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神经学论文前沿信息_毕业论文参考文献免费网站(2024年11月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

神经学论文

神经内科论文选题20个建议，快来看看吧！大家好！今天给大家分享一些神经内科的论文选题，希望能给大家一些灵感。以下是我整理的20个选题，供大家参考哦~ 基于循证的预见性护理对神经内科重症患者呼吸道感染的预防效果 𐟌𗊤𘭥Œ𛧐†念下构建神经内科阶段性康复管理模式的应用效果 𐟌🊧垧𛏥†…科颅内感染性疾病患者多重耐药菌感染危险因素分析 𐟧 神经内科终末期患者安宁疗护KAP现况调查及其相关影响因素的模型构建与验证 𐟌𑊧垧𛏥†…科重症监护室中重症急性缺血性脑卒中患者小腿肌间静脉血栓发生率与危险因素 𐟚‘ HFMEA理念联合精细化护理在提高神经内科ICU中心静脉导管护理质量中的应用 𐟒‰ 早期肠内营养护理干预用于神经内科重症患者营养状况及并发症的改善 𐟍𜊥Ÿ𚤺Ž循证证据的脑卒中相关性肺炎预防措施在ICU急性缺血性脑卒中病人中的应用效果 𐟧ꊦ𕅨𐈥…觔Ÿ命周期健康管理中小儿神经内科医师的职责和培养方式 𐟑𖊧垧𛏥†…科门诊良性阵发性位置性眩晕发病与复发因素分析 𐟌Š 神经内科危重症患者不同时间段发生肠内营养喂养不耐受的影响因素研究 𐟍𒊐DCA循环管理对神经系统危重病例下肢深静脉血栓形成的影响及患者自我效能与依从性研究 𐟛‘ 血清快速血浆反应素试验阴性梅毒患者发生神经梅毒的临床观察 𐟧Ÿ‍♂️ 肠内营养液不同输注方式对神经内科ICU危重症患者肠内营养并发症的影响 𐟒Š 个体化康复护理在神经内科女性脑卒中患者中的应用效果 𐟑颀𐟦𜴦ˆ–不伴神经源性直立性低血压的帕金森病患者认知损害的临床特点 𐟧 体外刺激性咳嗽联合经口咽通气道吸痰法在神经内科肺部感染病人中的应用 𐟌쯸 神经冰冻切片刚果红染色技术在周围神经病病理诊断中的应用效果探讨 𐟔슧垧𛏥†…科护士的脑卒中偏瘫康复护理认知、态度、活动现状及其影响因素分析 𐟑颀𐟏늧垧𛏥†…科睡眠障碍患者优质护理干预后的血压与睡眠质量情况分析 𐟌™ 以上题目仅供参考，不能直接使用哦~希望大家都能找到适合自己的选题，顺利完成论文！𐟓š

牛津大学睡眠研究项目，生物专业暑假首选！ 𐟔姉›津大学全新科研项目火热上线！特别适合分子生物学、分子医学、基因组学和分子神经生物学专业或对这些领域感兴趣的学生。如果你有发表论文或需要名校教授推荐信的计划，这个项目绝对不能错过！ 𐟓Œ项目大纲： ✨生物周期节律基础：了解生物钟的概念 ✨生物节律基因及调控回路：探索基因如何影响生物节律 ✨生物节律与神经生理作用：研究生物节律对神经系统的影响 ✨基因对睡眠、日常活动、新陈代谢及生理作用的影响：揭示基因与睡眠等生理活动的联系 ✨睡眠的科学：探索睡眠的原因、睡眠时大脑的活动、控制睡眠的因素 ✨睡眠质量的测量和评估：学习如何评估睡眠质量 ✨下一代基因组测序（NGS）：通过测定DNA或RNA的序列来研究与疾病的技术 ✨睡眠障碍和生物节律失调的治疗措施：了解如何治疗睡眠障碍和生物节律失调 ✨靶点选择定向新药物开发：探索新药物开发的潜力和方向 𐟌ˆ导师介绍： Aarti导师现任牛津大学纳菲尔德临床医学中心终身教授、临床神经科学研究院成员，并领导“昼夜节律和睡眠调节分子机制”研究小组。 𐟓Œ项目结束后你可以收获什么？ [有R]6-7周在线小组科研+70小时论文答疑与辅导 [有R]10封授课教授定制推荐信（可用于网推） [有R]EI/CPCI级别国际英文会议论文发表 [有R]项目研究报告+项目证书 𐟌Ÿ快来加入这个充满挑战和机遇的科研项目，开启你的学术之旅吧！

