背景 今天在处理消息队列逻辑时，因为连接不上服务器，返回的错误信息中存在中文乱码 以前的处理方式，就是对返回的信息，使用 json_encode() 编码处理，记录到 错误日志中，方便后期问题排查...但是，此时发现，json_encode() 返回的是 false|NULL ，无法满足我的需求 通过网上的建议，找到一种解决方案 ：【PHP json_decode/json_encode 中文内容为...NULL或乱码】 源码 /************************************************************** * * 处理因为数组元素中含有中文乱码时的问题...new_key] = $array[$key]; unset($array[$key]); } } } } /** * 处理因为数组元素中含有中文乱码问题时...array){ arrayRecursive($array); $json = json_encode($array); return urldecode($json); } 以我在
Flowable 生态系统中的业务流程引擎（BPMN）可以与决策引擎（DMN）、案例模型引擎（CMMN）、表单引擎联动，开发者可以根据业务需求选用其中一个或多个模块，通过模块之间相互协作构建业务系统、以实现强大的功能...Flowable 目前实现了 DMN V1.1 规范的框架，由于 DMN 规范中要求对 PMML 提供兼容性，这意味着 Flowable 具有相对强大的业务规则的处理能力。...在 Flowable Modeler 应用中 DMN 引擎体现为「决策表」菜单，可以通过界面进行 Input 与 Output 的配置，可导入 .dmn 扩展名格式的 DMN 定义。...BPMN 引擎在处理顺序执行、职责分工明确的工作流程时有优势，但面对动态、自由、并行的情况时，BPMN 显得灵活性不足，此时CMMN 则更适合应对。...（2）处理带有生命周期特征的场景，如客户、产品、项目、雇员。以项目为例，项目的立项、中止、收尾、交付等阶段（phases），可以在 CMMN 中通过阶段（Stages）概念在更高层次进行描述。
归因于DMN功能的认知术语（如刺激独立思考、思维游荡、自我参照处理）与传统的fMRI研究范式脱节。第三，人类神经科学历来非常依赖于与动物模型的相似性，但在当时，还没有已知的等同于DMN的动物模型。...随后的研究证实了这一发现，并提供了DMN抑制对外部集中认知时适应性脱离的必要条件。至少，这些研究结果表明，通过与其他大脑网络的相互作用，DMN 在认知中发挥着间接作用。...一项使用自然刺激的创新研究方向表明，当两个人处理共同的叙述时，正在进行的 DMN 活动会变得同步，其中 DMN 同步对社交交流线索特别敏感。...图7 DMN在认知中功能的统一模型6.1 显着的刺激驱动的跨网络交互塑造了 DMN 在认知中的作用最初认为 DMN 在认知中的作用仅限于编码在外部刺激处理过程中需要暂停的内部思想。...三重网络模型假设显着性网络在处理行为相关的外部事件中发挥着关键作用，从而导致DMN 的抑制以及 DMN、显着性和额顶网络之间的时间相互作用的改变（图 3 和 7）。
通过与生物校准记录进行比较，进一步验证了这些伪影的来源。2.4.3 电生理源成像预处理后的EEG数据使用高分辨率的皮质电流源模型进行电生理源的重建。...图2 数据处理示意图对于所有25个IC，作者在一个标准的大脑模型上描绘了源点。假设每个源级IC代表一个脑网络，作者通过搜索与预先定义的DMN模板最匹配的IC来关注DMN。...在FreeSurfer软件中采用全宽半最大值为9mm的高斯滤波器对与DMN匹配的网络连接值进行平滑处理。然后，用单样本t检验来确定DMN在群体水平上的意义。...由于两个年龄组的认知表现和电生理学上的DMN都没有明显的差异，作者后来的分析在寻求DMN连接、年龄和记忆表现之间的关系时，将这两个组合并为一组。...插页显示了从EEG DMN分析中定义的ROI区域。脑连接值的计算方法是个人的源时程和IC时程之间的Z转换相关系数，在ROI内平均。
采用与上述整体ICD相同的设计和线性模型，通过十年区间进行了单独的分析：然后，我们根据上述ICD分析选择感兴趣区域（ROI）来代表DMN中的主要节点，并为每个被试计算每个这些区域的平均体素值。...我们最初拟合了以下模型：当高阶相互作用项显著时，我们报告了该模型的结果。...DMN到全脑种子点的分析在衰老过程中，通过性别建立了显著的网络内DMN连接差异，我们将注意力转向了性别对网络间连接的影响，特别关注典型DMN种子与整个大脑之间的连接。...超连接是否首先出现，使网络中的某些节点和边缘更容易受到淀粉样蛋白扩散，或者过量的淀粉样蛋白积累是否首先导致超连接（在小鼠模型中，通过给予淀粉样蛋白抗体而降低），目前正在积极研究中。...Staffaroni等人有趣地显示了一个倒u形DMN连接随年龄变化的模式，在50-66岁时连接增加，在74岁后下降，DMN连接与情景记忆表现相关，这些发现与我们在女性DMN后节点的结果相似，尽管作者没有报告性的影响
在每次评估中，儿童接受神经认知、身体健康和精神健康的评估，并参与结构和功能神经成像。 数据获取，FMRI预处理和功能连接 成像协议在跨站点和扫描仪间是一致的。...接下来，3544名受试者通过预处理，随后，目视检查配准和归一化质量，其中197名受试者因质量较差被排除。...此外，在每次交叉验证时，执行以下操作： (1)在训练数据集上进行PCA，得到75个成分的基础集。 (2)建立BBS模型，将相关的神经认知得分作为结果变量进行预测。...图2是一致图，它突出了在一般能力预测模型中权重更大的连接。在此图中，任务控制网络和DMN之间的连接非常明显。...此外，许多证据表明DMN是这些自上而下的自适应控制信号的重要目标。在任务控制网络必须与DMN合作进行协调处理的情况下（例如在复杂的问题解决和前瞻性决策过程中），需要对DMN进行调制。
默认网络(DMN)在人脑功能网络中扮演者极为重要的角色，一个关于它的重要问题是，默认网络是否会通过网络的动态重组来编码关于环境变化的信息?...DMN在主动处理来自外界的信息方面的作用是一个长期存在的难题。DMN之间的功能连接(FC)在进行外部集中的任务时，在休息时，甚至在睡觉时都是不断变化的。...下面的结果包括四个主要部分: (i)提出了ISFC方法以及信噪比增益的统计模型; (ii)证明了DMN中的ISFC模式跟踪叙述的连贯性水平; (iii)可以在DMN中使用ISFC来解码刺激类型; (iv...刺激诱导信号(S)被定义为在处理外部刺激时锁定的神经反应。内在神经信号(I)被定义为与外部刺激处理不可靠相关的神经反应。这些内在的神经信号在被试之间应该是不相关的。...讨论 为了研究DMN的功能特性，我们需要研究它在处理来自环境的信息时的反应，也就是在任务执行时的反应。
映射默认网络 虽然DMN最初是通过测量其在任务中的活性来识别的(图1b)，但通过研究其静止时的内在活性来绘制其结构已经取得了重要进展(图1a)。...在高阶认知中的作用 研究人员对DMN在认知中的作用有了重要的了解，他们调查DMN与记忆的明显联系。这些研究人员发现，当参与者想到自己或从事某些类型的社会认知时，DMN活动会增加。...类似地，“心智网络”包括右角回和MPFC(两个位于DMN核心内的区域)，对社会认知很重要。最后，DMN被普遍认为在情感处理中起作用，特别是在复杂的、情绪负荷的经历中简单的情感信号的语境化。...DMN的角色在延迟匹配样本的任务表明这个系统在决定依靠经验时是重要的,而不是通过直接的感官输入做决定,即使决策可以有类似的表征特性(例如,关于形状位置的空间决策)。...在这个视角中，我们描述了一种地形模型，在该模型中，DMN是由那些在功能上和解剖上距离感觉运动外围最远的大脑区域组成的，并表明这为我们对其功能的了解提供了一个简单的解释。
背景：空间功能连接组是一种新颖的数学模型，旨在从静息态功能磁共振成像数据中捕捉大脑功能组织的动态特征。动态功能连通性的测量已经从这个模型发展出来，以量化大脑在不同的空间和时间尺度上的动态自我重构。...参与者被要求在扫描期间尽可能保持静止，并放松。研究人员安抚了他们，并建议他们在接受rs-fMRI检查时不要睡着。...边缘网络和DMN在静息状态期间分层集成。边缘网络的OFC部分涉及处理与社会凝聚力相关的本能情绪、动机和从属行为，这些行为随后会被DMN通过ACC协调并整合到认知中。...由于皮层下病理生理学，患者的时空dFC转变意味着功能连接组中更大的边缘隔离。与这个模型一致的是，我们的dFC定量显示边缘重构改变，这是与其他网络合并并通过ACC向皮质区域传递处理过的本能情绪所必需的。...在边缘网络和颞下回和下顶叶的DMN中，空间dFC的变化与总MADRS评分(即抑郁严重程度)呈反向关系。这些区域在一些抑郁症患者的研究中有牵连。5.
