时间分辨多变量模式分析(MVPA)是一种分析磁和脑电图神经成像数据的流行技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间过程。随着脑电图在婴儿神经成像中的广泛应用，婴儿脑电图数据的时间分辨MVPA是婴儿认知神经科学中一个特别有前途的工具。最近，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如脑电图和fNIRS。在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果表明，在婴儿和成人，这种方法具有较高的准确性。同时，我们对分类方法进行了扩展，包括基于几何和基于精度的表示相似度分析。由于在婴儿研究中，每个参与者贡献的无伪影脑电图数据量低于儿童和成人研究，我们还探索和讨论了不同参与者水平的纳入阈值对这些数据集中产生的MVPA结果的影响。
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在生活中的决策过程中，食物价值也是一个重要的决定因素。但是食物价值和其他奖励的信息是如何在大脑中得到表征的，我们仍旧所知甚少。对人类进行基于食物的决策任务，我们发现可以通过对食物的营养属性来预测主观价值（营养属性如蛋白质、脂肪、碳水化合物和维生素含量）。fMRI的多变量分析表明，虽然在内侧和外侧的眶额皮层(OFC)的神经活动模式中都有食物价值的表征，但只有外侧的OFC能表征基本的营养属性。有效连接性分析进一步表明，内侧OFC会整合外侧OFC中所表征的营养属性的信息，以计算整体价值。这些发现为食物价值的营养属性的表征机制提供了一个解释。本文发表在Nature neuroscience杂志。（可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料）。
上一节我们讲了GLR广义线性回归，它是一种全局模型，可以构造出最佳描述研究区域中整体数据关系的方程。如果这些关系在研究区域中是一致的，则 GLR 回归方程可以对这些关系进行很好的建模。不过，当这些关系在研究区域的不同位置具有不同的表现形式时，回归方程在很大程度上为现有关系混合的平均值；如果这些关系表示两个极值，那么全局平均值将不能为任何一个极值构建出很好的模型。当解释变量表现出不稳定的关系（例如人口变量可能是研究中某些地区911呼叫量的重要影响因子，但在其他地区可能是较弱的影响因子，这就是不平稳的表现）时，全局模型通常会失效。
自1991年以来，Task-fMRI作为人脑功能研究的主流方法在人脑功能定位、功能分割、神经解码、功能网络分离等方面做出了卓越的贡献。虽然目前的Task-fMRI都是基于EPI快速成像序列的扫描方法，但是第一篇Task-fMRI的研究却是基于美国哈佛麻省总医院的贝利维尔（JohnW. Belliveau）博士使用注射造影剂的血液灌注MRI的方法完成的。他在给予受试者视觉刺激的前后各了做一次脑血容量（CBV）的造影，然后将两次所得的脑血体积影像进行相减，就清楚地观察到了有视觉刺激时局部脑血体积在视皮层的增加。 但这篇最早的任务态研究恰恰体现出了在任务态研究中最重要的两个特点。第一是“巧思”，这依赖于你对研究问题的深入了解和灵活解决问题的能力，这些能力来源于大量的文献日积月累的思考和可能与生俱来的天赋。因此，其时间成本的代价是巨大的，在这个时间就是金钱，快发堪比抢跑的“科研快时代”，有没有更加经济的做法呢？
慈善捐赠是一种利他主义行为，个人捐赠金钱或其他资源来造福他人，而接受者通常不在语境中。一些心理因素已经被证明会影响慈善捐赠，包括成本-收益分析，参与利他行为的动机，以及感知到的捐赠的心理利益。最近的研究发现，腹侧内侧前额叶皮层(MPFC)负责在社会决策任务中为选项分配价值，其他区域涉及共情和情感，为价值计算提供输入。脑电数据的多变量模式分析可以进一步了解捐献行为中与价值计算和情绪影响有关的神经活动的时间和头皮地形图。通过EEG数据的支持向量回归分析，研究了偶然情绪状态和慈善事业的紧迫感对捐赠行为的影响，并对捐赠金额进行了逐次的预测。在参与者对两种慈善机构做出捐赠决定之前，我们使用积极、消极和中性的图片来诱导他们的附带情绪状态。一种慈善是为了将人们从当前的苦难中拯救出来，另一种是为了防止未来的苦难。在行为上，处于消极情绪状态的受试者比处于其他情绪状态的受试者捐赠了更多的钱，更多的钱用于缓解当前而非未来的痛苦。数据驱动的多变量模式分析显示，情绪启动图片和慈善线索引起的电生理活动可以预测捐赠规模的变化，在一个一个试验的基础上。
2021年4月18日，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室郭桃梅课题组在Brain Structure and Function发表题为“The cortical organization of writing sequence: evidence from observing Chinese characters in motion”的研究论文。该研究首次揭示了汉字笔顺加工的脑网络。
认知神经科学的分析方法并不总是与丰富的功能磁共振成像数据相匹配。早期的方法侧重于估计单个体素或区域内的神经活动，在trials或blocks上取平均值并在每个被试中分别建模。这种方法大多忽略了神经表征在体素上的分布特性、任务期间神经活动的连续动态、在多个被试上进行联合推断的统计学方面的优势以及使用预测模型约束分析的价值。最近一些探索性的和理论驱动的方法已经开始寻找具备这些特性的方法。这些方法强调了计算技术在功能磁共振影像（fMRI）分析中的重要性，特别是机器学习、算法优化和并行计算等计算技术。采用这些技术将使新一代的实验和分析成为可能，这些实验和分析将改变大家对大脑中一些最复杂、最清晰的人类信号的理解，如：思考、意识和记忆等认知行为。本文发表在Nature neuroscience杂志。
根据百度百科的定义是“空间自相关系数的一种，其值分布在[－1,1]，用于判别空间是否存在自相关。”
50多年来，心理学家和认知神经科学家已经认识到，工作记忆在多个目标处于活动状态时协调加工，并用不存在于当前环境中的信息指导行为的重要性。近年来，心理学理论和认知神经科学数据都集中在这样一个观点上，即信息是通过将注意力分配到内部表征中编码进入工作记忆的，无论是语义长时记忆(如字母、数字、单词)、感觉记忆还是运动记忆。因此，基于信息的人类功能MRI数据多变量分析通常发现刺激区域临时表征的证据，这些区域也在非工作记忆环境中加工信息。另一方面，前额叶皮层（PFC）通过偏倚记忆表征的显著性，并在相互竞争的、环境相关的规则中做出判断，来控制行为。“控制器的控制”源于PFC和纹状体回路以及上行多巴胺能神经调节信号之间复杂的相互作用。
机器之心分析师网络 作者：Jiying 编辑：Joni 这篇文章围绕机器学习（ML）和功能性磁共振成像（fMRI）的应用问题，以三篇最新的研究型论文为基础，探讨基于统计学中 ML 的 fMRI 分析方法。 本文主要讨论的是机器学习（ML）和功能性磁共振成像（fMRI）的应用问题。fMRI 主要用来检测人在进行各种脑神经活动时（包括运动、语言、记忆、认知、情感、听觉、视觉和触觉等）脑部皮层的磁力共振讯号变化，配合在人脑皮层中枢功能区定位，就可研究人脑思维进行的轨迹，揭示人脑奥秘。其基本原理是利用 MRI 来
内部订单提供成本控制和短期的工作与任务的监测。内部订单通常被用于内部工作和任务的计划、信息收集和成本清算等等，如市场营销活动和工作修复等。成本中心用于长期成本管理，而内部订单则用于中短期的成本征收。整个订单生命周期过程（从订单的创建、计划、实际成本的清算到结算归档）都可以对内部订单进行监测。
如第一章所述，机器学习中有四种基本方法:有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类是监督学习的一种形式，它根据训练阶段确定的许多输入输出对将输入数据映射到输出数据。使用分类，与一组示例观察相关的特征可以用来训练一个决策函数，该函数以给定的精度生成类别赋值(即标签labels)。从功能性神经成像数据到推特帖子，这些特征可以是多种多样的。一旦基于这些特征创建了决策函数分类器，它就可以使用之前建立的模式自动将类标签附加到新的、不可见的观察结果上。有许多类型的机器学习算法可以执行分类，如决策树，朴素贝叶斯和深度学习网络。本章回顾支持向量机(SVM)学习算法。支持向量机的强大之处在于它能够以平衡的准确性和再现性学习数据分类模式。虽然偶尔用于回归(见第7章)，SVM已成为一种广泛使用的分类工具，具有高度的通用性，扩展到多个数据科学场景，包括大脑疾病研究。
我们在绘制某些地图时，为了凸显出每个独立的区域，需要满足拓扑着色要求，即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制，以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则，而现如今通过计算机的辅助，我们可以快速生成大量的着色方案。
在社会合作过程中，资源的公平分配是影响个人利益和群体和谐的关键。不同的分配规则，比如公平和平等原则，已经在奖励分配研究中得到了广泛的讨论，然而个人的合作方式，如人际协调，是否影响其后续的责任归因和奖励分配尚不清楚。在这里，46对双人进行了一项时间估计任务，分为合作（协同组）和单独（对照组）两种操作，同时使用功能性近红外进行超扫描。与对照组相比，协调组的背侧前额叶皮层（DLPFC）表现出更高的行为同步性和更高的人际脑同步性（IBS）。他们还表现出了对任务结果的责任归因的更平等的倾向。更重要的是，在背内侧前额叶皮层（DMPFC）IBS较高的协调组更倾向于进行平等的奖赏分配，且受责任归因中介，我们的研究结果阐明了人际协调对奖励分配的影响，以及前额叶皮层的关键作用。
矢量数据就是点、线、面和注记，不能是栅格，也不能是TIN等数据，矢量数据的处理和分析基本原理如下。
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
公交、地铁线路数据，可以用于交通运输、公共服务水平分析等各个领域，是规划相关工作中较为常用的数据。
在数字支付和金融领域，用户信任是构建稳健金融生态的关键。随着金融科技的迅速发展，银行卡三要素API作为一种用于身份验证和支付安全的工具，不仅带来了便利，也引发了对隐私保护和数据安全的关切。本文将探讨银行卡三要素API在建立用户信任方面的作用，以及相关的隐私保护与数据安全措施。
试想一下，你是一名GIS工作新人，你的领导总是让你做一些基础的工作，这一次他交给你政府和甲方提供的shp格式用地数据、兴趣点数据、街道数据等，你需要将分散在各个文件夹的一些数据集转换为统一的坐标系，然后将其导入到地理数据库中。你可能会在ArcGIS Pro中手动完成这些工作，但是如果你需要重复这些工作，那么手动完成这些工作就会变得很繁琐。在这种情况下，你可以使用30行Python代码自动化完成这些工作流程，然后你就可以摸鱼了。。。
随着技术的进步，功能磁共振成像（fMRI）已成为脑疾病、认知神经科学等领域的重要研究手段。思影科技紧随潮流，推出了一系列fMRI数据处理培训课程，广受相关领域研究者们的好评。在解决研究者们学习需求的同时，科研合作也变得日趋重要。为此，思影科技推出fMRI数据处理服务，以更好地协助解决大家面临的科研问题，如感兴趣请联系杨晓飞siyingyxf或19962074063（微信号）进行咨询，电话：18580429226
近些年来，机器学习及大数据成为各行各业的热门。如今机器学习及python的编程已经出现在很多小学生的课本中，甚至成为一些学校的必修课程。目前，由谷歌公司开发的深度学习模型，能够对糖尿病视网膜病变做出快速准确的诊断，其诊断能力等于甚至超过了有经验的眼科医生[https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2588763]。由国内的开发者开发的中枢神经系统肿瘤的诊断模型，其对常见的中枢神经系统肿瘤的诊断能力无论是速度还是准确度都远远超出了人类。
PTSD（创伤后应激障碍）和MDD（重度抑郁症）均为常见且伴有重要精神症状和心理社会失能的精神障碍。PTSD和MDD经常共病，高达50%的PTSD患者也被诊断患有MDD。PTSD和MDD这两种精神障碍，经过标准化的治疗后仍旧有大量的患者存留精神症状，并且那些共病焦虑、抑郁的患者治疗预后更差。应用在PTSD与MDD中，对新兴神经网络异常的理解来解决上述问题显得更为有希望。同时，在数据分析过程中，无论是简单相关（例如皮尔逊相关）发现的相关关系还是利用GLM模型发现的相关关系在在被试量较少的情况下其假阳线都会有一定程度的提升，因此使用灵活而有效的方法去控制预测分析的假阳性发生率是非常有必要的。
