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Enregistrement W4402265590 · doi:10.1109/mnano.2024.3436348

Neuronal Communication Systems

2024· article· en· W4402265590 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Nanotechnology Magazine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Communication and Nanonetworks
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to harness the properties of neurons for peer-to-peer communications remains one of the most exciting and challenging areas of research in nano-communications and neuroscience. Neuronal communication systems hold immense potential for revolutionizing the landscape of neurotechnology. By harnessing the intricate electrical activities of neurons, researchers are on the verge of engineering cutting-edge Brain-Machine Interfaces (BMIs) and neuro-prosthetic devices that promise more natural and efficient interactions with the human brain. Recent advancements have unveiled innovative solutions, including the cultivation of cultured in vitro neuronal networks and the development of mathematical models leveraging neuron electrical activities for in vivo brain communication. This paper provides a comprehensive review, bridging existing research on neuronal communication systems with the dynamic fields of BMI technology and neuro-prosthetic research. It also sheds light on diverse stimulation methods available to BMIs, encompassing electrical, chemical, and optogenetic approaches. It also discusses future challenges that need to be addressed in order to improve the design of BMIs and neuro-prosthetic devices, which can revolutionize the treatment of many neurological diseases and brain injuries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle