开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在OpenTest中，如何使用包含12个测试的单个模板跨多个参与者运行测试？

在OpenTest中，可以使用包含12个测试的单个模板跨多个参与者运行测试的方法如下：

创建一个包含12个测试的模板：首先，你需要创建一个包含所有需要测试的12个测试的模板。模板是一种定义了测试步骤、预期结果和其他相关配置的结构化文件。
配置参与者：在模板中，你可以定义多个参与者。参与者是执行测试的实体，可以是虚拟机、容器、物理机或其他云资源。你可以为每个参与者指定不同的配置和环境。
配置测试数据：如果测试需要使用特定的测试数据，你可以在模板中定义测试数据。这可以是文件、数据库记录或其他形式的数据。
配置测试步骤和预期结果：在模板中，你需要定义每个测试的具体步骤和预期结果。测试步骤是实际执行的操作，而预期结果是你期望得到的结果。你可以使用各种测试框架和工具来编写和执行测试。
运行测试：一旦模板配置完成，你可以使用OpenTest的命令行工具或图形界面来运行测试。你可以选择同时运行所有测试，或者选择特定的测试进行运行。
查看测试结果：测试运行完成后，你可以查看每个测试的结果。OpenTest提供了丰富的报告和日志功能，可以帮助你分析测试结果并识别问题。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（CDB）：提供高可用、可扩展的MySQL数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云函数（SCF）：无服务器计算服务，帮助你按需运行代码。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/scf
云监控（Cloud Monitor）：提供全方位的云资源监控和告警服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/monitor
人工智能机器学习平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能开发工具和服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ailab

相关搜索:使用mockito在单个测试方法中模拟多个test模板如何使用Gradle命令在Android中运行单个测试类？在DataProvider对单个测试方法运行不同数据的多个测试的情况下，在TestNG/Maven报告中获取测试方法名称如何在React Testing Library中的多个测试中使用单个渲染。Selenium:如何同时在多个标签中运行相同的测试？如何使用csv文件中的不同测试数据集在junit或testng中运行多个测试用例如何让会话作用域的bean在Arquillian中跨多个测试持久化？我可以使用单个驱动程序在Selenium (Java)中并行运行多个测试吗？如何使用testNG在测试中运行已经创建的Java程序？如何使用./gradlew :app:assembleAndroidTest在firebase测试实验室中运行特定的测试方法如何使用相同的浏览器会话在相同的fixture下运行多个测试如何使用Android app Bundles测试在stage环境中运行的应用？在Jmeter测试计划中，如何根据命令行变量的输入包含多个JMX文件如何让在node + jsdom (用于测试)中运行的模拟服务工作者接收跨域cookie？如何使用foreach在SwiftUI中创建基于测试数据的多个单元预览如何在C#中使用Selenium在多个线程上并行运行相同的测试？如何在没有selenium网格的情况下在多个浏览器实例中并行运行单个测试用例如何使用maven从TestNG套件xml文件中的多个类运行一个测试类？如何使用jest在Nuxt中对只包含布局的Vue SFC页面进行快照测试如何使用Ride在robotframework中同时在不同的浏览器上运行测试用例

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

谁是最好的WebRTC SFU？

原文 https://webrtchacks.com/sfu-load-testing/

02

Science China｜用增强的联邦学习应对药物发现数据小和偏的困境

2021年7月27日，中科院上海药物所蒋华良和郑明月课题组/上海科技大学联合华为云的医疗智能体 (EIHealth) 平台，在SCIENCE CHINA Life Sciences发表了题为Facing small and biased data dilemma in drug discovery with enhanced federated learning approaches的文章。

04

Nature neuroscience：利用encoder-decoder模型实现皮层活动到文本的机器翻译

距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久，但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。对每个参与者来说，数据包括一系列句子（由30-50个句子多次重复而来）以及约250个置于大脑皮层的电极记录到的同步信号。对这些句子的解码正确率最高可以达到97%。最后，本研究利用迁移学习的方法改进对有限数据的解码，即利用多名参与者的数据训练特定的网络层。本研究发表在Nature neuroscience杂志。

01

针对个体的精准神经影像—当前的方法和未来方向

大多数大脑功能的神经成像研究都是在归一化空间中分析数据，以识别参与者的共同激活区域。这些研究把大脑组织的个体间差异当作噪音，但这种方法可能掩盖关于大脑功能结构的重要信息。最近，许多研究采用了一种针对个体的方法，旨在描述这些个体差异，并探索它们的可靠性和对行为的影响。这些研究中有一部分采用了精确成像方法，从每个参与者身上收集数小时的数据，以更精细的比例绘制大脑功能图。在这篇综述中，我们提供了一个广泛的概述，即个体特异性和精准成像技术如何使用静息状态测量来检查大脑组织的个体差异及其对行为的影响，然后基于任务的活动如何继续增加这些发现的细节。我们认为，在认知神经科学的许多领域中，个体特异性和精确方法在揭示大脑功能组织及其与行为的关系的新细节方面显示了巨大的希望。我们还讨论了该新领域目前的一些局限性和可能采取的一些新方向。

01

微服务架构解析：API Fortress，一曲数字化交响乐

我最喜欢设计和构建的东西，就是作业编排。我乐于设想软件的每个组成部分是如何构成一幅宏大的图景，系统在高负载或者系统失败等各种不同的场景下如何产生反馈。

02

Neuron：发音运动轨迹在大脑语音感觉运动皮层上的编码

流利的语言表达需要精确的声道运动。Chartier等人研究声道运动在感觉运动皮层上的编码。该研究发现，单电极神经活动可以编码不同的运动轨迹，这些运动轨迹是产生自然语言的复杂运动轨迹基础。本文发表在Neuro杂志。

02

详解网商银行“三地五中心”数据部署架构

数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果，网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构，到单元化架构的落地，再到云原生时代，其中伴随着业务的快速发展，数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展。容灾方面，从最初的“两地三中心”，具备机房级容灾，不具备全部的城市级容灾，经过扩容建设发展到现在的“三地五中心”。具体部署方式如图3-1-1所示，采用3-2-1的部署方式，任意一个城市的故障，通过选主（选择主库）实现主库的切换完成容灾。图3-1-1 “三地五中心”架构分布式业务

01

2015 年 JavaScript 开发者调查报告

年底将至，JavaScript 开发者调查也已经结束，此次调查总共有 5000 份回复，我真的迫不及待要分享这次调查的细节，感谢所有的参与者，这是 JavaScript 社区伟大的时刻。 1、你写什么类型的 JavaScript？ 97.4% 的受访者写 JavaScript 的 Web 浏览器，其中有 37% 写移动 Web 应用。一些参与者回复，他们会在其他地方用 JavaScript，特别是在开发中的 CLI 和桌面应用。有少部分还会在 Pebble 和 Apple TV 上开发。这些归类到其他类别

07

FNIRS研究：额颞叶-顶叶系统在真实情景下目光接触中的脑内和脑间同步

来自耶鲁大学医学院的JoyHirsch等人在NeuroImage杂志上发文，他们使用两台近红外设备同步采集了双人目光接触时的脑活动信号，数据分析表明目光接触时双人脑内/脑间存在同步，该过程涉及了左前额、颞-顶叶等脑区。关键字：超扫描近红外目光接触岛津今天和大家分享的是一篇耶鲁大学医学院的研究人员发表在NeuroImage上的双人近红外研究。人类的目光接触是社交线索和沟通的主要来源。尽管这种人际互动具有生物学意义，我们对其基本的神经过程尚不清楚。这一知识空白在一定程度上反映了传统的神经影像学方法的

