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关于神经。物理学，生物学和IT一起
我们已经提到，在大学学习的结果（在我们看来）之一，应该是知识的广度。今天，我们发布我们的毕业生，谁决定改变大学毕业后的工作方向，并尝试看看传来它的一个职位。
我想给大家介绍一下跨学科的研究（非常时髦的词，是不是），它现在占据。而在大学（圣彼得堡理工大学学士学位，并在纳米技术的学术硕士）学习期间，我曾在几个实验室物理技术研究所。越飞，从事各种形式的半导体（分子束外延，深层次，半导体激光器）。现在，我的研究领域发生了巨大变化，被称为神经科学。地理 - 斯坦福大学，加州
。
让我们试着去了解。
这门科学的目的是相当雄心勃勃 - 了解大脑如何。从历史上看，这个问题已经研究在生物学，医学，心理学和一点点哲学的领域。现在领先的遗传学，物理学，数学和计算机科学。在一般情况下，神经科学已经确立了自己在大学一门独立的学科，甚至开始出现相关部门。在人类的大脑大约100十亿神经元和它们之间的1500000亿连接 - 规模，当然，不知所云。大脑在一瞬间也许是所研究的最糟糕的自然现象之一。
许多人可能听到的，在神经系统信息是在电脉冲的形式发送。该视频展示了数十单个神经元的小鼠大脑的活动：
鼠标（转基因荧光神经元），而活得很好（这是非常重要的，因为在死者的大脑显得格外不上）。荧光的视频电平在这些电脉冲改变神经元的时候产生，并导致细胞体“闪光”。沿着轴突（输出）一个神经元对别人的树突（输入）电脉冲进一步的背叛。该器件的每个神经元分别研究不够好。也知道大脑的哪个区域负责什么。然而，在神经细胞组件的水平 - 在科学术语完全黑暗
随着神经元的合奏执行某些功能的处理信息（以及具体的）？作为在编码存储器和感觉信号的神经元的活性呈现？一般什么神经元的合奏作为动力系统，以及许多其他有趣的问题的性质 - 有是许多科学家都在努力在这个科学
。
许多人认为，这是物理和数学和工程的科学家将能够向前走神经科学，更加修长构建基于抽象的数学模型理论。如果没有生物“神奇”，然而，是远远不够的。这就是科学的共生。顺便说一句，神经网络的绝大部分是在真正的神经计算机科学网络的研究还很少这样做。真实网络是高度非线性的，它们的动力学，即使在小规模的由现有的数学模型而描述很差。但是可以肯定，如果我们可以构造一个理论，信息技术借用了一套算法，在大脑中的未来。例如，谷歌的模式识别算法以某种方式工作，但是，当然，不节能，是几乎没有可靠的大脑（为一个片的过程的巧克力）。
最后，是什么，到底，要对付我。两年来，我已经设计并创建了一个用于设置活动对几千神经元的规模光学检测。安装是相当复杂的，与所有光学，电子，机械和软件被做了，在一般情况下，从划伤。其结果是，可以得到数据 - 诸如视频只有相当大面积的1-2量级的大脑，
。
如果我们绘制与半导体打个比方，则在不使用扫描电子显微镜，使半导体激光器的可能性不大。所以在这里 - 需要的工具进行监视，探测和操纵研究的对象。现在，当有一个工具是最有趣的时期 - 实际的实验中，并了解其结果，希望在脑的结构的理解取得了一些进展后
许多人，我想，有兴趣在如何纳米技术和培训，学术大学是关系到我在做什么，现在的问题。这里有几个方面的考虑。无论你决定做未来 - 仍然要不断学习新的技能，知识和技能，没有法师不能教你所有的能力（希望不要把这样的目的）。这尤其是当你在做研究，有关的事实，没有人还没有发现或没有，没有人能告诉你新的想法，并有打自己。在非盟创建中，不仅提供了知识的环境，但也有技巧，解决新问题，处理科学和技术问题。这在我看来是非常重要的。当然，如果你决定了司法机构结束后，调查半导体和纳米技术的物理 - 非盟是那些我所知道的最好的地方。但是，即使你想改变的话方向的部分，甚至根本，那么，首先，所有的门都开了，其次，你的知识会为你工作。
奥列格鲁缅采夫