2024诺贝尔物理学得主：以神经网络为笔，书写AI时代新篇章财联社 2024-10-08 当地时间周二（10月8日），瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰ⷊⷩœ普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里ⷅⷨ𞛩`𜈇eoffrey E. Hinton）。霍普菲尔德和辛顿将平分1100万瑞典克朗（约合110万美元）的奖金，以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明，这些发现为当今的机器学习应用奠定基础。 1982年，霍普菲尔德在论文中提出了“霍普菲尔德网络”，旨在模拟人脑记忆的存储和检索过程。这个自联想记忆网络能够在部分或不完整输入下，通过动态调整神经元状态，恢复完整的存储模式。霍普菲尔德网络的提出推动了神经网络领域的发展，尤其是在理解记忆如何在大脑中存储和检索的机制上提供了理论框架。且它的“能量最小化”思想影响了后续许多神经网络模型的发展。霍普菲尔德网络被广泛应用于神经科学、计算机科学和优化问题等领域，尤其是在模式识别、联想记忆和优化算法方面发挥了重要作用，在推动现代人工智能和神经计算理论的发展上起到了关键作用。霍普菲尔德还对生物物理学和分子生物学做出了重要贡献，特别是在蛋白质折叠和生物系统的计算功能方面。他提出的“Hopfield Barrier”概念解释了蛋白质如何有效找到其折叠的最低能量状态。霍普菲尔德网络的发现吸引了一些理论物理学家参与到神经网络的研究当中。而辛顿就将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络，这种新网络使用另一种方法：玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）。神经网络在图像识别、语音处理、自然语言理解、推荐系统及自动驾驶等诸多前沿科技领域都有广泛的应用。例如，在图像识别领域，卷积神经网络被广泛应用于人脸识别、车牌识别、医学图像分析等任务；在语音识别领域，神经网络能够处理和分析语音信号，实现语音到文本的转换；在自然语言处理领域，循环神经网络和长短期记忆网络在语言翻译、情感分析、文本摘要等任务中发挥着重要作用。玻尔兹曼机是第一个能够学习不属于输入或输出的神经元内部表示的神经网络，可以学习给定数据类型的特征元素，可以用来分类图像或创建新材料，帮助推动了当今机器学习的快速发展。辛顿的贡献为深度学习的复兴奠定了基础，使得神经网络得以在更复杂、更大规模的数据集上进行训练，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得了巨大的成功。辛顿在神经网络方面的开创性工作塑造了为当今许多产品提供动力的人工智能系统。2018年，辛顿与杨立昆（Yann LeCun）和约书亚ⷦœ쥐‰奥（Yoshua Bengio）共同获得了当年的图灵奖。值得一提的是，辛顿的团队很早就开始利用英伟达的CUDA平台训练神经网络模型。2012年，辛顿与他的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever在CUDA平台上训练了一个视觉识别神经网络“AlexNet”。在当年著名的ImageNet竞赛中，AlexNet几乎将对象识别的错误率减少一半，重塑了计算机视觉领域。这也让英伟达GPU+CUDA组合在深度学习领域一鸣惊人，为十年后股价的爆发奠定了理论基础。 2012年底，辛顿团队三人创建了DNNresearch公司，次年该公司被谷歌买下。2016年，谷歌推出AlphaGo，在围棋上横扫了人类棋手，成为当时公认的最强AI大厂。而在前一年，Sutskever离开了谷歌，参与创立了OpenAI并担任首席科学家。去年，辛顿在社交媒体上证实他离开谷歌。在接受媒体采访时，他表示，“我对我毕生所研究的东西感到后悔了。”杰弗里形容称，AI聊天机器人所带来的某些危险“相当恐怖”。神经网络相关概念股金自天正：公司是国内率先在自动化领域应用人工神经元网络等智能控制技术的企业，公司为此做了大量的理论研究及工程实践工作，并自主开发了人工神经元网络开发平台。宏达新材：公司产品量子随机数发生器可基于量子物理原理产生随机数，可应用于量子通信、量子信息、传统信息安全、密码学、蒙特卡洛模拟、数值计算、随机抽样、神经网络计算等。