多变量模式分析(MVPA)或大脑解码方法已经成为分析功能磁共振数据的标准做法。虽然解码方法已广泛应用于脑机接口，但其应用于时间序列神经成像数据(如脑磁图、脑电图)以解决认知神经科学中的实验问题是最近的事。在本教程中，我们描述了从认知神经科学的角度来告知未来时间序列解码研究的广泛选择。使用脑磁图数据的例子，我们说明了解码分析流程中的不同选项对实验结果的影响，目的是解码不同的知觉刺激或认知状态随时间的动态大脑激活模式。我们展示了在预处理(如降维、降采样、试次平均)和解码(如分类器选择、交叉验证设计)时所做的决策。除了标准解码外，我们还描述了对时变神经成像数据的MVPA的扩展，包括表征相似性分析、时间泛化和分类器权重图的解释。最后，我们概述了时间序列解码实验设计和解释中的重要注意事项。本文发表在Journal of Cognitive Neuroscience杂志。
三维地理信息系统，即三维GIS，是对包括大气层在内的地球表层，与地理有关的数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
ArcGIS接口详细说明 目录 ArcGIS接口详细说明... 1 1. IField接口（esriGeoDatabase）... 2 2. IFieldEdit接口（esriGeoDatabase）... 2 3. IFields接口（esriGeoDatabase）... 2 4. IRow接口（esriGeoDatabase）... 3 5. ITable接口（esriGeoDatabase）... 3 6. IArea接口（esriGeometry）... 4 7. I
产品成本核算（半成品和产成品） 本操作的目的是进行产品成本核算。 这是一个定期执行的步骤。仅需每月执行一次。通常应在每月初执行此步骤。如果是第一次执行此步骤，请使用当前日期。 准备步骤 (154) 要执行此操作，请使用此文档中的主数据执行以下步骤（另请参见下表）： 从业务情景 准备步骤 (154) 处理的步骤产品成本核算：成本核算运行 主数据值业务条件注释物料类型FERT 只有物料 F234-1 和 F234-2 与此业务情景相关，请只选择这些物料。物料类型HALB 只有物料 S234-1 与此业务情景相关
geodatabase有以下三种类型：文件地理数据库，个人地理数据库、arcsed数据库
【新智元导读】普林斯顿和英特尔合作，开发了一款脑成像分析套件（BrainIAK）的软件工具包，能通过互联网公开提供给任何想要处理fMRI数据的研究人员。他们的最终目标是开发一款能够实时判断人类思维的软件。合作开始两年来，研究者已经把从大脑扫描中提取思想的时间从几天缩减到不到1秒。其成果对计算机科学家和神经科学家都有益。相关的综述文章昨天在 Natue Neuoscience 发表。 为了进一步了解人类大脑的运作方式，今年初，约30名神经学家和计算机程序员聚在了一起。参加会议的研究人员来自普林斯顿大学和全球最
子装配的零件生产 子装配的库存采购无 QM 的采购 (130) 用于制造最终产品的所有原材料（除了长提前期组件）必须已在库存中。 在实际业务情况中，原材料通常从外部供应商处购得（可包括在标准采购处理中）。 既可以选择将初始库存直接过帐到存储地点，也可以参考子流程 无QM的采购- 130。 在此业务情景中，我们需要采购多种物料（原材料或半成品）。 要执行此活动，请使用此文档中的主数据执行以下步骤（另请参见下表）： 从业务情景 无 QM 的采购- 130 处理的步骤显示要分配的采购申请清单评估库存/需求清单将
我敢肯定你一定经常问“这个字段是用在什么地方？”这样的问题。如果字段是在页面布局中或者对用户可见的话，就很容易确定字段的用途，但如果字段被用在工作流、报表或者 Apex 代码中就没那么容易识别字段的用途了。这就会很不妙。