07

测试执行的五步框架

在我们之前的文章中，我们指出将测试执行与 CI/CD 流水线耦合存在一些缺点，这些缺点随着应用程序或部署基础设施的复杂性和规模的增加而变得明显。现在让我们退一步，看看CI/CD 在此背景下解决的初始需求：运行您的测试，也称为测试执行。与许多事情一样，在构建基础设施时对测试执行进行一些额外的思考和关注，可以为您带来多倍的回报。让我们来分解一下。

01

一种用于EEG超扫描研究的分析流程

超扫描方法使研究人员可以在自然环境中测量两个或更多个体之间神经活动的动态相互排列。超扫描研究日益增多需要开发一种透明且经过验证的数据分析方法，以进一步推动该领域的进一步发展。我们开发并测试了双脑电图分析流程（DEEP）。在对数据进行预处理之后，DEEP 允许用户计算锁相值 (PLV) 和跨频 PLV来作为每个参与者的脑间相位对齐，时频响应和 EEG 功率的指标。

01

可穿戴功能性近红外光谱成像在自然环境中的应用

新型便携无线可穿戴功能性近红外光谱成像(fNIRS)设备的发展为脑功能成像开辟新路，这将带来认知研究的革命性变化。在过去的几十年里，诸多研究采用了传统的功能近红外光谱成像（fNIRS）方法，证明了这项技术在不同人群和不同应用领域的适用性，其中涉及健康大脑研究及脑损伤研究。然而，可穿戴fNIRS更具吸引力的特征在于，它能够在日常生活场景中施测，这是其他金标准的神经成像方法(如功能性磁共振成像)所不能实现的。这将极大影响我们探究人脑功能的神经基础及机制的方式。本文的目的是回顾认知神经科学领域中采用可穿戴fNIRS在自然环境下进行的研究。此外，我们提出了使用可穿戴fNIRS在无约束环境下可能面临的挑战，讨论了更准确推断大脑功能性激活状态的方法。最后，我们总体展望了认知神经科学领域的未来前景，我们认为，在可穿戴fNIRS研究中的获益将极为可观。本文发表在Japanese Psychological Research杂志。

01

推荐：微服务入坑详细指南

概念：微服务就是一些可独立运行、可协同工作的小的服务。微服务是现在特别流行的服务，微服务的字面意思是大家都很好理解，就是将系统拆分成很多小的独立系统，每个系统我们看成一个服务，从存储，缓存，部署相对独立。通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。

05

Cell Reports：青年静息状态皮层hubs分为4类

在儿童时期，支持高级认知过程的神经系统经历了快速生长和完善，这依赖于整个大脑激活的成功协调。一些协调是通过皮质中枢发生的，皮质中枢是与其他功能网络共同激活的大脑区域。成人皮层中枢有三种不同的特征，但在认知发生关键改善的发育过程中，人们对中枢的类别知之甚少。我们在大型青年样本(n = 567，年龄8.5-17.2)中确定了四个不同的中枢类别，每个类别都表现出比成年人更多样化的连接概况。整合控制-感觉处理的青少年中枢分为两个不同的类别(视觉控制和听觉/运动控制)，而成人中枢则统一在一个类别下。这种分裂表明，在功能网络经历快速发展的同时，需要隔离感觉刺激。青少年控制处理中枢的功能协同激活强度与任务表现有关，这表明在将感觉信息传递到大脑控制系统和从大脑控制系统传递信息方面起着特殊作用。

02

结构-功能脑网络耦合预测人类认知能力

摘要：一般认知能力(GCA)的个体差异在人脑的结构和功能中具有生物学基础。网络神经科学揭示了GCA在结构和功能脑网络中的神经相关性。然而，结构网络和功能网络之间的关系，即结构-功能脑网络耦合(SC-FC耦合)是否与GCA的个体差异有关，仍然是一个悬而未决的问题。我们使用了来自1030名成人的人类连接组项目数据，通过扩散加权成像获得结构连通性，通过静息状态fMRI获得功能连通性，并评估了GCA作为12项认知任务的潜在g因子。两个相似性测量和六个通信测量被用来模拟可能的功能相互作用产生的结构脑网络。在全脑水平上，较高的GCA与较高的SC-FC耦合相关，但仅在将路径传递性作为神经通信策略时才如此。考虑到SC-FC耦合策略的区域特异性变化，并区分与GCA的正相关和负相关，可以在交叉验证的预测框架中预测个体认知能力得分。同样的模型也可以预测完全独立样本的GCA评分。我们的研究结果提出结构-功能脑网络耦合与GCA的神经生物学相关联，并提出脑区域特异性耦合策略是预测认知能力的神经基础。