深水海纳：公司通过自主研发，以神经网络为手段的精确控制系统模型。思泰克：公司的3D SPI及3D AOI产品目前已均逐步导入基于卷积神经网络的深度学习算法，其中3D SPI产品通过嵌入深度学习模块，逐步在部分检测场景中，针对被检测电路板对可接受微小不良的二次确认环节实现了人工替代，达成了锡膏的柔性化检测。智信精密：公司是以机器视觉及工业软件开发为核心，主要从事自动化设备、自动化线体及夹治具产品的研发、设计、生产、销售和相关技术服务。公司表示将不断加强AI的研发与应用，如外观缺陷检测项目中利用深度学习技术构建专用神经网络训练模型，相对于传统图像算法，漏失率大幅降低。固高科技：公司基于自主研发构建面向机器人应用的软件体系。神经网络学习作为一种技术手段有尝试导入到工业机器人系统中来解决一些特定应用场景下面临的工程问题，诸如视觉子系统，或焊接工艺策略生成等。恒锋信息：公司AI智慧视觉平台基于人工智能和机器学习技术的视频内容解析系统，旨在提供高效准确的视频内容解析和应用场景构建。通过领先的前端智能架构，基于深度神经网络计算，引领在图像和智能感知优势与创新，通过软件定义实现多业务多场景的智能按需使用，可持续演进。在安防监控、交通管理、智慧城市等领域，提升数据采集和分析的效率和质量，以实现更加精准的数据应用和场景构建。恒华科技：公司自主研发的人工智能引擎（AI-Engine），实现了神经网络、深度学习、机器视觉等AI技术在电力工程智能化设计、施工现场智能化管理等领域的创新应用，并结合垂直领域的数据积累训练出具有行业和公司特色的模型，将广泛应用于电力工程智能化设计、施工现场智能化管理、综合能源智能化调度、园区智慧化用能管理等业务场景，为公司相关产品提供强有力的技术支撑。神思电子：公司深度神经网络算法（如目标检测、行为分析等算法）已用在部分边缘端产品中。神思云脑是一个针对公司战略规划范围内的AI云服务业务打造的云服务平台，采用开放标准的技术路线，构建了大规模神经网络与行业知识库，具备语音识别、图像识别、语义理解、知识推理、设备管理等功能。云天励飞：公司取得神经网络运算方法及相关设备专利，能够充分利用现有硬件资源实现加速算法对卷积神经网络运算的加速。大富科技：公司子公司大富网络作为公司网络工业设计平台的载体，自主原创了NPL神经元并行计算机语言。奥比中光：公司专注于3D视觉感知技术研发，拥有较深的神经网络芯片及算法的技术累积。岩山科技：公司成立了上海岩思类脑人工智能研究院有限公司，致力于开展大脑内部状态解析、构建类脑神经网络算法模型、非器质性重大脑疾病的诊断和干预等前沿领域的研究。类脑神经网络算法模型目前尚处于研究阶段，理论上可以适用于智能驾驶、机器人等多个领域。大侠风清扬：神经网络概念股：银之杰恒银科技泰尔股份深水海纳申昊科技宏达新材广道数字云创数据唐源电气智信精密越剑智能声迅股份瑞纳智能思泰克直真科技亿通科技天亿马恒锋信息安联锐视维海德华如科技金自天正亿嘉和新北洋中电兴发神思电子汇纳科技科大国创中科金财奥比中光固高科技宜通世纪云天励飞等神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的数学模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）相互连接构成。这些节点可以响应输入，并将这些输入转换成某种输出。神经网络通过学习数据中的模式来做出决策或预测。基本组成部分 1. 输入层：接收输入数据。 2. 隐藏层：由多个神经元组成，可以有多个隐藏层。 3. 输出层：产生最终的输出结果。工作机制 - 前向传播：数据从输入层经过隐藏层处理，最终到达输出层。 - 权重和偏置：每个神经元的连接都有一个权重，每个神经元还有一个偏置。这些参数在训练过程中调整。 - 激活函数：决定神经元是否应该被激活的函数，常见的有ReLU、sigmoid、tanh等。训练过程 - 监督学习：使用带有标签的数据来训练网络，通过比较预测输出和实际输出来调整权重和偏置。 - 反向传播：计算损失函数（如均方误差）关于权重的梯度，并更新权重以减少预测误差。应用领域 - 图像识别：识别图像中的对象。 - 自然语言处理：理解和生成语言。 - 游戏：用于训练AI玩游戏。 - 医疗诊断：分析医疗图像和数据。神经网络是机器学习和深度学习领域的核心技术之一，它们能够处理复杂的数据模式，并在许多领域展现出强大的能力