本文解释了比特币 PoW（Proof-of-Work, 工作量证明） 的关键要素，尤其对 PoW 来说不可或缺的一个特性，同时也表明关于 PoW 经常谈到的一些其他特性其实是次要作用，比如安全性，这些次要效应有用，但是非必要。
2.在ArcCatalog 目录树中，右键单击载入数据库的要素类或表，选择加载——加载数据，打开简单数据加载程序向导。
1. https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/5722260.html
该文介绍了Nilearn库的介绍，该库在神经影像数据处理方面非常有用，可以用于执行多体素模式分析、解码、模型预测、构造功能连接、脑区分割、构造连接体等功能。安装该库的方法是使用pip，建议使用anaconda环境。
3DTiles是一种面向网格化、可展示的大规模三维空间数据格式，专门为流式传输和渲染海量3D地理空间数据而设计的，用于存储和管理基于网格的三维模型数据。其数据结构基于B3DM和PNTS格式，可以支持多个级别的LOD，并使用Tilesets（瓦片集合）来组织和管理数据。3DTiles具有以下特点：
追踪网络可以应用于简单网络建模，并实现资源追踪功能。以下是在ArcGIS Pro中创建并发布的全过程记录。
geobuilding于近日完成重要更新，支持对大数据量，大文件geojson的加载和动态编辑。
首先，甲学员从他人那里获取了每个脑区的信号序列。其次，计算任意两个信号序列间的相关（皮尔逊相关）。这样，把脑区视为节点，相关值视为边，功能网络就构建好啦！
实际上要说起来，GWR有专门的软件，叫做GWR，但是这个软件暂时我还没有用过，所以等我先学习一下，把他放到最后才说了，先用比较熟悉的，比如ArcGIS、比如R语言，这些来讲讲（还有一个我非常熟悉的软件是GEODA，可惜GEODA仅支持回归分析，不支持地理加权回归）。
首先是得到了工作空间中的要素数据集，即EnumDataSet对象，通过第一个参数传递进来；
所有的循环无论怎么封装，都会遵循着这是个点，就算用hash的方法也算是迭代器的用法。
好数据是好结果的前提，我们会对您的数据进行细致的检查，提高科研结果的严谨性。
很多我们课程的学员或者书籍打卡圈子里的同学，都在问我有没有Upset图(UpSet Plot)的绘制方法？。确实，无论是书籍还是对应的可视化课程，Upset图都被我忘记了···，感觉补上。
i3s是一种用树结构来组织大体积量三维数据的数据格式标准，比如在位图界的jpg格式一样，只不过i3s是“标准”，具体实现的文件格式另有一说。
之前研究了 GIS，接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程（第 4 版）》来看。书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。
2022年1月12日中华人民共和国国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》，明确了“十四五”时期推动数字经济健康发展的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。
拓扑主要用于确保空间关系并帮助其进行数据处理，在很多情况下拓扑也用于分析空间关系，概括下来就两点，一是分析有无错误，二是利用拓扑进行编辑。
现实世界中，外部视觉刺激是多种多样、杂乱无章的，而人类的视觉系统，从视网膜到高级视觉皮层的各个认知阶段，却能以某种方式稳定地识别和理解这些视觉输入数据。人脑在复杂视觉信息处理方面具有计算机所无法比拟的高效性、鲁棒性。视觉信息编码是指人脑将外部视觉刺激转换成神经活动信号的过程，解码是指根据观测到的脑信号模式预测对应的外部视觉刺激的过程。研究人脑视觉神经信息编解码，开发类似人脑的视觉信息处理模型，对于提高机器的智能感知能力具有重要意义。本报告讲解视觉神经信息编解码研究背景，国内外已取得的成果，并重点围绕深度学习来讲解视觉神经信息编解码研究进展以及该领域面临的挑战。
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