重要的是，这些RSN通过中枢连接，如DMN中的楔前叶、角回和腹内侧前额叶皮层(vmPFC)和FPN中的后额中回(MFG)。这些枢纽促进了来自多个RSN的高效通信和信息集成。...在我们能够确定一个统一的分析框架之前，当使用不同的方法(例如，脑地图集，连通性和网络指标，预处理方法等)进行测试时，可能会产生可靠的发现。...多项功能磁共振成像(fMRI)研究，无论是在活动任务中还是在休息状态下，都一致表明抗抑郁药可以帮助恢复情绪调节，并通过减少自我参照思维来促进积极的心态。...在这篇综述中，我们将重点放在重度抑郁症上，并通过增加治疗维度来扩展三重网络模型，强调不同治疗对症状特异性脑网络变化的共同或不同影响。...当然，这一框架需要通过实证研究来验证，不仅在人类研究中，而且在动物模型中，以确保它准确地解释了抑郁症的病理生理，并为开发有效的治疗方法提供了基础。图2 症状特异性、网络导向治疗的假设模型7.
以往研究模型强调了在状态焦虑过程中增强的导叶自下向上的输入信号，但是最近的脑网络模型以及荟萃分析还表示焦虑和焦虑障碍有共同的脑区功能连接模式，包括额顶叶控制网络（FPN)、默认模式网络（DMN)、背侧注意网络...因此，我们在不同水平的状态焦虑个体中进行了功能性近红外光谱（fNIRS）研究，来探索与焦虑相关的脑网络中的皮质区域，如FPN和 DMN，是否能够预测状态焦虑。...然后进行了8次模型训练和测试的迭代。在第k次迭代中，我们将第k组的数据作为测试集（12个样本），并将剩下的7组的数据作为训练集（84个样本）来训练回归模型。...同时，在特质焦虑中拟合了相同的模型（得分范围：22-66，图3D )。Permutation检验显示，该模型对特质焦虑水平没有显著的预测作用（p=0.474，图3E)。...虽然过度活跃的杏仁核代表了高活跃的刺激驱动的自下而上的处理，但皮质的改变可能会代表异常的自上而下反应，比如DMN对杏仁核的抑制功能异常。
fMRI数据预处理 标准预处理均使用FSL和AFNI处理静息态fMRI数据。包括使用AFNI进行颅骨剥离，利用FSL中的MCFLIRT工具包进行头动矫正，使用FSL进行6mm FWHM高斯核进行平滑。...基于ROI的方法可能无法捕捉到位于ROI之外或仅部分重叠的组差异，但可以通过全脑方法观察到。相反，使用全脑方法时无关观察到组间差异，但使用基于ROI的方法容易观察到，因为这种方法的统计效力更强。...通过对残差直方图和残差图进行视觉检查，以确保所有一般线性模型的残差满足独立性、正态性和同方差的假设。使用5%的FDR对36个ROI进行多重比较进行校正。...这种在ASD中的性别差异与在正常人中的不同，表明导致性别差异的生物学机制可能与ASD有关。 当比较患有ASD的男孩和女孩时，本文发现ASD女孩较男孩在DMN和CEN间表现出更强的功能连接。...当比较TD女孩和男孩时，在SN的功能连接中存在性别差异。本文发现，TD男孩在SN网络内表现出更强的连接，在SN与DMN和CEN之间表现出不太积极和更弱的功能连接。
这种神经-心脏去同步是由于每次心跳开始时神经活动的异常相位重置所致，可以通过较低的试验间相干性和心跳诱发电位来测量。...通过主动推理过程，大脑最终决定了一种感知，这种感知在现有的证据和预测模型之间产生最小的差异。...在适应性个体中，可以通过调整期望(先验)来匹配当前的生理状态，或者通过调节行为来改变传入信号，使当前的生理状态更接近于期望。...总体而言，在GAD和SAD中DMN表现为RSFC降低，而在PD中，研究显示DMN表现为RSFC增加和减少。在SAD中SN表现为RSFC特异性增加；在PD中SMN表现为RSFC特异性增加。...的确，焦虑障碍的特征（如恐惧处理和内在感受）与心脏功能有关。Garfinkel等人发现，当心动周期处于收缩期(对应HEP)时，恐惧处理更加敏感和强烈，表明神经-心脏耦合改变了情绪处理。
