序号	论文题目	期刊名卷期号	推荐理由	对我们的意义	推荐人	下载地址
1	Image reconstruction by domain-transform manifold learning	Nature 555.7697 (2018): 487-492	流形学习和深度学习结合的开创性文章，发表当时性能顶尖，发表在Nature正刊上	当我们需要对神经网络添加可解释性的时候，可以参考该文章	孙彪	点此下载
2	Fully integrated silicon probes for high-density recording of neural activity	Nature 551.7679 (2017): 232-236	Neuropixels开创性文章，做到单根电极384通道，在小鼠上做实验，发表在Nature正刊上	我们后续研发感算一体电极时，单元设计可以参考该文章	孙彪	点此下载
3	Large-scale neural recordings with single neuron resolution using Neuropixels probes in human cortex	Nature Neuroscience 25.2 (2022): 252-263	Neuropixels在人脑做实验的大子刊文章	我们后续研发感算一体电极时，单元设计可以参考该文章，并且文章里讲到了一些spike sorting的基本方法，可以用来入门	孙彪	点此下载
4	A Neural Probe with Up to 966 Electrodes and Up to 384 Configurable Channels in 0.13um SOI CMOS	IEEE transactions on biomedical circuits and systems 11.3 (2017): 510-522	Neuropixels的电路版本，和Nature文章同时发表的，讲述了很多电路实现方面的细节	我们后续研发感算一体电极时，单元设计可以参考该文章，尤其是一些电路方面的设计对我们很有启发	孙彪	点此下载
5	Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and superparamagnetic clustering	Neural computation 16.8 (2004): 1661-1687	Spike Sorting的必读入门文章，而且附带了一个非常好的公开数据集	研发片上解码算法和电路时都可以参考该文章，评估任何一个spike sorting算法时都可以将其作为baseline	孙彪	点此下载
6	Broadband Coherent Raman Scattering Spectroscopy at 50,000,000 Spectra per Second	Ultrafast Science 4 (2024): 0076	使用APD来作为传感器搭建拉曼系统的探索性文章，已经证明了其可行性	后续如要研发拉曼硬件系统，应该参考该文章，创新性非常明显	孙彪	点此下载
7	Vagal sensory neurons mediate the Bezold-Jarisch reflex and induce syncope	Nature 623.7986 (2023): 387-396	外周心脏互联，动物神经信号采集的各类模态技术拉满，图画的非常好	可以开眼界，看看有哪些最新的技术，并且自己写论文的时候可以参考该文章的绘图	孙彪	点此下载
8	Wind dispersal of battery-free wireless devices	Nature 603.7901 (2022): 427-433	非常cool的工作，idea大开脑洞，技术方面难度不大	该文章说明idea是最重要的，技术大家都能实现	孙彪	点此下载
9	Fully forward mode training for optical neural networks	Nature 632.8024 (2024): 280-286	清华戴琼海院士组工作，不使用反向传播来训练全光网络，利用了光学系统独有的对称特性	也许我们训练脉冲神经网络时可以参考？或者研发芯片上深度网络训练方法时可以参考？但是要考虑是否有类似对称性的特性可以利用	孙彪	点此下载
10	Quantum machine learning	Nature 549.7671 (2017): 195-202	量子机器学习的大综述，写的非常全	也许我们后面会做点量子相关的工作？	孙彪	点此下载
11	Learnable latent embeddings for joint behavioural and neural analysis	Nature 617.7960 (2023): 360-368	使用深度学习来分析神经信号的典型方法，数据分析很细致，图也画的非常好	做神经信号处理的同学必读，写论文时也可以参考该文章的绘图	孙彪	点此下载
12	Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning	Nature 610.7930 (2022): 47-53	著名的AlphaTensor，使用深度强化学习方法来搜索矩阵乘法的快速算法，靠idea取胜的另一典型案例	我们的无乘算子搜索的idea就来自这篇文章，凡是需要做底层计算设计的同学都可以参考该文章	孙彪	点此下载