#金秋动态创作赛# 午睡，可以缓解疲劳，帮助人们在下午保持旺盛的精力，但是，其中的细节与健康息息相关。最近，我国学者在《欧洲神经学杂志》上发表了1篇论文。研究发现，过于频繁的午睡，可能与高血压和中风的风险增加有关。当每天平均午睡时间超过60分钟的时候，死亡风险可能上升30%，而心血管疾病的风险则可能增加40%。过长的午睡，可能导致血压的突然变化，以及夜间皮质醇水平升高和炎症标志物的增加，通过影响血压和血液凝固性，进而升高缺血性中风的风险。因此，有午睡习惯的人，最好将每天的午睡时间控制在30分钟之内。

深度学习必读十大经典论文 𐟓š 深度学习领域中，有几篇经典论文是我们探索人工智能时的重要里程碑。这些论文涵盖了从基础神经网络模型到前沿深度学习技术的方方面面，无论你是初学者还是专业人士，都能在这里找到有价值的知识。 𐟓 首先，由Hinton等人发表的《深度学习》论文，首次引入了深度神经网络的概念，为后续研究奠定了基础。紧接着，LeCun等人提出的《梯度下降学习算法》是深度学习优化的重要方法之一，对于训练深度神经网络至关重要。 𐟓𘠦Ž夸‹来，与卷积神经网络相关的几篇经典论文。Krizhevsky等人提出的AlexNet模型在《ImageNet分类：深度卷积神经网络的表现》中引领了图像分类任务的发展方向。Simonyan和Zisserman提出的VGG模型在《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》中，在深度和性能上取得了显著突破。而He等人在《Deep Residual Learning for Image Recognition》中引入了残差网络（ResNet），解决了深层网络训练中的梯度消失问题。 𐟎蠥楤–，Goodfellow等人提出的GAN模型在《Generative Adversarial Nets》中开创了生成模型的新纪元，使我们能够生成逼真的图像和音频。Sutskever等人在《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》中提出了基于编码器-解码器结构的模型，为机器翻译等序列生成任务带来了巨大突破。 𐟤– 最近几年，注意力机制成为深度学习中的热门话题。《Attention Is All You Need》由Vaswani等人提出的Transformer模型在机器翻译任务中取得了巨大成功，引起了广泛关注。 𐟓š 这些深度学习领域的经典论文，对于你理解深度学习以及发现论文的创新点非常有帮助。如上的这些论文，都已经整理好，供你参考和学习。

