肌肉拉伸与电神经刺激对扭矩产生的影响 学术背景 在康复和训练项目中，神经肌肉电刺激（Neuromuscular Electrical Stimulation, NMES）是一种有效增强骨骼肌功能的方法。然而，传统的高强度NMES虽然能够产生较高的扭矩，但往往伴随着明显的不适感。近年来，宽脉冲低强度的NMES（Wide-Pulse NMES）作为一种替代方案，能够在低强度刺激下产生较高的扭矩，且不会引起不适。然而，如何进一步优化NMES的扭矩输出，尤其是在不同频率和肌肉拉伸幅度下的表现，仍然是一个值得研究的问题。 本研究旨在探讨宽脉冲NMES与不同幅度的肌肉拉伸结合对扭矩产生的影响。具体来说，研究团队希望通过结合NMES和肌肉拉伸，进一步优化扭矩输出，并探讨其中的神经和肌肉机制。这一研究不仅有...

在自然界中，动物需要快速识别并避开捕食者，这对于幼年动物尤为重要，因为它们更容易受到捕食者的威胁。然而，对于刚出生的脊椎动物是否具备这种快速学习能力，以及其背后的神经机制，科学界知之甚少。斑马鱼（zebrafish）是一种常用的模式生物，其幼鱼在受精后仅几天就开始游泳，且其大脑神经元数量仅为成年斑马鱼的1%。因此，研究斑马鱼幼鱼是否能够在如此早期阶段通过快速学习识别捕食者，具有重要的科学意义。 本研究旨在探讨斑马鱼幼鱼是否能够在极短的时间内通过神经调节系统（如去甲肾上腺素系统）和前脑回路学习识别威胁性物体，并揭示其背后的神经机制。通过这一研究，作者希望揭示幼年脊椎动物如何在极短的时间内通过神经回路实现快速学习，并为理解大脑如何应对生存威胁提供新的见解。 论文来源 该论文由Dhruv Zocc...

脑科学研究启发人工智能算法：知识组装的神经机制 背景简介 当新的信息进入大脑时，人类对世界的先前知识可以通过一种被称为“知识组装”（knowledge assembly）的过程迅速改变。近期，由Nelli等人进行的一项研究中，探索了人类大脑中知识组装的神经关联。研究者们受到这一神经机制的启发，开发了一种人工神经网络算法，以实现快速知识组装，提高系统的灵活性。这一研究再一次证明了研究大脑工作方式能够推动更好的计算算法的发展。 研究来源 这篇研究论文由Xiang Ji、Wentao Jiang、Xiaoru Zhang、Ming Song、Shan Yu和Tianzi Jiang完成，作者们主要来自中国科学院的脑科学与智能技术卓越创新中心、自动化研究所的脑网络组中心及实验室以及浙江实验室的增强智...