交流。 如果研究人员开发出一种技术，可以通过非侵入性的方式直接从大脑活动解码语言，这些人的生活将会大大改善。 现在，Meta搞了个新研究，就是要解决这个事儿。 刚刚，Meta AI官方博客发文，介绍了可利用AI从大脑活动中直接解码语音的新技术。 从一段时间为3秒的大脑活动中，这个AI可以从人们日
摘要：大脑组织的一个关键原则是将大脑区域的功能整合成相互关联的网络。在休息时获得的功能MRI扫描通过自发活动中的相干波动模式，即所谓的功能连接，提供了对功能整合的见解。这些模式已被深入研究，并与认知和疾病有关。然而，这个领域是细分的。不同的分析方法将对大脑进行不同划分，限制了研究结果的复制和临床转化。这种划分的主要来源是将复杂的大脑数据简化为用于分析和解释的低维特征集的方法，这就是我们所说的大脑表征。在本文中，我们提供了不同大脑表征的概述，列出了导致该领域细分和继续形成汇聚障碍的挑战，并提出了统一该领域的具体指导方针。 1.简述 静息态MRI的研究领域是分级的，关于预处理流程、脑分区方法、后处理分析方法和端点都存在争议。这个问题的主要来源是脑表征的挑战。磁共振产生大量的高维数据，一个主要的分析任务是从测得的脑活动的巨大的复杂度中提取可解释的内容。此处我们用“脑表征”来描述这个降维过程。脑表征是一个采集的MRI数据的多层面描述，包括脑单元的空间定义（分区）和在脑单元水平提取可解释特征的总体测度（如配对相关）。如何表征脑数据从根本上奠定了脑功能和组织的描述。 脑的表征经常被考虑为映射问题，旨在消除功能和神经组织的神经解剖不同区域的边界。然而，脑表征包括了表征形式以及数据如何转化成这些表征。本文旨在为该领域的一致性和可重复性提供一个rfMRI表征挑战的入门。 2.脑表征入门 脑表征可以将采集得到的BOLD数据减少为一组特征进行分析。许多脑表征识别：1）一组低维脑单元（空间分区）2）应用在脑单元水平的一组测度组合（配对相关）。这些特征用于后面的统计或预测分析。用“脑单元”来指代任意空间上定义的神经实体，可以被当作一个基础的功能处理单元。“测度组合”作为计算特征的方法，相对于脑单元定义。组合测度用来回答研究问题，因此是相对“特定领域”的。一小部分脑表征不用脑单元和组合测度，而用估计特征，可以代表活动的复杂的时空模式。 2.1定义一个脑单元 rfMRI空间分辨率轻松可达2x2x2mm³，这会在全脑得到约100000体素。rfMRI中,这些体素（或顶点）是最小的可测脑单元。然而其并不代表具体的神经解剖层级水平。因此会将体素或顶点单元组合成更小的脑单元集合来实现有意义的低等级脑表征。 脑单元可能在空间上相邻或不相邻。相邻脑单元与功能具体皮层区域一致（图1a），不相邻脑单元可以捕捉层级组织的和大的半球对称脑的复杂网络结构（图1b）。脑单元可以是二值化（一个体素或顶点被分配到一个单元）的或加权的（体素或顶点根据其权重对多个单元有贡献）。 很多方法可以来定义脑单元。明显的选择是根据基于组织学、病变、褶皱或其他特征定义的图集的分区。但这些图集源于小部分人，且解剖上定义的边界与功能组织不一定匹配。很多方法用功能数据来定义分区，包括ICA,PCA，非负矩阵分解，概率功能模块或字典学习。这种分区依赖于自发BOLD波动，限制了其适用性。用解构、静息、任务结合的多模态方法可能提供广泛性更好的分区。
【新智元导读】11月15日下午，在由《环球科学》和财新传媒联合主办的STEP全球科技峰会上，美国艾伦脑科学研究所所长、首席科学家克里斯托夫·科赫分享了他最新的研究。他正领导着一项为期10年的大型脑科学
你知道吗？果蝇是公认被人类研究的最彻底的生物之一，截至目前，已有 8 个诺贝尔奖颁发给使用果蝇的研究，这些研究推动了分子生物学、遗传学和神经科学的发展。
【新智元导读】大多数神经学家认为，大脑通过改变脑细胞或神经元之间的连接及其强度学习。但有实验结果表明，大脑的学习方式更类似计算机：将信息编码到神经元内的分子中，并从中读取用于计算的信息。大脑的学习过程涉及将类似字符串的东西存储在单个神经元内部的分子里，而不是重新改变神经网络的连接。这在学习与记忆研究领域还是一个全新的概念，瑞典的一项研究更是表明大脑可以记住简单数字信息，这对大脑可以存储信息却不可以存储数字的传统认知提出了挑战。 大多数神经学家认为，大脑通过改变脑细胞或神经元之间的连接及其强度学习。但有实验结
自从3D打印技术开始火了，小编除了等周末就只等3D打印技术出新的产品了。因为，每一次新的产品都是惊喜！现在，3D打印大脑来了！说实话，刚开始小编是拒绝的，因为大脑是最复杂的器官，没有之一。但是，如果3
