أنظمة تسجيل عصبية لاسلكية متكاملة الطاقة على الجمجمة باستخدام طريقة الطباعة المباشرة لتحليل الدماغ العميق

• اتصالات عصبية مُفعمة بالحياة:
  
  • ربط فعال بين الخلايا العصبية يُحفز نشاط الربط الكولاجيني.
    
  • توازن دقيق للطاقة والمواصفات يضمن استقرار الشبكة.
    
  • لغة تُعزز التواصل بين الخلايا العصبية.
    
  • رسائل محاكاة مُشفرة تُتبادل بين مجموعات الخلايا العصبية.
    
  • تقنية محاكاة الدماغ تُجسد المحاكاة في واقع افتراضي.
    
  • الفئة B يُعزز سرعة معالجة المعلومات.
    
  
  
  
• برمجة ذكية مُتحكمة:
  
  • لغة الآلة (اختياري) تُستخدم في كتابة برامج التحكم.
    
  • تقنية "ORCAD" تُحاكي سلوك الشبكة.
    
  • لغة "AL" تُطور برمجيات معالجة المعلومات.
    
  • لغة "C++" تُستخدم في كتابة كود التحكم.
    
  • الفئة "C" يُتابع التغييرات ويُحول المعلومات إلى تسلسل خطي.
    
  • الفئة "A" يُحسّن البرمجة الكائنية.
    
  
  
  
• بيئة حيوية مُساندة:
  
  • الفئة "D" يُحسّن التوجيه والوظائف داخل الشبكة.
    
  • الفئة "E" يُعزز البرمجة الكائنية.
    
  • جهاز المناعة يُحمي النظام من العدوى والفيروسات.
    
  • العلاج الوظيفي يُحسّن وظائف الشبكة العصبية.
    
  
  
  
• آليات أساسية:
  
  • تقنية "RNA polymerase II" تُنسخ المعلومات داخل الخلايا العصبية.
    
  • "Lumican" يربط الكولاجين ويُعزز قوة الشبكة.
    
  • أبحاث "Stephen Hawking" تُفسر بنية الشبكة وكيفية عملها.
    
  • تُقدم خدمات الاتصالات التي تربط الشبكات ببعضها البعض.
    
  
  
  

• جمع معلومات حول مكونات الشبكة من مصادر علمية موثوقة.
  
• تحليل البيانات لمعرفة خصائص كل مكون ووظيفته.
  
• تحديد العلاقات والتفاعلات بين مختلف مكونات الشبكة.
  

• استخدام تقنيات البرمجة لبناء نموذج يُحاكي سلوك الشبكة.
  
• اختبار النموذج باستخدام بيانات حقيقية للتأكد من دقته.
  
• تحسين النموذج بناءً على نتائج الاختبار.
  

• تفسير نتائج محاكاة النموذج لفهم كيفية عمل الشبكة.
  
• تحديد نقاط القوة والضعف في الشبكة.
  
• اقتراح تحسينات لجعل الشبكة أكثر كفاءة وفعالية.
  

• كتابة تقرير يُلخص نتائج التحليل.
  
• تقديم التقرير لجمهور من خبراء البرمجة والبيولوجيا.
  
• مناقشة النتائج والتوصيات مع الخبراء.
  

• يمكن استخدام أدوات تحليل الشبكات لمعالجة البيانات وتحليل العلاقات بين مكونات الشبكة.
  
• يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة النموذج وفعالية التحليل.
  
• يجب مراعاة الأخلاقيات والسلامة عند تصميم وتنفيذ تحليل الشبكة.
  

