19、神经接口集成电路:神经化学记录与刺激技术解析

神经接口集成电路:神经化学记录与刺激技术解析

1. 神经化学记录相关研究概述

神经化学记录在神经科学研究中至关重要,众多研究围绕此展开。以下是部分相关研究的介绍:
- 基础神经科学著作 :如 M.J. Zigmond 等人所著的《Fundamental Neuroscience》以及 E.R. Kandel 等人的《Principles of Neural Science》,为神经科学研究提供了基础理论支持。
- 神经化学变化研究 :M. Glass 和 M. Dragunov 对人类癫痫相关的神经化学和形态变化进行了研究;M.E. Hasselmo 等人探讨了神经调节、θ节律与大鼠空间导航的关系。
- 神经递质分析方法 :I. Baranowska 和 M. Zydron 研究了液相色谱在神经递质和生物碱分析中的应用;C.J. Watson 等人则采用微透析采样法进行体内神经递质的测量。
- 传感器与电路技术 :众多研究致力于开发用于神经化学记录的传感器和电路。例如,M. Naware 等人设计并微制造了用于测量神经递质信号的聚合物修饰碳传感器阵列;P.S. Cahill 等人研发了用于生物系统中儿茶酚胺测量的微电极。

2. 神经刺激简介

2.1 神经刺激的应用领域

神经刺激是当今生物医学植入设备中最常见的功能之一,医学文献中常称之为神经调节,即对中枢或外周神经系统进行可控的电或化学刺激。其应用主要分为以下四个功能类别:
| 功能类别 | 具体应用 |
|

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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