00

青少年重度抑郁的动态功能连接:与严重程度和症状维度的关系

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。本研究检测了两种时空动态功能连接量化是否与青春期晚发性重性抑郁障碍(AO-MDD)有关，并用蒙哥马利Åsberg抑郁量表测量抑郁和症状严重程度。

02

Junit5系列-什么是Junit5?

官网：JUnit5 is the next generation of JUnit.

03

一文简述如何使用嵌套交叉验证方法处理时序数据

1）在不造成数据泄露的情况下，对时序数据进行分割；2）在独立测试集上使用嵌套交叉验证得到误差的无偏估计；3）对包含多个时序的数据集进行交叉验证。

03

Nature子刊：人类认知控制的闭环增强和神经解码

在抑郁、焦虑、成瘾和其他精神障碍中，普遍存在认知控制缺陷的能力——即抑制默认的有效反应以支持更具适应性的选择。在这里，我们报告了概念验证证据，在接受颅内癫痫监测的患者中，闭环直接刺激内囊或纹状体，特别是背侧部位，增强了患者在冲突任务中的认知控制。我们还表明，闭环刺激在认知控制产生失误的检测比开环刺激更大的行为变化，和单任务性能试验可以直接解码来自神经特性兼容现有的闭环大脑植入的少量电极活动。认知控制的闭环增强可能纠正潜在的认知缺陷，并帮助严重精神障碍的治疗。

02

JavaScript 测试教程 part 1：用 Jest 进行单元测试[每日前端夜话0xE7]

有多种不同种类的测试，我会首先解释其中的一部分。首先，我将介绍单元测试的基础知识，即测试应用程序的每个部分并检查它们是否适合使用。为此我们将使用 Facebook 开发的测试框架 Jest。它已经准备就绪，并具有进行测试所需的功能。

02

事件相关电位ERP的皮层溯源分析

脑电信号的皮层源分析已成为脑活动分析的重要工具。源分析的目的是重建头皮上的脑电图信号的皮层发生器(源)。源重建的质量取决于正问题的精度，进而也取决于反问题的精度。当使用适当的成像模态来描述头部几何形状，通过头皮上传感器位置的3D地图来确定精确的电极位置，并为头部模型的每种组织类型确定真实的导电性值时，可以获得准确的正解。这些参数一起有助于定义真实的头部模型。在这里，我们描述了重建记录在头皮上的脑电图信号的皮层发生器的必要步骤。我们提供了一个事件相关电位(ERPs)源重建的例子，在一个6个月大的婴儿执行的面部处理任务。我们讨论了使用不同ERP措施进行源分析所需的调整。提出的方法可以应用于研究不用年龄段受测者的不同认知任务。

04

Kubernetes疑难解答：交付可靠应用程序的7个基本步骤

这篇文章基于最近一次与Cloud Native Computing Foundation合作，与OverOps工程团队的Brandon Groves和Ben Morrise合作创建的网络研讨会。

01

2015 年 JavaScript 开发者调查报告

年底将至，JavaScript 开发者调查也已经结束，此次调查总共有 5000 份回复，我真的迫不及待要分享这次调查的细节，感谢所有的参与者，这是 JavaScript 社区伟大的时刻。

