異質共存アトラクター、大規模振幅制御および中央サイクリックメムリスタ神経ネットワークの有限時間同期 学術的背景 メムリスタは、脳のシナプスに似た記憶性と非線形性などの物理特性のため、脳を模した神経ネットワークにおけるカオス動力学の研究において重要な理論的および実際的な意味を持っています。近年、ビッグデータと人工知能分野の発展に伴い、従来の固定神経ネットワークモデルは脳の構造と機能をマッピングする際の限界が徐々に明らかになっており、これは形態学的神経学研究のさらなる発展の主要な障壁となっています。2008年、HPラボが初めて物理的非線形メムリスタを開発して以来、メムリスタは人工神経ネットワーク分野で広く注目されるようになりました。メムリスタ神経ネットワーク（Memristive Neural ...

磁性粒子イメージングに基づく低侵襲イメージングとセンシング方法及び埋め込み式電子回路の応用 学術背景 現代医学において、低侵襲で生体適合性のある埋め込み式生体電子回路は、体内の生理過程を長期に亘って監視するために広く使用されています。しかし、これらのデバイスに関して、体内でのイメージングとセンサー情報を同時に取得する方法は依然として稀少で高コストです。磁性粒子イメージング（Magnetic Particle Imaging、MPI）は、そのゼロ背景信号、高コントラスト、高感度、定量的イメージング能力により、この問題を解決するための理想的な選択肢とされています。組織深度を増しても吸収されない磁信号と異なり、MPIは放射線量を伴わず、安全で効果的なイメージング手段を提供します。 論文の出典 この...