ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Personal Growth Series: Karl Deisseroth on Cracking the Neural Code: Speaking...

Автор: Google TechTalks

Загружено: 2008-11-25

Просмотров: 31794

Описание: Google Tech Talks
November 21, 2008

ABSTRACT

Personal Growth Series: Cracking the Neural Code: Speaking the Language of the Brain with Optics

The technological seeds of a Manhattan project-style scientific enterprise, the optical reverse-engineering of brain circuits to crack the neural code, have recently been planted at Stanford.

The brain is a high-speed dynamical system consisting of different players that are intertwined and that cannot be separately controlled using conventional methods. For this reason, until recently we have not been able to speak the language of the brain (with millisecond timescale and cell-specific resolution), and in 1979 Francis Crick called for a technology by which all neurons of just one type could be controlled, "leaving the others more or less unaltered".

Tools from the Deisseroth laboratory at Stanford over the past four years have responded to this challenge. These include optical technologies for controlling neural circuits, using precisely-targeted delivery of light energy of different colors that is captured by neurons using nanoscale protein-based antennae, resulting in controlled activity of just the targeted cell types with millisecond precision. Light is delivered by fiberoptics; while light encounters all cell types, only the desired cell type is light-sensitive and responds. Using different optogenetic probes, cells can be turned on or off with millisecond precision and in different combinations.

These tools have now been used to optically deconstruct Parkinsonian neural circuitry, setting the stage both for cracking the neural codes of normal brain function, and for re-engineering neural circuits in disease.

Speaker: Karl Deisseroth
Professor Deisseroth received his bachelor's degree from Harvard in 1992, his PhD from Stanford in 1998, and his MD from Stanford in 2000. He completed medical internship and adult psychiatry residency at Stanford, and he was board-certified by the American Board of Psychiatry and Neurology in 2006. He joined the faculty on January 1, 2005. He is the first, and so far only, practicing psychiatrist in the nation with a primary appointment in a bioengineering department.

As a bioengineer focused on neuroengineering, he has launched an effort to map neural circuit dynamics in neuropsychiatric disease, including depression and Parkinson's Disease, on the millisecond timescale. His group at Stanford has developed optical and stem-cell based neuroengineering technologies for noninvasive imaging and control of brain circuits, as they operate within living intact tissue. His work on optical control of neural circuits has launched a new field called "optogenetics", and he has published major papers in Nature and Science that have been termed "stunning" and "revolutionary" by his scientific colleagues.

Professor Deisseroth has received many major awards including the NIH Director's Pioneer Award, the Presidential Early Career Award for Science and Engineering (PECASE), the McKnight Foundation Technological Innovations in Neuroscience Award, the Larry Katz Prize in Neurobiology, the Schuetze Award in Neuroscience, the Whitehall Foundation Award, the Charles E. Culpeper Scholarship in Medical Science Award, the Klingenstein Fellowship Award and the Robert H. Ebert Clinical Scholar Award.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Personal Growth Series: Karl Deisseroth on Cracking the Neural Code: Speaking...

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Differentially Private Synthetic Data without Training

Differentially Private Synthetic Data without Training

Privacy Auditing of Large Language Models

Privacy Auditing of Large Language Models

Persistent Pre-Training Poisoning of LLMs

Persistent Pre-Training Poisoning of LLMs

Вывод на основе смешанных данных: что токенизаторы BPE раскрывают об обучающих данных?

Вывод на основе смешанных данных: что токенизаторы BPE раскрывают об обучающих данных?

Cascading Adversarial Bias from Injection to Distillation in Language Models

Cascading Adversarial Bias from Injection to Distillation in Language Models

Модели угроз для запоминания: конфиденциальность, авторское право и все, что между ними.

Модели угроз для запоминания: конфиденциальность, авторское право и все, что между ними.

Потоковая передача данных непрерывного частного подсчета с использованием биннинга

Потоковая передача данных непрерывного частного подсчета с использованием биннинга

Leveraging Per-Instance Privacy for Machine Unlearning

Leveraging Per-Instance Privacy for Machine Unlearning

Удивительная эффективность определения принадлежности с помощью простого N-граммового покрытия

Удивительная эффективность определения принадлежности с помощью простого N-граммового покрытия

Private Adaptations of Large Language Models

Private Adaptations of Large Language Models

Privacy Ripple Effects from Adding or Removing Personal Information in Language Model Training

Privacy Ripple Effects from Adding or Removing Personal Information in Language Model Training

Стабильные оценки для быстрой частной статистики

Стабильные оценки для быстрой частной статистики

Различные риски для конфиденциальности, связанные с медицинским ИИ: исследование рисков для конфи...

Различные риски для конфиденциальности, связанные с медицинским ИИ: исследование рисков для конфи...

Каскадная враждебная предвзятость от внедрения до дистилляции в языковых моделях

Каскадная враждебная предвзятость от внедрения до дистилляции в языковых моделях

Going Back and Beyond: Emerging (Old) Threats in LLM Privacy and Poisoning

Going Back and Beyond: Emerging (Old) Threats in LLM Privacy and Poisoning

Наихудший сценарий определения принадлежности языковых моделей к той или иной системе

Наихудший сценарий определения принадлежности языковых моделей к той или иной системе

Код Хранитель здоровья

Код Хранитель здоровья

Ограничения и возможности аудита за один проход

Ограничения и возможности аудита за один проход

В погоне за константами и ее последствиях для дифференциальной конфиденциальности

В погоне за константами и ее последствиях для дифференциальной конфиденциальности

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]