神经专题

神经阻滞术——慢性腰痛、颈痛与关节痛治疗的新选择

北京精诚博爱医院所实施的神经阻滞术是一种针对患者局部疼痛治疗手段，通过向特定部位注射局麻药或其他特定药物，来暂时性地阻断神经传导，进而达到减轻或消除疼痛的目的。这种疗法在慢性腰痛、颈痛或关节痛等常见疼痛疾病的治疗中，展现出了良好的治疗效果。在实际操作过程中，医生会根据患者的具体情况，超声引导下精确地将药物注射至目标区域，从而确保相关神经信号的传递受到有效阻断，减轻患者的疼痛感。神经阻滞

随着大型语言模型（LLMs）在各个领域的广泛应用，其训练和部署的效率问题日益凸显。传统的子词标记化方法，如Byte Pair Encoding (BPE) 或 Unigram，虽然能够在一定程度上压缩文本，但其压缩率通常只有4倍左右。LLMs在处理文本时，需要消耗大量的计算资源来处理这些标记。而且这些方法在处理长文本时，由于自注意力层的计算复杂度与序列长度的平方成正比，限制了模型能够处理的序列长度

推荐系统论文回顾：神经协同过滤理解与实现

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Kung-Hsiang, Huang (Steeve) 编译：ronghuaiyang 导读今天给大家回顾一篇论文，神经协同过滤，看名字就知道，神经网络版本的协同过滤，推荐算法的经典的方法之一。神经协同过滤(NCF)是新加坡国立大学、哥伦比亚大学、山东大学、德州农工大学于 2017 年共同发表的一篇论文。利用神经网络的

辐射神经场（NeRF, Neural Radiance Fields）

辐射神经场（NeRF, Neural Radiance Fields）辐射神经场（NeRF, Neural Radiance Fields）是一种基于神经网络的方法，用于从二维图像合成高质量的三维场景。这一方法由Ben Mildenhall等人在2020年提出，利用多视角二维图像进行三维重建，生成的场景具有逼真的细节和光照效果。 NeRF的基本原理 NeRF的核心思想是通过神经网络表示场景

Python俄罗斯方块可操纵卷积分类 | 稀疏辨识算法 | 微分方程神经求解器

🎯要点 🎯组卷积网络：实现循环组，可视化组动作，实现提升卷积核，MNIST 训练数据集训练组卷积网络的泛化能力 | 🎯可操控卷积网络：紧群的表征与调和分析，代码验证常规表征结果，不可约表征实现，傅里叶变换对群调和分析，实现可操控卷积网络 | 🎯深度概率模型：给定高维和结构化对单变量响应变量建模，实现分类响应模型，顺序响应模型、序列标记模型 | 🎯深度离散潜变量模型：使用FashionM

彩虹之上：神经生理学中有效使用彩色图的指南

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。数据的可视化在神经生理学研究中很常见。在这里，研究者强调了与彩虹(rainbow)配色方案持续误用有关的特定知觉问题，以电生理学中的时频分解作为一个例证。在此背景下，研究者回顾了神经生理学数据存在解释偏差的风险，并提供相应指南以改进色彩图的使用，为可视化复杂的、多维的神经生理学研究数据奠定基础。脑电图(EEG)是认知和临床神经科学

父亲-孩子在问题解决过程中的人际神经同步：fNIRS超扫描研究

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。人际神经同步(INS)已经在母-子互动研究中得到了证明，但目前在关于父-子互动的研究中还比较缺乏。这项研究考察了父亲和其5- 6岁的孩子(N = 66)在自然互动过程中的大脑活动同步情况，并讨论了与INS相关的因素。研究者将任务情景分为三种，合作完成、独自完成和休息阶段。研究结果发现，与独自解决问题和休息阶段相比，父-子在合作解决问题

神经同步预测儿童学习新单词的能力

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。社会互动，如共同阅读，对于早期发展和语言学习方面有着广泛的影响。目前的研究已经开始探索共同输入表征背后的神经机制，记录相同刺激条件下的个体之间的神经同步。神经同步可以预测与刺激和交流线索接触的质量，但目前的研究还未证明儿童之间的神经同步如何与实时学习相关。这篇研究利用功能性近红外光谱(fNIRS)，记录了45名儿童(3.5岁至

【 EI会议 | 西南大学主办 | 往届均已实现检索】第三届神经形态计算国际会议（ICNC 2024)

第三届神经形态计算国际会议（ICNC 2024) 2024 3rd International Conference on Neuromorphic Computing (ICNC 2024) 一、重要信息大会官网：www.ic-nc.org（点击投稿/参会/了解会议详情）会议时间：2024年12月13-15日会议地点：中国-重庆审稿回复时间：投稿后7个工作日内提交检索

