股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。
大脑的功能网络不断适应变化的环境需求。与任务相关的功能网络架构的行为自动化的结果仍然远未被理解。我们调查了当参与者掌握双n-back任务时行为自动化的神经反映。在四次功能磁共振成像扫描中，我们评估了大脑网络模块性，这是生物系统适应的基础。我们发现，在双n-back任务的两种条件下，全脑模块性都稳步增加。在一个动态分析中，我们发现默认模式系统的自主性和任务积极系统之间的整合被训练调节。通过训练实现n-back任务的自动化导致额顶叶和默认模式系统之间的整合以及与皮层下系统的整合发生非线性变化。我们的研究结果表明，认知要求任务的自动化可能导致更隔离的网络组织。
近日，来自瑞典卡洛斯林卡医学院研究所的Jakob Frie等人在CC（CerebralCortex）上发文，这一研究旨在探讨早产新生儿和足月新生儿在感知不同的气味时是否会出现不同水平的脑皮层反应，同时这些气味是否会引起疼痛感受以及口服葡萄糖是否会缓解这种疼痛。 研究者将这些婴儿暴露于来自于医院环境中的嗅觉刺激中，然后记录这些婴儿的反应。在给婴儿使用口服葡萄糖液以后再重复该记录过程。研究者使用fNIRS记录婴儿的嗅觉皮层、额叶皮层以及躯体感觉皮层的激活反应，通过录像分析痛感引起的行为反应。结果发现：疼痛得分和
言语感知受到听觉处理的制约。虽然婴儿的听觉系统不成熟，语言经验有限，但他们表现出非凡的言语感知能力。为了评估新生儿处理复杂语音线索的能力，我们结合近红外光谱(NIRS)和脑电图(EEG)来测量大脑对不同辅音音节的反应，分别评估脑电生理反应及其代谢相关性，这两种技术的结合有提供精确的空间定位和高时间分辨率的独特优势。
通过前面四篇大家可能已经发现，理论上，表格、矩阵的条件格式可以是任意样式的图形，或者伪装成图形的任意文本。本篇继续深入应用DAX+SVG自定义条件格式，讲解的主题是百分比。
条件变量是一种高级的线程同步机制，它允许线程在某个条件发生变化之前等待，直到条件变为真才被唤醒。在 Python 中，可以使用 threading.Condition 类来创建一个条件变量。条件变量有三个操作：wait()、notify() 和 notify_all()。wait() 方法用于等待条件变量，notify() 方法用于通知等待的线程条件变量已经发生变化，notify_all() 方法用于通知所有等待的线程条件变量已经发生变化。
静息状态下的功能连接为内在的大脑网络组织提供了实质性的见解，然而来自内在网络组织的任务相关变化的功能重要性仍然不清楚。事实上，这种与任务相关的变化很小，表明它们可能只有最小的功能相关性。或者，尽管这些与任务相关的变化幅度很小，但对于人脑通过区域间关系的快速变化自适应地改变其功能的能力来说，它们可能是必不可少的。我们使用活动流映射——种建立经验衍生网络模型的方法——来量化任务状态功能连接(高于和超过静止状态功能连接)在塑造(女性和男性)人脑认知任务激活中的功能重要性。我们发现，任务状态功能连接可以用来更好地预测所有24种任务条件和所有360个测试的皮层区域的独立功能磁共振成像激活。此外，我们发现预测的准确性受到个体特异性功能连接模式的强烈驱动，而来自其他任务的功能连接模式(任务 - 一般功能连接)仍然改善了静态功能连接之外的预测。此外，由于活动流模型模拟了任务诱发的激活(行为的基础)是如何产生的，这些结果可以提供机械论的见解，解释为什么先前的研究发现了任务状态功能连接和个体行为差异之间的相关性。这些发现表明，与任务相关的功能连接变化在动态重塑大脑网络组织中起着重要作用，在任务执行过程中改变了神经活动的流动。
根据上一篇博客 【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 使用递推解法求解 “ 线性常系数差分方程 “ | “ 线性常系数差分方程 “ 初始条件的重要性 ) 中 , 得出如下结论 :
术中应激源可能加重认知负荷，导致医生的表现下降，威胁患者的生命安全。然而，并不是所有的外科医生都能很好地应对压力，为此，英国伦敦帝国理工学院外科和癌症学系的Modi,Singh, Athanasiou, Darzi, Leff等人在JAMA Surgery（IF=10.668)杂志发文，对此进行研究，发现在高认知需求下，导致个体表现稳定还是表现下降可能是由大脑中与注意力和注意力相关区域的激活差异造成的，如前额叶皮层(PFC)。
Context的实现与组件的render息息相关。在讲解其实现前，我们先来了解render的时机。
今天我们React源码交流群里有个小伙伴提出个有趣的问题，觉得自己对React运行流程理解很到位的同学，可以来看看。
英国国立卫生研究所诺丁汉生物医学研究中心的Carly A. Anderson 等人在《美国国家科学院院刊》 (PNAS)上发表了一项研究，发现跨感觉通道可塑性促进人工耳蜗的移植效果，这一研究结果与之前的研究结论大不相同。之前的研究认为，视觉语言对于听力重建是有害的，它能够引起听觉功能区的紊乱。Carly等人采用功能近红外技术 (functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)研究了一组听障患者在人工耳蜗植入的术前术后听觉区对视觉语言刺激的反应，发现如果视觉语言刺激
选择性注意可以通过注意增益与降低神经噪声来增强对感觉信息的处理。然而，这两种机制在多大程度上有助于改善注意过程中的知觉表现仍然存在争议。本文假设：采用哪种选择性注意机制取决于任务训练的持续时间。本研究通过一项典型的选择性空间注意ERP实验范式，经过1个月内20次脑电测试，采用系统而丰富的论证，得到重要的结论：注意增益在训练早期起主导作用，但在训练后期起主导作用的是神经噪声降低。这一观察结果对于理解注意机制以及推广使用不同模型系统(例如，人类和非人类灵长类动物)的研究结果具有重要意义。本研究发表在著名杂志《PLOS Biology 》上。
由Jordi Bolibar及其团队在2022年发表在Nature上的《Nonlinear sensitivity of glacier mass balance to future climate change unveiled by deep learning》，利用深度学习技术捕捉冰川对气温和降水变化的非线性响应。这种方法比传统的线性统计和温度指数模型更为精确，后者被证明对未来变暖情景过于敏感。
数值分析中，函数的条件数衡量的是输入参数的微小变化可以使函数的输出值变化多少，用来测量函数输出对于输入的微小变化的敏感程度，或者说一个问题的条件数是该数量在数值计算中容易程度的衡量。一个低条件数的问题称为良置的，而高条件数的问题称为病态（非良置）的。
时频主成分分析（TF-PCA）提供了一种数据缩减方法，它不依赖于关于感兴趣效应的特定时间或频率边界的先验约束，因此特别适合于存在认知发展变化的TF数据分析。本教程提供了背景知识、理论和实用指导，文章还附带了一个配套的GitHub存储库，该存储库包含示例代码、数据和如何执行TF-PCA的逐步指南：https://github.com/NDCLab/tfpca-tutorial。
用例规约里面的前置条件如果有了，就不需要在基本路径中进行验证了，如果前置条件没有，就需要在基本路径中进行验证对吗？ 潘加宇(3504847) 18:27:17 也未必，实事求是就可以。 前置条件满足才能开始用例，不代表在用例进行过程中系统不需要再验证一次，因为在这个过程中系统的状态会变化。 没有前置条件，意味着用例什么情况下开始都行，但不代表在用例进行过程中，系统一定会验证什么，因为可能这个用例根本不需要验证什么 海贼王Fans!!(944***437) 18:38:40 哦 谢谢老师 关键点就在您说的系统状态会变化这里，进入系统前状态是满足前置条件的，进入后由于某种原因使得系统的状态变化成不满足前置条件了，然后执行就会导致用例的异常了。 潘加宇(3504847) 18:41:38 我的意思不是这样的，这几个事情没有绑定的关系
要查询特定标签的值，只需将其添加到查询条件中。例如：{app="nginx"}将返回所有标签app值为nginx的记录。
ArkTS提供了渲染控制的能力。条件渲染可根据应用的不同状态，使用if,else,else if渲染对应状态下的UI内容.
如何理解这句简单的话呢？给定一组数据，我们来计算不同的统计量，看看自由度的变化。这些数据分别为 1 2 4 6 8. 5个数。
在 程序开发 中 , 经常需要 执行 有规律的重复代码 , 该 " 重复执行代码 " 的操作 就是 程序流程控制 中的 " 循环流程控制 " ;
以下是将SDF结构映射到VHDL泛型（generic）和Verilog HDL声明（declaration）的示例。
碳循环是化学循环的重要过程。碳循环其中的一个部分是化合物的分解，这使得碳元素得以被重新利用。该过程的关键是植物材料和木质纤维的分解。
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? 想对这个问题进行研究是很困难的，因为功能连接的模式反映了刺激
ALLEXCEPT函数属于“筛选”类函数，隶属于“表函数”，在ALL函数系列家族中，其地位是不可或缺的。
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元学习又叫做学会学习，意思是拥有学习的能力，在深度学习文献中经常表示神经网络架构的自动化设计。
在 for 循环中 , 不管 循环控制变量 如何变化 , 在循环体中执行相同的代码即可 ;
Q：条件格式中的图标集功能非常好，然而，在尝试使用上下箭头标识数据时，只能使用红色的向下箭头，我能使用绿色的向下箭头图标吗？如下图1所示。
质子磁共振波谱(MRS)是一种非侵入性脑成像技术，用于测量不同神经化学物质的浓度。“单体素”MRS数据通常在几分钟内采集，然后在时间上平均单个瞬态来测量神经化学物质的浓度。然而，这种方法对神经化学物质的快速时间动态不敏感，包括那些反映与感知、认知、运动控制和最终行为相关的神经计算功能变化的神经化学物质。这篇综述讨论了功能MRS (fMRS)的最新进展，现在能够获得神经化学物质的事件相关测量。事件相关fMRS将不同的实验条件呈现为一系列混合的试次。关键的是，这种方法允许以秒级的时间分辨率获得光谱。作者们提供了事件相关的任务设计，MRS序列的选择，分析管道以及事件相关fMRS数据适当解释的全面用户指南。研究者们通过检查用于量化GABA（大脑中的主要抑制性神经递质）动态变化的范式，提出了各种技术考量。总的来说，研究者提出，尽管还需要更多的数据，但事件相关fMRS可以用于测量神经化学物质的动态变化，其时间分辨率与支持人类认知和行为的计算相关。
药品的稳定性是指药品稳定保持其物理、化学、生物学性质及其疗效和安全性的能力。对药品的稳定性要求属于药品管理法规规范重点，各国的药典和新药注册审批等都对药品的稳定性研究有详细的规定。目的在于确保上市产品在标注的储存条件下和有效期内，其安全性、有效性完全符合质量标准的要求。 依据考察目的的不同，上市产品稳定性考察可分为常规稳定性考察、刚上市产品的稳定性考察和特殊稳定性考察。 常规稳定性考察：针对正常生产条件下的常规产品而进行的持续稳定性考察。 新上市产品的稳定性考察：新产品上市，对正式生产销售前三批产品进行持续稳定性考察。 特殊稳定性考察：特殊状况出现时，如生产过程中工艺条件的改变，或生产过程中出现偏差，可能对产品质量造成影响，通过稳定性考察，并分析评价考察结果，可为产品在有效期内的质量符合要求提供依据。
ArkUI通过自定义组件 的build()函数和@builder装饰器 中的声明式UI描述语句构建相应的UI。在声明式描述语句中开发者除了使用系统组件外，还可以使用渲染控制语句来辅助UI的构建，这些渲染控制语句包括控制组件是否显示的条件渲染语句，基于数组数据快速生成组件的循环渲染语句以及针对大数据量场景的数据懒加载语句。