02

FreeSurfer自动分割海马亚区算法的重测信度分析

最近，来自波士顿荣军医疗保健系统和哈佛医学院等多个单位的研究人员，在Neuroimage杂志上发表了研究，对FreeSurfer计算海马亚区的两种方法（标准处理和纵向处理）跨站点重复测量的信度进行了评估，进一步验证该方法具有较高的信度。

03

教程 | 一文简述如何使用嵌套交叉验证方法处理时序数据

作者：Courtney Cochrane 机器之心编译参与：Nurhachu Null、路本文简要讲解了交叉验证和嵌套交叉验证，并介绍了针对单个时序数据和多个时序数据的嵌套交叉验证方法。本文讨

03

EEGNet：一个小型的卷积神经网络，用于基于脑电的脑机接口

脑机接口(BCI)利用神经活动作为控制信号，可以与计算机直接通信。这种神经信号通常从各种研究充分的脑电图(EEG)信号中选择。对于给定的脑机接口(BCI)范式，特征提取器和分类器是针对其所期望的脑电图控制信号的不同特征而定制的，这限制了其对特定信号的应用。卷积神经网络(Convolutional neural networks， CNNs)已被用于计算机视觉和语音识别中进行自动特征提取和分类，并成功地应用于脑电信号识别中；然而，它们主要应用于单个BCI范例，因此尚不清楚这些架构如何推广到其他范例。在这里，我们想问的是，我们是否可以设计一个单一的CNN架构来准确地分类来自不同BCI范式的脑电图信号，同时尽可能小型的方法。在这项工作中，我们介绍了EEGNet，一个小型的卷积神经网络为基于脑电图的BCI。我们介绍了深度卷积和可分离卷积的使用来构建脑电图特定模型，该模型封装了众所周知的脑机接口脑电图特征提取概念。我们比较了EEGNet，包括被试内和跨被试分类，以及目前最先进的四种BCI范式：P300视觉诱发电位、错误相关负波(ERN)、运动相关皮层电位(MRCP)和感觉运动节律(SMR)。我们表明，当在所有测试范例中只有有限的训练数据可用时，EEGNet比参考算法更好地泛化，并取得了相当高的性能。此外，我们还演示了三种不同的方法来可视化训练过的EEGNet模型的内容，以支持对学习到的特征的解释。意义：我们的结果表明，EEGNet足够鲁棒，可以在一系列BCI任务中学习各种各样的可解释特征。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。

03

Beyond Accuracy:Behavioral Testing of NLP Models with Checklist 论文阅读

本文主要介绍以及翻译一篇 ACL2020 Best Paper Beyond Accuracy:Behavioral Testing of NLP Models with Checklist

03

DDIA：共识协议和分布式事务有什么关系？

分布式事务，尤其是使用两阶段提交实现的分布式事务，毁誉参半。一方面，他们可以提供其他方式难以实现的安全保证；另一方面，由于运维复杂、降低性能、承诺过多，他们广受诟病。为了避免分布式事务带来的运维复杂度，很多云服务选择不支持分布式事务。

01

当我们休息时，我们的大脑运动皮层中重放习得的神经放电序列

以前在非人类动物中观察到的唤醒过程背后的神经激发模式的离线“重播”被认为是记忆巩固的一种机制。布朗大学(Brown University)，麻省总医院(Massachusetts General Hospital)等研究小组的人员通过记录两名参与者的运动皮层的尖峰活动来测试人脑的重播，这两名参与者的大脑皮质接口微电极阵列作为脑机接口试点临床试验的一部参与者在玩一个神经控制的序列复制游戏之前和之后都要打个盹，这个游戏包含一个“重复”的序列与不同的“控制”序列稀疏地交织在一起。与学习一致，两个参与者都比控制序列更准确地执行了重复序列。研究人员将在执行每个序列时导致光标移动的触发率模式与两个休息时间段的触发率模式进行比较。与控制序列相比，与重复序列的相关性在任务休息前后增加得更多，这为大脑中与学习相关的回放提供了直接证据。