科学家们居然绘制出了成年果蝇的完整脑图谱，大脑的秘密即将被揭开！近日，一个国际研究团队在知名科学期刊《自然》上发表了一组共9篇论文，介绍了他们绘制的成年果蝇完整脑图谱，这是迄今所有生物中最完整的脑图谱，堪称神经生物学研究的一个里程碑。研究团队历时4年多，利用先进的人工智能技术，绘制出了一只成年雌性果蝇脑部的完整连接组，包含了超过13.9万个神经元和5450多万个突触。这项开创性的工作由包括普林斯顿大学和剑桥大学在内的国际团队共同完成，他们使这个庞大的数据库免费可供神经功能和疾病的研究使用。这一成果不仅将造福那些长期研究黑腹果蝇神经系统的研究人员，还有望揭示适用于其他物种大脑的规律，包括拥有860亿个神经元的人类大脑。科研团队甚至利用计算机模拟了完整的果蝇大脑，让我们对这一神奇的结构有了更深入的了解。成年果蝇完整脑图谱的绘制成功，无疑为神经生物学研究打开了新的大门。感谢科学家们的辛勤付出，期待未来更多的突破！

𐟔 麻醉学研究热点，你不可不知！ 𐟎𘀣€麻醉学论文选题策略在探索麻醉学的最新论文选题时，有几个值得考虑的方向。首先，从临床实践出发是个不错的选择。日常的麻醉工作中，你会遇到各种特殊病例的麻醉处理或新型手术的麻醉配合，这些都能成为选题的灵感源泉。其次，随着麻醉学领域新技术的不断涌现，如超声引导下的神经阻滞、闭环麻醉系统等，探究它们的应用价值和发展前景是非常有意义的选题方向。再者，将药理学、生理学、心理学等多学科知识融合进来，深入剖析麻醉对患者生理和心理的双重影响，也能挖掘出不错的选题。最后，针对特定人群开展麻醉管理的专项研究，例如肥胖患者、伴有心血管疾病的患者等，有助于提升麻醉的安全性与有效性。 𐟎𚌣€具体选题方向四肢手术中超声引导下神经阻滞的应用研究：这有助于提升四肢手术麻醉的精准性。闭环麻醉系统在临床上的效果评估：能够为该系统的推广与否提供依据。研究麻醉对老年患者认知功能的影响并探索预防措施：这对老年患者的术后康复至关重要。探究肥胖患者的麻醉管理策略：鉴于肥胖患者生理机能的特殊性，此选题很有必要。剖析小儿心脏手术中的麻醉难点并寻求解决方案：保障小儿心脏手术的顺利进行。在加速康复外科理念下优化麻醉策略：使患者能更快更好地康复。探索产科麻醉中分娩镇痛的新进展：提高产妇分娩的舒适度。分析合并呼吸系统疾病患者的麻醉风险并找出应对办法：降低麻醉风险。进行麻醉深度监测技术的比较与应用研究：为临床选择合适的监测技术提供参考。 𐟓š 三、资源查找途径学术数据库：如中国知网、万方数据、PubMed等，这些数据库包含海量的麻醉学相关论文，是获取资料的重要渠道。学术会议和研讨会：积极参加这些活动，与同行交流互动，能够及时掌握最新的研究动态和热点话题。学术期刊：关注如《中华麻醉学杂志》《临床麻醉学杂志》等期刊，获取最新的研究成果和进展。