1 导读 偏微分方程是以建立数学模型、进行理论分析和解释客观现象并进而解决实际问题为内容的一门数学专业课程。它是现代数学的一个重要分支，在许多应用学科特别是在物理学、流体力学等学科中有重要的应用。
事件流除了用文本形式来表示外，还经常用活动图来表示。为什么有了文本形式以后还要开发这种框图形式呢？这是因为利用文本形式虽然很有用，但是如果事件流逻辑复杂，则文本形式比较难阅读和理解，利用框图将比文本形式来得更加有效。
魔方矩阵(magic(阶数)) 魔方矩阵又称幻方，是有相同的行数和列数，并在每行每列、对角线上的和都相等的矩阵。魔方矩阵中的每个元素不能相同。你能构造任何大小（除了2x2）的魔方矩阵。 希尔伯特矩阵(hilb(阶数)) 希尔伯特矩阵是一种数学变换矩阵 Hilbert matrix，矩阵的一种，其元素A（i,j）=1/(i+j-1)，i,j分别为其行标和列标。 即： [1，1/2，1/3，……，1/n] |1/2，1/3，1/4，……，1/(n+1)| |1/3，1/4，1/5，……，1/(n+2)| ……
定义一系列算法，把它们一个个封装起来，并且使它们可互相替换（变化）。该模式使得算法可独立于使用它的客户程序（稳定）而变化（扩展，子类化）。
先验条件这个词文绉绉的，用白话讲就是你做一件事的前提条件。在代码里经常表现为你调用的方法能够执行的前提条件。举个例子，对于BlockingQueue你要调用put()方法，那么这个put方法能被成功调用的前提是这个blockingQueue不满。对于已满的情况，在同步的世界里，你可以抛异常、你可以返回一个特殊的自定义的值(在函数式编程里你可以做得更好)。在并发的世界里，如果能够block住并等到队列不满的时候再继续执行是更好的设计。“条件队列”就是用于这种“等待、通知、再运行”机制里的一个关键组件。
状态：是指在对象生命周期中满足某些条件、执行某些活动或等待某些事件的一个条件和状况。
趋势变动：在长时期内按某种规则稳定地呈现出来的持续向上或向下或保持在某一水平。季节变动：在一个年度内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。循环波动：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间，但与趋势不同，它不是朝着单一方向的持续变动，而是涨落相同的交替波动。不规则波动（随机变动）：是许多不可控的偶然因素共同作用的结果，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。
可扩展性是衡量架构设计的一个因素，也经常被开发者提到。但是，一个系统要设计出比较好的可扩展性是有一定难度的，而且可扩展性体现在不同层次上，有大的可扩展性，也有小的可扩展性，本文从可扩展的本质出发，通过平时常用的框架来印证，最后通过实际案例说明如何设计高可扩展性系统。
在面向对象软件设计中，经常会遇到依赖于状态的对象。例如，一个 Person（人）对象是依赖于（情绪）状态的。在该对象高兴、郁闷、忧愁和愤怒的时候，行为大不相同；对于同样的外界刺激，反应也不同。这说明同样一个对象，状态不同，其行为也不同。在依赖于状态的对象中，对象的行为依赖于其状态。
压力差压变送器的制造技术不断发展，产品的精确度已由上世纪六十年代的1%、0.5%提高到上世纪七八十年代的0.25%，在上世纪九十年代提高到0.1%、0.075%，近年来又提高到0.05%、0.025%。这个精确度指标通常是由变送器的制造厂商提供的，有的制造厂商称其为“参考精度”，原因在于这个精确度指标通常是在试验室恒温、恒湿及标准大气压条件下得到的，而在用户的实际生产现场，往往离试验室条件相差甚远，变送器的精确度是很难达到的，所以称为其“参考精度”可能更为合适。“参考精度”在实际使用时多半要打折扣，这个折扣有多大？怎么样才能不打或少打折扣？这是用户关心的。