01

在你休息时，你的大脑运动皮层中重放习得的神经放电序列

以前在非人类动物中观察到的唤醒过程背后的神经激发模式的离线“重播”被认为是记忆巩固的一种机制。布朗大学(Brown University)，麻省总医院(Massachusetts General Hospital)等研究小组的人员通过记录两名参与者的运动皮层的尖峰活动来测试人脑的重播，这两名参与者的大脑皮质接口微电极阵列作为脑机接口试点临床试验的一部参与者在玩一个神经控制的序列复制游戏之前和之后都要打个盹，这个游戏包含一个“重复”的序列与不同的“控制”序列稀疏地交织在一起。与学习一致，两个参与者都比控制序列更准确地执行了重复序列。研究人员将在执行每个序列时导致光标移动的触发率模式与两个休息时间段的触发率模式进行比较。与控制序列相比，与重复序列的相关性在任务休息前后增加得更多，这为大脑中与学习相关的回放提供了直接证据。

02

20+最好的开源自动化测试工具

这些开源工具在自动化测试和手动测试、功能、回归、负载、性能、压力和单元测试、web、移动和桌面测试等领域提供相关的能力支持。

04

人类大脑活动的时空复杂性结构

人类的大脑运作在大范围的功能网络中。这些网络是不同脑区域之间时间相关活动的表现，但全局网络特性和单个脑区神经动力学的关系仍然不完全清楚。本文展示了大脑的网络体系结构与神经正则性的关键时刻紧密相连，这些时刻表现为功能性磁共振成像信号中的自发“复杂性下降”，反应了脑区之间的功能连接强度，促进了神经活动模式的传播，并反映了个体之间的年龄和行为差异。此外，复杂性下降定义了神经活动状态，动态塑造了脑网络的连接强度、拓扑配置和层次结构，并全面解释了脑内已知的结构－功能关系。这些发现描绘了一种原则性的神经活动复杂性体系结构——人类的“复杂组”，它支撑着大脑的功能网络组织。

02

过来人的经验，谈谈一致性处理方案—分布式事务（DTS）

传统事务是使用数据库自身的事务属性（ACID），而数据库自身的事务属性是局限于当前实例，不能实现跨库。而对于大型分布式/微服务集群系统中，不仅存在着跨库的事务，还存在很多不同系统/服务之间的RPC调用，这种调用往往也需要保证业务以及数据的一致性。因此，有必要使用一种分布式事务框架来协调整个端到端业务调用链路的应用和数据库来保证业务最终的数据一致性，而目前在分布式事务中用的比较多的即为基于所有服务参与者投票的二阶段协议（2PC）。

04

婴儿EEG数据的多元模式分析(MVPA):一个实用教程

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。

03

利用机器学习研究脑卒中早期皮质运动系统的结构-功能关系

背景：脑卒中后的运动结果可以通过下行皮质运动通路的结构和功能生物标志物来预测，通常分别通过磁共振成像和经颅磁刺激来测量。然而，完整的皮质运动功能的确切结构决定因素尚不清楚。识别皮质运动通路的结构和功能联系可以为脑卒中后运动损伤的机制提供有价值的见解。这项研究使用监督机器学习来分类上肢运动诱发电位状态，使用卒中早期获得的MRI测量。方法：回顾性分析脑卒中后1周内上肢中重度无力患者91例(女性49例，年龄35 ~ 97岁)的资料。使用T1和弥散加权MRI的指标训练支持向量机分类器来分类运动诱发电位状态，使用经