来源： habrahabr.ru/company/spbau/blog/218573/
我想给大家介绍一下跨学科的研究（非常时髦的词，是不是），它现在占据。而在大学（圣彼得堡理工大学学士学位，并在纳米技术的学术硕士）学习期间，我曾在几个实验室物理技术研究所。越飞，从事各种形式的半导体（分子束外延，深层次，半导体激光器）。现在，我的研究领域发生了巨大变化，被称为神经科学。地理 - 斯坦福大学，加州
。
让我们试着去了解。
这门科学的目的是相当雄心勃勃 - 了解大脑如何。从历史上看，这个问题已经研究在生物学，医学，心理学和一点点哲学的领域。现在领先的遗传学，物理学，数学和计算机科学。在一般情况下，神经科学已经确立了自己在大学一门独立的学科，甚至开始出现相关部门。在人类的大脑大约100十亿神经元和它们之间的1500000亿连接 - 规模，当然，不知所云。大脑在一瞬间也许是所研究的最糟糕的自然现象之一。
许多人可能听到的，在神经系统信息是在电脉冲的形式发送。该视频展示了数十单个神经元的小鼠大脑的活动：
鼠标（转基因荧光神经元），而活得很好（这是非常重要的，因为在死者的大脑显得格外不上）。荧光的视频电平在这些电脉冲改变神经元的时候产生，并导致细胞体“闪光”。沿着轴突（输出）一个神经元对别人的树突（输入）电脉冲进一步的背叛。该器件的每个神经元分别研究不够好。也知道大脑的哪个区域负责什么。然而，在神经细胞组件的水平 - 在科学术语完全黑暗
随着神经元的合奏执行某些功能的处理信息（以及具体的）？作为在编码存储器和感觉信号的神经元的活性呈现？一般什么神经元的合奏作为动力系统，以及许多其他有趣的问题的性质 - 有是许多科学家都在努力在这个科学
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许多人认为，这是物理和数学和工程的科学家将能够向前走神经科学，更加修长构建基于抽象的数学模型理论。如果没有生物“神奇”，然而，是远远不够的。这就是科学的共生。顺便说一句，神经网络的绝大部分是在真正的神经计算机科学网络的研究还很少这样做。真实网络是高度非线性的，它们的动力学，即使在小规模的由现有的数学模型而描述很差。但是可以肯定，如果我们可以构造一个理论，信息技术借用了一套算法，在大脑中的未来。例如，谷歌的模式识别算法以某种方式工作，但是，当然，不节能，是几乎没有可靠的大脑（为一个片的过程的巧克力）。
最后，是什么，到底，要对付我。两年来，我已经设计并创建了一个用于设置活动对几千神经元的规模光学检测。安装是相当复杂的，与所有光学，电子，机械和软件被做了，在一般情况下，从划伤。其结果是，可以得到数据 - 诸如视频只有相当大面积的1-2量级的大脑，
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如果我们绘制与半导体打个比方，则在不使用扫描电子显微镜，使半导体激光器的可能性不大。所以在这里 - 需要的工具进行监视，探测和操纵研究的对象。现在，当有一个工具是最有趣的时期 - 实际的实验中，并了解其结果，希望在脑的结构的理解取得了一些进展后
许多人，我想，有兴趣在如何纳米技术和培训，学术大学是关系到我在做什么，现在的问题。这里有几个方面的考虑。无论你决定做未来 - 仍然要不断学习新的技能，知识和技能，没有法师不能教你所有的能力（希望不要把这样的目的）。这尤其是当你在做研究，有关的事实，没有人还没有发现或没有，没有人能告诉你新的想法，并有打自己。在非盟创建中，不仅提供了知识的环境，但也有技巧，解决新问题，处理科学和技术问题。这在我看来是非常重要的。当然，如果你决定了司法机构结束后，调查半导体和纳米技术的物理 - 非盟是那些我所知道的最好的地方。但是，即使你想改变的话方向的部分，甚至根本，那么，首先，所有的门都开了，其次，你的知识会为你工作。
奥列格鲁缅采夫
来源： habrahabr.ru/company/spbau/blog/218573/