材料与方法 补充图1中显示了成像和行为数据、处理和分析步骤的详细概述。补充方法中详细介绍了MRI序列参数、成像预处理步骤以及避免假阳性WMH分割的详细信息。...通过从官方登记中随机选择，可以最大限度地减少偏差。在计划分析时，我们使用了所有可用的数据，当有4253名被试被纳入HCHS时，其中1000人接受了大脑影像的采集。...为此，本方法从一些初始的质心开始，使用Matlab中实现的迭代期望最大化算法kmeans++，在每一步中，将单个观测值分配到最近的质心，并将质心位置更新为由此分配的z变换观测值的均值，直到模型收敛。...在针对年龄和性别校正的回归中，具有较高WM体积的患者在高占用状态DMN+中花费的时间更少（每4.7- 占用 DMN+ 的几率降低 0.95 倍），WMH 体积增加的倍数更大（P 0.0108，PHolm...另一方面，在整个生命周期中，大脑的时空激活模式的变化还没有被很好地理解。通过对动态FC的演化模式的识别，复杂性的降低已被确定为脑功能信号在时空动态中与年龄变化相关的的标志。
所有的预处理都是在训练模型之前完成的。...在本节中，我们将看到通过我们的模型学习到的DNC结构如何根据下游任务改变并识别不同的网络。为此，我们进行了一项实验，在预测同一被试者的痴呆症、年龄和性别时，我们比较了OASIS数据的估计DNC。...这也证明了DMN在性别上的连接得分更高然而，与性别和年龄预测任务相比，在预测痴呆症时的SMN连接要高得多。...我们在图8a中显示，我们的模型更关注SMN而不是DMN，尽管在测试集中有近三分之二的女性被试。这一结果很重要，因为该模型了解到SMN连接对于痴呆分类的下游任务比DMN更重要，因此增强了SMN的信号。...在未来的工作中，我们希望省略使用降维方法的预处理——就像这里使用的ICA或基于区域的分割——并在体素级数据上端到端训练模型。
ACT_APP_DEPLOYMENT 当通过应用引擎部署应用模型时，会存储一条记录以保存此部署。部署的实际内容被存储在 ACT_APP_DEPLOYMENT_RESOURCE 表中，并从该表中引用。...当引擎需要实际模型时，将从该表中获取资源。 3.2 ACT_CMMN_* Flowable CMMN Engine 的数据库名称都以 ACT_CMMN_ 开头。...ACT_RU_EVENT_SUBSCR 当流程定义使用事件（信号/消息/等或启动/中间/边界）时，引擎将对该表的引用存储在该表中。这简化了查询哪些实例正在等待某种类型的事件。...然后在查询用户的任务列表时使用此表。CMMN 引擎也使用此表。 ACT_RU_VARIABLE 此表存储与实例相关的变量。CMMN 引擎也使用此表。...ACT_RE_MODEL 创建模型时，额外定义的一些模型相关信息，存在这张表，默认不保存。 ACT_RE_PROCDEF 记录流程的变更，流程每变更一次存一条记录，version_ 字段加 1。