02

Nature子刊 | 加州理工学院利用脑机接口实时解码内心言语

语音脑机接口（BMIs）将大脑神经信号转换为单词或音频输出，能够让因疾病或受伤而失去语言能力的人能够进行交流。虽然在语音、尝试和模拟语音解码方面取得了重要进展，但内部语音解码的正确率很低，尚未实现实际运用。值得注意的是，目前还不清楚大脑的哪些区域可以被解码。在本文中，两名四肢瘫痪患者在边缘上回（SMG）和初级躯体感觉皮层（S1）植入微电极阵列，他们对6个单词和2个假单词进行内部和发声语音。在两名参与者中，我们发现在SMG的单个神经元和群体水平上，内部和发声言语的显著神经表征。从SMG记录的人口活动，内部口语和发声单词明显可解码。在离线分析中，每个参与者的平均解码准确率分别为55%和24%（概率水平为12.5%），在在线内部语音BMI任务中，我们的平均准确率分别为79%和23%。在参与者1中发现了内部言语、单词阅读和发声语音过程之间共享神经表征的证据。SMG代表单词和伪词，为语音编码提供了证据。此外，我们的解码器通过多种内部语音策略（听觉想象/视觉想象）提高了分类准确度。在两个参与者的实验中，S1的活动被发声调节，而不是内部言语调节，这表明在内部言语产生过程中没有发生声道的发音运动。这项工作代表了一个高性能的内部语音BMI的概念证明。

01

社会关系强度调节群体成员脑-脑表征相似性

在我们的社会中，人类形成了合作群体，每个群体成员之间的关系质量各不相同。在与他人建立关系时，我们使用对群体成员和整个群体的态度和信念来与我们社会网络中的特定成员建立关系。然而，我们还不知道大脑对群体成员的反应是如何促进个体之间关系质量的。我们在这里使用一个循环的人际感知范式来解决这个问题，在这个范式中，每个参与者既是他们组中每一个其他成员的感知者，也是目标，在20个独特的组中，每个组中有5到6个成员(总共N = 111)。利用功能性磁共振成像，我们表明社会关系强度的测量调节了成对的参与者在社会认知中涉及的大脑区域感知他们群体中的其他成员时的反应之间的脑对脑多体素相似模式。这些结果为社会认知过程服务于群体成员间人际关系强度的脑机制提供了证据。

03

Cilium服务网格的哪些特性最重要？

上个月，我们开始了 Cilium 的 beta 测试，作为服务网格的高效数据平面实现[1]。以下是我们到目前为止所了解到的最新情况，以及对下一步的一些想法。如果你已经试用过测试版，如果你已经试用了测试版，我们希望你能在这个简短的调查中提供反馈[2]。

03

使用Hyperledger Fabric和Composer实现区块链应用程序

目前无法绕过技术领域的是区块链话题。但除了加密货币之外，还有更多有趣的应用程序可以带来许多激动人心的软件生态系统。这也适用于Hyperledger项目，该项目提供了一个非常模块化的区块链框架。让我们看看使用Hyperledger Fabric和Composer实现区块链应用程序是多么容易。

02

EEG频谱模式相似性分析:实用教程及其应用(附代码)

人脑通过神经激活模式编码信息。虽然分析神经数据的常规方法侧重对大脑(去)激活状态的分析，但是多元神经模式相似性有助于分析神经活动所代表的信息内容。在成年人中，已经确定了许多与表征认知相关的特征，尤其是神经模式的稳定性、独特性和特异性。然而，尽管随着儿童时期认知能力的增长，表征质量也逐步提高，但是发育研究领域特别是在脑电图(EEG)研究中仍然很少使用基于信息的模式相似性方法。在这里，我们提供了一个全面的方法介绍和逐步教程——频谱脑电图数据的模式相似性分析，包括一个公开可用的资源和样本数据集的儿童和成人的数据。

03

利用OCI简化eBPF可观测性

BumbleBee简化了构建和运行分布式eBPF程序的过程，将其封装到OCI镜像并发布到符合OCI标准的仓库中。

01

pytest 执行用例_pytest怎么指定部分用例执行

在远程运行测试之前，pytest有效地将您的程序源代码“rsyncs”到远程位置。报告所有测试结果并显示给您的本地终端。您可以指定不同的Python版本和解释器。