到目前为止介绍的静态时序分析技术是确定性的，因为分析基于的是设计中所有时序弧的固定延迟。每个时序弧的延迟都是根据工作条件以及工艺和互连模型计算得出的，尽管可能存在多个模式和多个角，但给定情况下的时序路径延迟是可以明确获得的。
摘要：θ-γ耦合（TGC）是支撑工作记忆的一种神经生理机制，与N-back任务（一种工作记忆任务）的表现相关。与TCG类似，θ和α能量的事件相关同步（ERS）与事件相关去同步（ERD）也和工作记忆有关。但目前为止，还鲜少有研究探讨工作记忆任务表现与TCG，ERS和ERD之间的关系。本研究旨在探讨在六到十二周时间范围内，不同临床症状的老年人工作记忆表现的变化是否与TCG，ERS或ERD的变化相关。两组共62名60岁以上的被试参与了研究，一组是无精神疾病控制组；一组是缓解期的重度抑郁症（MDD）老年人。在N-back任务（3-back条件）期间，用EEG评估被试的TGC，ERS以及ERD指标。结果显示，随着时间推移，在控制组中的TGC、α频段的ERD和ERS以及θ频段的ERS改变与3-back任务表现的改变相关；然而在MDD组中，3-back任务表现的变化只与TCG的改变相关。这表明，随着时间的推移，在不同临床状况人群下的工作记忆表现与TGC之间的关系是稳固的，但对于θ和α频段的ERS和ERD来说，它们与工作记忆之间的关系则没那么稳固。
混沌测试是一种基于系统状态的测试方法。通过对系统状态进行测量，可以测试系统在不同条件下的运行状态，这是测试过程的基础。
Netica软件是由NORSYS software corp.出品，是目前世界上应用最广泛的贝叶斯网络分析软件，以简单、可靠、高效的目的开发软件。它是世界上著名的大公司、政府机构作为决策工具，广泛应用于商业、工程、医药和生态分析。
经典再回顾！ICCV 2023最佳论文ControlNet，用于向大型预训练的文本到图像扩散模型添加空间条件控制。ControlNet锁定了就绪的大型扩散模型，并重用它们深层和稳健的编码层，这些层已经通过数十亿张图像进行了预训练，作为学习多样的条件控制的强大支撑。神经架构与“零卷积”（从零初始化的卷积层）相连，从零开始逐渐增加参数，确保没有有害的噪声会影响微调过程。
状态模式通过将对象的行为封装在不同的状态对象中，使得对象根据其内部状态的改变而改变其行为，而不是通过大量的条件语句来判断。这样可以简化复杂的条件判断逻辑，并提高代码的可读性和可维护性。
背景 考虑下面两个并发带来的问题： 1、丢失更新：一个事务的更新结果覆盖了其它事务的更新结果，即所谓的更新丢失。 2、脏读：当一个事务读取其它完成一半事务的记录时，就会发生脏读取。 例如： 两个用户同时修改商品库存表，A、B同时进入，看到的库存都是100，A购买一件把库存修改为99(100-1)。此时B购买两件把库存修改为98(100-2)，因为A、B同时读到的库存都是100，B并不能看到A做的库存更新，所以造成B脏读，造成A丢失更新。 所以为了解决这些并发带来的问题。 我们需要引入并发控制机制--锁。
状态(state)是指在对象的生命期中的某个条件或状况，在此期间对象将满足某些条件、执行某些活动或等待某些事件。所有对象都具有状态，状态是对象执行了一系列活动的结果，当某个事件发生后，对象的状态发生变化。
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