神经气体生长算法【GNG】

当德国计算神经学家 Bernd Fritzke 在其 1995 年的开创性论文中提出后来被称为神经气体生长（GNG）的算法时，机器学习还是一个相对较新的领域，并且受到实际神经科学的极大启发。当时，神经科学正处于一个突破性的时代——这在很大程度上要归功于新的神经成像方法，包括功能性神经成像 (fMRI)、脑磁图 (MEG) 和扩散张量成像 (DTI)。这启发了计算机科学家创建类似于神经元工作方式

拥抱AI-图片学习中的卷积神经算法详解

一、定义卷积神经算法（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域中的一种重要算法，特别适用于处理图像相关的任务。以下是卷积神经算法的详细解释： 1. 基本概念定义：卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。起源：卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，最早出现的卷积神经网络有时间延迟网络和LeNe

Science刊发！乌普萨拉大学最新神经形态触觉人造皮肤可快速精准识别物体

当前，人形机器人使用的传统电子皮肤在处理触觉感知信息方面的能力并不强，尤其是在时间信息编码和快速特征提取方面存在一定的局限性。简单来说就是机器人无法完成在接触到物品的瞬间，判断用怎样的力度去对该物品做出反应。尽管多模态大模型和视觉语言模型致力于提高人形机器人的触觉感知力，但是和人类的五感能力对比仍然相形见绌。这一点是神经机器人领域亟待突破的瓶颈。近日，乌普萨拉大学电气工程系的张志斌、陈立波教授

搜维尔科技：使用Touch 触觉力反馈设备，用户可以完全沉浸在培训模拟、神经康复或远程的机器人操控中

使用Touch 触觉力反馈设备，用户可以完全沉浸在培训模拟、神经康复或远程的机器人操控中搜维尔科技：使用Touch 触觉力反馈设备，用户可以完全沉浸在培训模拟、神经康复或远程的机器人操控中

药物设计中的SE3等变图神经网络层- EGNN 解析

此部分内容介绍了常用在药物设计深度学习中的SE3等变网络层 EGNN。主要对EGNN的代码逻辑、模块进行解析，并介绍其中的SE3等变在模型中的原理。注：EGNN代码有多种。此部分EGNN代码来源于DiffLinker。其源头为EDM模型，DiffLinker进行了修改。一、背景知识在药物设计中，关于3D分子，通常被只考虑原子，并将原子表示为节点。一个节点（原子）的特征分为两部分

深度学习语言模型(2)-词向量，神经概率网络模型(keras版本)

目录: 深度学习语言模型(1)-word2vce的发展历程深度学习语言模型(2)-词向量，神经概率网络模型(keras版本) 深度学习语言模型(3)-word2vce负采样(Negative Sampling) 模型(keras版本) 1.神经概率网络模型(2003年)，步骤如下: （1）输入层，将每一个词都使用随机的100维向量表示（2）投影层，将一个上下文的词拼接起来，比如滑动窗口是3，

自监督表示学习和神经音频合成实现语音修复

关键词：语音修复、自监督模型、语音合成、语音增强、神经声码器语音和/或音频修复的目标是增强局部受损的语音和/或音频信号。早期的工作基于信号处理技术，例如线性预测编码、正弦波建模或图模型。最近，语音/音频修复开始使用深度神经网络（DNNs），主要是全监督学习和编解码器架构，编码器输入为掩蔽的信号，解码器生成缺失部分的估计。我们探讨使用语音SSL模型进行语音修复的情况，即从其

深度神经网络教程（个人总结版）

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是机器学习和人工智能的核心技术之一，已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、自动驾驶等领域。本文将详细介绍深度神经网络的背景、基本原理、架构、训练方法、优化技巧以及常见应用。一、深度神经网络的背景 1.1 历史发展深度神经网络的起源可以追溯到20世纪40年代，当时McCulloch和Pitts提出了MP神经元模

经典文献阅读之--U-BEV(基于高度感知的鸟瞰图分割和神经地图的重定位)

0. 简介高效的重定位对于GPS信号不佳或基于传感器的定位失败的智能车辆至关重要。最近，Bird’s-Eye-View (BEV) 分割的进展使得能够准确地估计局部场景的外观，从而有利于车辆的重定位。然而，BEV方法的一个缺点是利用几何约束需要大量的计算。本文《U-BEV: Height-aware Bird’s-Eye-View Segmentation and Neural Map-bas

MATLAB雨刮通风空调模糊器和发电厂电力聚变器卷积神经

🎯要点 🎯状态估计和控制：🖊线性卡尔曼滤波弹簧-质量-阻尼器系统状态估计：定义数学差分方程模型、从贝叶斯定律导出卡尔曼滤波器算法 | 🖊扩展卡尔曼滤波非线性角度测量追踪阻尼振动器运动：定义非线性模型、数值计算雅可比行列式 | 🖊无迹卡尔曼滤波弹簧-质量-阻尼器系统状态和参数估计：定义非线性数学模型，计算加权矩阵 | 🖊物体随机移动距离估计：定义动态数学模型，模型噪声协方差矩阵。🎯自

$神经网络如何学习到加法等算法 - 神经编码器-解释器（Neural Programmer-Interpreters）$