02

pytest 执行用例_测试用例执行结果有哪些

在远程运行测试之前，pytest有效地将您的程序源代码“rsyncs”到远程位置。报告所有测试结果并显示给您的本地终端。您可以指定不同的Python版本和解释器。

02

颅内EEG记录揭示人类DMN网络的电生理基础

使用无创功能磁共振成像（fMRI）的研究为人类默认模式网络（DMN）的独特功能组织和深远重要性提供了重要的见解，但这些方法在跨多个时间尺度上解决网络动力学的能力有限。电生理技术对于应对这些挑战至关重要，但很少有研究探索DMN的神经生理学基础。在此，作者在一个与先前fMRI研究一致的共同的大规模网络框架中研究了DMN的电生理组织。作者使用颅内脑电图（iEEG）记录，并评估了静息状态下的网络内和跨网络相互作用，及其在涉及情景记忆形成的认知任务中的调节情况。作者分析显示，在慢波（<4 Hz）中，DMN内iEEG同步性明显更高，而在beta（12-30 Hz）和gamma（30-80 Hz）波段中，DMN与其他大脑网络的相互作用更高。至关重要的是，在无任务的静息状态以及语言记忆编码和回忆期间都观察到了慢波DMN内同步。与静息状态相比，慢波内DMN相位同步在记忆编码和回忆时都明显较高。在成功的记忆检索过程中，DMN内慢波相位同步增加，突出了其行为相关性。最后，对非线性动态因果相互作用的分析表明，DMN在记忆编码和回忆过程中都是一个因果外流网络。作者研究结果确定了DMN的频率特异的神经生理学特征，使其能够在本质上和基于任务的认知期间保持稳定性和灵活性，为人类DMN的电生理基础提供新的见解，并阐明其支持认知的网络机制。

02

Neuron：老年人脑波在睡眠时失耦合：慢波-纺锤波同步、脑萎缩和遗忘

请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）

02

pytest 执行用例_python 分布式计算

在远程运行测试之前，pytest有效地将您的程序源代码“rsyncs”到远程位置。报告所有测试结果并显示给您的本地终端。您可以指定不同的Python版本和解释器。

01

目前最强大语言模型！谷歌开源 | 开源日报 No.196

gemma_pytorch 是 Google Gemma 模型的官方 PyTorch 实现。

01

可定制算法和环境，这个开源强化学习框架火了

机器之心报道机器之心编辑部强化学习框架怎么选？不如自己定制一个。强化学习（reinforcement learning，RL）是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，在机器人、游戏等领域应用甚广。现有的强化学习框架往往无法支持高效、定制化的训练场景的问题。近日，GitHub 上一个名为 JORLDY 的开源、可定制强化学习（RL）框架引发关注。项目地址：https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY JORLDY 的主要优点是提供多种分布式强化学习算法，并且

02

Sentry Relay 二次开发调试简介

要构建 Relay，我们需要最新的稳定版 Rust。crate 被拆分为具有多个功能的工作区，因此在运行构建或运行测试时，请始终确保传递 --all 和 --all-features 标志。processing 功能还需要 C 编译器和 CMake。

01

NC：脑白质BOLD功能连通性的颅内电生理及结构基础

虽然功能性磁共振成像(fMRI)研究主要集中在灰质上，但最近的研究一致发现，血氧水平依赖(BOLD)信号可以在白质中可靠地检测到，功能连接(FC)已被组织成白质中的分布式网络。然而，尚不清楚这种白质FC是否反映了潜在的电生理同步。为了解决这个问题，我们使用了16例耐药癫痫患者的颅内立体脑电图(SEEG)和静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据。我们发现BOLD FC与SEEG FC在白质中相关，并且这一结果在每个参与者的广泛频段范围内是一致的。通过纳入扩散谱成像数据，我们还发现SEEG和fMRI的白质FC与白质结构连通性相关，表明解剖纤维束是白质功能同步的基础。这些结果为白质BOLD FC的电生理和结构基础提供了证据，它可能是精神和神经疾病的潜在生物标志物。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