1. 神经网络简介 2. 神经网络优化方法 3. TF 实现神经网络线性回归

 胶质细胞的基本知识  神经元-神经胶质网络  总结与展望 Ⅰ 神经胶质细胞（Glia） Ⅱ. Neuron-glia netwoks Ⅲ Perspective

深度学习简介 Neural Network Goodness of Function Pick the Best Function 前馈神经网络 Tips for Deep Learning 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） Keras CNN in Keras RNN in Keras

神经性毒剂是以神经系统中毒为主的全身性毒剂,其主要特征是抑制神经系 统功能,产生相应的中毒体征和症状,严重时可危机生命。而失能剂是一类使人 暂时丧失战斗能力的全身性毒剂,主要通过损伤中枢和周围神经系统功能,引起 精神活动异常和躯体功能障碍,一般不会造成永久性伤害或死亡

全书分为颅脑、脊柱和介入3篇共21个章节约80万字。全面、系统地介绍了颅脑和脊柱的影像技术学、影像诊断学和介入性治疗学。神经影像技术学着重介绍了中枢神经系统的各种常用影像技术的基木原理、检查方法、正常表现、基木病变表现、临床应用价值和限发等内容；神经影像诊断学着重介绍了中枢神经系统常见疾病的病因病理、临床症状、影像学表现及比较、诊断和鉴别诊断等内容；神经介入治疗学着重介绍了中枢神经系统各种常用介入性治疗方法的技术原理、适应范围、操作教巧和注意事项、术前准各和术后处理、治疗效果评估等内容

近年来，突触可塑性在学习记忆中所产生的作用一直是人们关注的焦点。突触是神经信息传递的关键部位，突触可塑性被认为是突触形态的改变、新的突触的形成及传递性能的建立，突触可塑性是学习与记忆的细胞分子学基础，其介导了神经兴奋性的传导，对神经元突触可塑性和神经构筑产生了重要影响，因而与学习记忆关系密切。现就突触可塑性分子机制对学习记忆的影响进行综述

抑郁症因其病因不清、致病因素复杂、发病机制不详，一直是神经科学领域的一个难题。近年来，国内外对抑郁症的研究方兴未艾，并在发病机制的研究上取得了重要进展。文中从神经生化研究、神经内分泌研究、神经可塑性研究等方面对抑郁症的发生机制主流假说进行简单阐述，以拓宽对抑郁症的认识

第一节 神经元的损伤与胶质细胞的抗损伤 反应 神经原的损伤： 1. 细胞元急性坏死： 核固缩，尼氏体 消失；胞体缩小红染； 2. 中央尼氏体溶解：神经原肿胀，核 偏位，胞体中央尼氏体溶解消失 第二节 感染性疾病

§10.1 从生物神经元到人工神经网络 §10.2 感知器（Perceptron）——人工神经网络的基本构件 §10.3 单层前向网、多层前向网与BP学习算法简介 §10.4 ANN方法在计算生物学的应用

大脑的知觉加工并非单纯由外部刺激驱动，而是存在自上而下的知觉调控。尽管这一现象被大量实验研究证实，但其神经机制仍然是认知神经科学研究的重要问题。本文系统介绍了知觉调控的神经基础、实现形式、研究范式，梳理了当前的理论模型，分析指出了当前研究面临的主要问题，并对未来的研究进行了展望，以期促进知觉调控研究的进一步开展