来自比利时列日大学昏迷科学研究组通过多模态磁共振，对比意识障碍患者及健康对照组，研究了最低意识障碍脱离患者的神经关联。...目前，关于最低意识状态脱离的研究有PET研究，其大脑代谢结果显示，在最低意识状态脱离患者中，默认网络的正向连接与负向连接均被保留，但是在无反应觉醒综合征及最低意识状态中不存在。...在既往研究中，BOLD信号的降噪处理减去全脑平均信号以及感兴趣噪声区域的平均信号，前者在静息态研究中存在争议。...(南京） 第二十五届磁共振脑影像基础班（南京） 该方法对噪声的影响进行建模，通过噪声感兴趣区域导出主成分，将几种经验性评估的噪声来源进行体素特异性的线性结合，将其纳入一般线性模型的协变量。...平均头动位移在最低意识状态脱离的患者中显著高于健康对照，在无反应觉醒综合征与最低意识状态患者中无差异。位移速度在无反应觉醒综合征与对照及最低意识状态与对照存在差异，其他无差异。
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...这是一个很好的问题，因为它涉及到 pandas 在处理非规范化输入数据时的灵活性和稳健性。...效率考虑：虽然 pandas 在处理这种不一致性时非常灵活，但是从效率角度考虑，在创建大型 DataFrame 之前统一键的顺序可能会更加高效。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。...希望本博客能够帮助您深入理解 pandas 在实际应用中如何处理数据不一致性问题。
在每个试次中，被试观看随机呈现的6部电影中的一部片段，其中包括3部开心和3部悲伤情绪的片段。我们共招募了52名被试，采集了他们的fMRI数据，并进行了预处理。...为此，我们将每个电影片段分为刺激早期(1~200 s)、中期(201~400 s)和后期(401~600 s)，并基于VN和DMN相关的FC在各刺激阶段建立情绪解码模型。...基于VN和DMN相关的FC在不同刺激阶段的情绪解码结果 图 5. 基于VN和DMN相关的FC在各个刺激阶段情绪解码的混淆矩阵。...我们的假设是：(1)情绪状态的变化会表现出功能连接模式的变化；(2)通过建立功能连接模型，可以估计情绪状态的变化。...本研究的主要结果如下： (1)长时间电影片段引起的开心和悲伤具有离散的神经表征，且在被试和试次中的神经表征差异是一致的。 (2)开心和悲伤不同的功能连接模式主要分布在VN和DMN相关网络上。
目前的研究通过操纵神经同步来解决这个问题，特别是α(8-12Hz)振荡，这是一种主要的内在振荡活动，在功能和生理上与DMN越来越相关。...而其失调是主要神经精神疾病的特征(例如，DMN在重度抑郁症中的高连通性和阿尔茨海默病、精神分裂症和创伤后应激障碍中的低连通性)。...在众多的经颅刺激技术中，经颅交流电刺激(tACS)通过头皮应用频率比正弦电流，通过调谐频率和振幅以及振荡相位来模拟和引入内源性振荡，具有独特的优势。...基于标准头部模型的电流分布的有限元模型模拟证实了枕顶叶皮层的最大电场(0.21 V/m)(峰值在枕顶叶交界处;x, y, z=16,86,36)，相对于额区最小电场(< 0.02 V/m)。...图2 α-tACS增强DMN中的BOLD和α连通性(假设检验)图3 α P到F连接增加通过α-tACS介导DMN连接增强2.4 α-tACS增加了tACS站点和DMN之间的连接为了获得对tACS诱导的神经调节机制的了解
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