「诺奖得主Hinton访谈」「AI教父Hinton访谈」刚获得2024年诺贝尔物理学奖的Geoffrey Hinton，曾在今年5月接受了Sanalabs CEO Joel Hellermark的长达45分钟的采访。视频的主要内容见图4 ，完整视频在最后。在这次访谈中，Hinton总结了他目前为止的AI职业生涯，讨论到很多关键问题，比如“什么时候对AI开始感兴趣”“有什么印象深刻的合作”“OpenAI联合创始人Ilya是什么样的人”“AI是否能模仿大脑的思考方式”，以下是整理的部分关键问题。 Q：回到最初您在剑桥大学学习大脑相关知识的时候，是什么样的感觉？（视频5 1:19） A：非常失望，我学习了生理学，暑期课程本来应该教我们大脑的运作原理，但他们只教了神经细胞是如何传递电信号的。这虽然很有趣，但是无法解释大脑是如何运作的，让我非常失望，于是我改学哲学，我认为它可以解释心智的运作方式，但是结果也令我非常失望，最后我去爱丁堡研究人工智能。这次有趣多了，至少可以进行模拟实验，来验证各种理论。 Q：您还记得是什么吸引你投入AI领域的吗？是某篇论文还是某个人让你接触了这些想法？（视频5 1:50） A：最影响我的可能是Donald Hebb写的一本书。他特别沉迷于学习神经网络中的连接强度。我早期也读过冯诺伊曼的一本书，他对大脑是如何运算的这个问题非常感兴趣，以及它和一般的电脑有什么不同。 Q：您是如何选择正确的问题来进行研究的？（视频1） A：我会找一些大家都同意但实际上是错误的事情，也就是直觉上感到不对劲的事情。然后我再研究一下，看看能不能详细说明为什么我认为这是错的。也许我可以用一个小电脑程序做一个小演示，说明它并不像你想象的那样工作。举个例子。大多数人认为，如果在神经网络中加入噪音，效果会更差。比如每次训练示例时，都让一半的神经元保持沉默，效果会更糟。实际上我们知道，如果这样做，它的泛化效果会更好。你可以用一个简单的例子来证明这一点。这就是计算机模拟的好处。他还夸赞了学生Ilya（OpenAI联合创始人之一、前首席科学家）拥有非常好的问题直觉（视频2） “Ilya一直在说，只要把神经网络做大，效果就会更好。我总觉得这有点逃避现实，得有新的想法。事实证明，Ilya基本上是对的。新想法很有帮助。像Transformer这样的东西就帮了大忙。但实际上数据的规模和计算的规模非常重要。那时我们根本不知道计算机会快上十亿倍，我们以为也许会快上百倍。如果用更大规模的数据和计算，这些问题就会迎刃而解。” 此外他还谈到了AI对于社会的影响，以及“好奇心才是驱动我不断探索的最底层的动力（视频3）”，更详细的内容可以查看完整视频。中文视频来自X博主：fox hsiao 原视频：网页链接查看图片

生物学专业就业前景及科研方向详解 𐟌𑠧”Ÿ物学，常被称为“天坑”专业，但真的如此吗？在生物技术快速发展的今天，生物科研人才已成为国际人才竞争的焦点，就业形势也相当乐观。生物学是一门交叉性学科，涵盖了多个分支领域，申请者在选择前需充分了解各个方向的信息。 𐟔 【专业解析】生物科学/生命科学（理科）：侧重基础科学研究，涵盖领域广泛，如发展生物学、系统生物学、行为生物学、神经科学与脑科学等。生物工程/生物医学工程（工科）：强调应用技术和开发，涉及医学检验、医疗器材、疾病细胞、基因疗法、合成生物学、生物过程工程等。医学预科：Pre-medicine本身不是一个专业，而是进入医学院的要求，具体要求可参考MCAT。 𐟓š 【项目list】 𐟔堧”Ÿ物学专业课程：癌症、环境毒物与中药的分子作用机理探究 —— 布朗大学终身教授 Arthur Salomon 𐟔堧”Ÿ物学专业课程：阿尔茨海默症等脑神经疾病中的分子生物学研究 —— 哈佛大学终身教授 Samuel Kunes 𐟌Ÿ 【科研项目收获】教授亲笔签署的成绩单与推荐信全英学术论文的设计与发表权威项目结业证书生物学专业不仅在科研上有广阔的发展空间，在就业市场上也具有极高的竞争力。选择适合自己的方向，开启一段充满挑战与机遇的科研之旅吧！

【脑源性神经营养因子(BDNF)在脑卒中后遗症中的研究进展】脑源性神经营养因子(BDNF)在神经系统的发育和功能维持中起着重要作用。近年来，BDNF在康复治疗中的应用价值逐渐受到重视。在本文中，研究人员系统介绍了BDNF与脑卒中后后遗症相关性的研究进展，重点介绍了其在脑卒中后抑郁、运动功能障碍、认知功能障碍等方面的应用。结果显示，BDNF作为一种关键的神经生物学因子，在脑卒中康复治疗中显示出巨大的潜力。相关研究论文已发表在《Journal of Biosciences and Medicines》上。DOI: 10.4236/jbm.2024.129019网页链接「论文发表」「脑卒中」「后遗症」「脑源性神经营养因子」

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