人类胎儿以及早产儿的磁共振成像、组织学和基因分析方法为产前大脑发育的阶段过程提供了见解。对出生前微观和宏观脑网络发育理解的增加，激发了人们对理解产前大脑发育与常见神经疾病的相关性的兴趣。关于宫内大脑对环境、可塑性窗口以及涉及大规模网络连接中断的儿童期疾病的产前起源的敏感性，存在大量的问题。许多现有的关于人类产前神经发育的文献都来自横断面或案例研究，这些研究不能解决出生前大脑发育中个体差异的纵向后果。本文将：1)详细介绍研究人类产前大脑的具体方法，2)总结人类产前神经网络的大规模发展，整合各种实验方法的研究结果，3)探索早期发育大脑的可塑性以及产前易感性的潜在性别差异，以及4)评估将特定的产前大脑发育过程与儿童常见神经系统疾病的异常神经连接形式联系起来的机会。本文发表于Biological Psychiatry杂志。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距
转自｜煎蛋 网址｜www.jiandan.net 脑联网时代即将到来。当四只老鼠的大脑相连形成“脑联网”，它们完成计算任务的能力要比任何一只老鼠独立完成要好得多。 Katie Zhuang, Du
弄清楚大脑是如何控制某些行为的--比如以正确的方式拿起水果刀削水果，是非常重要的一件事。其中一种方式就是开发脑机接口，利用脑机接口来帮助他们的思想来控制它们。
今天，谷歌与霍华德 • 休斯医学研究所 (HHMI) 和剑桥大学合作，发布了一项深入研究果蝇大脑的重磅成果 —— 自动重建整个果蝇的大脑。他们使用数千个谷歌云 TPU，重建的完整果蝇大脑高达 40 万亿像素。有了完整的大脑图像，科学家距离了解大脑如何工作更近了一步。
如果我们自己不能揭开大脑的秘密，也许机器可以为帮助我们做到。 说到“黑盒子”，可能没有比人脑更令人难以理解的类似机制了。人类大脑中的灰质是如此的复杂，以至于科学家们常常哀叹，它甚至无法完全理解自己。 但是如果我们自己不能揭开大脑的秘密，也许机器可以为帮助我们做到。在最新发表的《自然通讯》杂志上，宾夕法尼亚大学心理学家迈克尔·卡哈纳（Michael Kahana）领导的研究人员发现，机器学习算法（本身就是超级难以理解的系统）可以用来解码和增强人类记忆。 它是如何做到的？这需要触发精确定时的电脉冲，并将其发送到
---这是一篇很有深度的文章，把深度学习和大脑做了比较，一步步分析，通俗却不简单。
新生婴儿立即表现出对物体、数字、人和语言的复杂知识,这一事实驳斥了这样的假设,即他们的大脑只不过是吸收环境强加给他们的任何东⻄的空白板、海绵。一个简单的预测随之而来:如果我们可以解剖新生儿的大脑,我们应该在出生时甚至更早的时候观察到与这些主要知识领域相对应的组织良好的神经元结构
去年夏天，哈佛大学和谷歌的研究人员联合发布了第一张部分人脑的连接图。针头大小的组织被保存下来，用重金属染色，切成5000片，并在电子显微镜下成像。
加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院的研究人员设计了一种新的大脑传感器阵列，具有密集的网格，由 1,024 或 2,048 个嵌入式皮质电图 (ECoG) 传感器组成。研究人员通过来自人类和大鼠的数据，证明了该阵列可以直接从人脑表面记录电信号，并以破纪录的细节记录下来。该论文于 2022 年 1 月 19 日发表在《Science Translational Medicine》期刊上。
当前，有很多神经技术可以读取我们大脑中正在发生的事情，修改它们的功能方式，并改变线路。
第一部分：简介 我们大脑的认知能力如何抵御环境的创伤，剧烈的大脑创伤后的变化（作者举例失明小孩的写作经历）?鉴于我们截然不同的感官体验,为什么菲利普和我会有相同的想法?不同的人类大脑是如何在相同的概
带个三岁小娃去动物园，她凭直觉就知道这个在吃树叶的长脖子生物就是她图画书中叫做“长颈鹿”的动物。这看起来很平常，但其实非常了不起。图画书里是一个单线条组成的静态轮廓，而动物园所见的是一个充满颜色、质感
AI 科技评论消息，今早，Jeff Dean、David Ha、François Chollet 等谷歌大脑研究员各自在推特上发布了一则消息，谷歌大脑要开到东京去了！
论文：https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2019/04/11/605634.full.pdf