Lotfy كتب:الترجمة : https://www.blogger.com/blog/post/preview/3011811568449632253/689993681095621835
جميع الرموز متاحة على https://doi.org/10.5281/zenodo.10654840. المواد التكميلية

يتضمن ملف PDF هذا:
تحميل
https://www.science.org/doi/suppl/10...s_s1_to_s6.zip

تحميل https://www.science.org/action/downl...adn3784_sm.pdf

من الاهداف الهامة العامة : توفير معلومات منظمة وسهلة الفهم حول شبكة ذكية حية تجمع بين البرمجة والبيولوجيا.
الجمهور: خبراء في مجالات البرمجة والبيولوجيا.
المكونات الرئيسية:

• اتصالات عصبية مُفعمة بالحياة:
  
  • ربط فعال بين الخلايا العصبية يُحفز نشاط الربط الكولاجيني.
    
  • توازن دقيق للطاقة والمواصفات يضمن استقرار الشبكة.
    
  • لغة تُعزز التواصل بين الخلايا العصبية.
    
  • رسائل محاكاة مُشفرة تُتبادل بين مجموعات الخلايا العصبية.
    
  • تقنية محاكاة الدماغ تُجسد المحاكاة في واقع افتراضي.
    
  • الفئة B يُعزز سرعة معالجة المعلومات.
    
  
  
  
• برمجة ذكية مُتحكمة:
  
  • لغة الآلة (اختياري) تُستخدم في كتابة برامج التحكم.
    
  • تقنية "ORCAD" تُحاكي سلوك الشبكة.
    
  • لغة "AL" تُطور برمجيات معالجة المعلومات.
    
  • لغة "C++" تُستخدم في كتابة كود التحكم.
    
  • الفئة "C" يُتابع التغييرات ويُحول المعلومات إلى تسلسل خطي.
    
  • الفئة "A" يُحسّن البرمجة الكائنية.
    
  
  
  
• بيئة حيوية مُساندة:
  
  • الفئة "D" يُحسّن التوجيه والوظائف داخل الشبكة.
    
  • الفئة "E" يُعزز البرمجة الكائنية.
    
  • جهاز المناعة يُحمي النظام من العدوى والفيروسات.
    
  • العلاج الوظيفي يُحسّن وظائف الشبكة العصبية.
    
  
  
  
• آليات أساسية:
  
  • تقنية "RNA polymerase II" تُنسخ المعلومات داخل الخلايا العصبية.
    
  • "Lumican" يربط الكولاجين ويُعزز قوة الشبكة.
    
  • أبحاث "Stephen Hawking" تُفسر بنية الشبكة وكيفية عملها.
    
  • تُقدم خدمات الاتصالات التي تربط الشبكات ببعضها البعض.
    
  
  
  

خطوات التحليل:

[list=decimal][*]جمع البيانات:

• جمع معلومات حول مكونات الشبكة من مصادر علمية موثوقة.
  
• تحليل البيانات لمعرفة خصائص كل مكون ووظيفته.
  
• تحديد العلاقات والتفاعلات بين مختلف مكونات الشبكة.
  

[*]بناء نموذج:

• استخدام تقنيات البرمجة لبناء نموذج يُحاكي سلوك الشبكة.
  
• اختبار النموذج باستخدام بيانات حقيقية للتأكد من دقته.
  
• تحسين النموذج بناءً على نتائج الاختبار.
  

[*]تحليل النتائج:

• تفسير نتائج محاكاة النموذج لفهم كيفية عمل الشبكة.
  
• تحديد نقاط القوة والضعف في الشبكة.
  
• اقتراح تحسينات لجعل الشبكة أكثر كفاءة وفعالية.
  

[*]تقديم النتائج:

• كتابة تقرير يُلخص نتائج التحليل.
  
• تقديم التقرير لجمهور من خبراء البرمجة والبيولوجيا.
  
• مناقشة النتائج والتوصيات مع الخبراء.
  

[/list]

ملاحظات:

• يمكن استخدام أدوات تحليل الشبكات لمعالجة البيانات وتحليل العلاقات بين مكونات الشبكة.
  
• يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة النموذج وفعالية التحليل.
  
• يجب مراعاة الأخلاقيات والسلامة عند تصميم وتنفيذ تحليل الشبكة.