---- 新智元报道 编辑：武穆 桃子 【新智元导读】今天，脑科学计划宣布启动的「细胞图谱网络项目」，目标是绘制世界上最全面的人类大脑细胞图谱。这种雄心，堪比当年的人类基因组计划。 今天，美国国立卫生研究院（NIH）宣布了两个由「脑科学计划」发起的创新项目： 一个是「脑科学计划之细胞图谱网络项目」(BICAN)，另一个是「精确脑细胞访问设备中心」。 未来5年，BICAN项目将获得5亿美元的资助，旨在绘制世界最全面的脑细胞图。 研究院认为，这些BRAIN 2.0项目旨在改变我们对脑细胞类型的理解
---- 新智元报道 来源：Google AI Blog 编辑：yaxin, LQ 【新智元导读】2019年，谷歌首次成功重建了果蝇大脑神经元的3D模型。2020年，谷歌公布了果蝇「半脑」连接组。今天，谷歌发布H01人脑成像数据集，1.3亿个突触，数万个神经元，史上最大样本！ 突触，是神经网络的「桥梁」。 我们知道，人类大脑有860亿个神经元，因为有了突触，才可以把神经元上的电信号传递到下一个神经元。 长久以来，科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构，以了解神经系统是如何工作的。 不知
据美国赫芬顿邮报2015年10月报道，身为谷歌高管的未来学家和发明家RayKurzweil（《奇点将至》的作者，奇点大学的创始人）预测，借助于游弋在人类大脑毛细血管中的纳米机器人（来自DNA链的微小机器人），到2030年人类大脑将能够连接到云服务器，这将使人类可以将邮件和图片直接存储到大脑并备份我们的思想和记忆。通过将人脑与计算机相连接，人们将发展出更复杂的情绪和性格。他认为人类将会变得更加有趣、更加性感、并能够更好地表达自己的爱意。他把人类大脑在非生物方面的思维延伸看作人类的另一次进化—就像人类祖先学习使
上一篇我们分析了有专长的巨大好处。同时我们知道了，任何人只要持续的学习精进，就一定会成为非常厉害的人。但大部分却是不能坚持的，有硬件和软件两方面的原因。今天我们先分析硬件件方面的问题。
由 Neurosoft Bioelectronics公司开发的一种新型柔性大脑植入物首次在人体中进行了测试。虽然还需要更多的研究来证明其安全性和有效性，但这种装置可以为我们提供更好的方法来分析大脑，甚至用精确的脉冲电流来刺激大脑。
这几天，我们在以全网最完整的编译、全网最迅速的动作，为读者带来科技人气王Tim Urban的Neuralink长文。 第一篇我们仔细剖析了神经网络的进化史； 第二篇则重点讲解最为复杂的神经网络——人类大脑是如何工作的； 第三篇我们径直进入大脑——以了解人们如何捕获并控制大脑信号； 第四篇，马斯克终于说出了他究竟要对你的大脑动什么手脚。 今天我们就来探索一下：把大脑直接连上网络后，你生活会变成什么样子？ 上半部分，我们将告别语言，告别声音，直接将意念由大脑传给另一个大脑。 下半部分，我们将一一剖析脑对脑交
选自CMU 机器之心编译 参与：黄小天、Smith 近日，卡内基梅隆大学官网上发表了一篇题为《Beyond Bananas: CMU Scientists Harness「Mind Reading」T
今年，随着AlphaGo战胜围棋选手，人工智能这一过去有些技术的名词开始被各方越来越多地提及。Google I/O大会上，人工智能成为唯一主题；百度世界大会上，李彦宏说人工智能是互联网下一幕。今天，在一年一度的杭州云栖大会上，杭州市政府联合阿里云在内的13家企业启动了“城市大脑”项目，意味着着阿里云在人工智能布局上迈出了重要的一步，且走了一条颇具阿里特色的道路。 在我看来，城市大脑给世界带来的改变可能比AlphaGo要大得多。 实现了对城市全局的实时分析和决策 什么是城市大脑？引述阿里云之父、阿里巴巴集团
人们对于神经影像的研究已不满足于对大脑局部的研究，开始探索汇集了更多分散于多个脑系统的脑活动预测模型。这里我们回顾多变量预测模型如何对定量可重复的预测结果进行优化，构建了比传统模型具有更大影像的身心交互模型并对大脑表达构筑于思维模式的方法进行了解释，尽管在实现前两个目标方面取得了越来越大的进展，但是模型仅仅开始处理后一个目标。通过明确地识别知识的缺口，研究项目可以有意地、程序化地朝着识别潜在心理状态和过程的大脑表征的目标前进。本文由美国科罗拉多大学学者发表在Neuron杂志。
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