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脑网络通信: 概念、模型和应用

摘要:理解神经系统中的交流和信息处理是神经科学的中心目标。在过去的二十年中,连接组学和网络神经科学的进步为研究复杂大脑网络中的多突触通信开辟了新的途径。最近的研究对连接体信号仅通过最短路径发生的主流假设提出了质疑,这导致了大量替代网络通信模型的出现。本文综述了脑网络通信模型的最新进展。我们首先从图论的数学和神经信号传导的生物学方面(如传输延迟和代谢成本)之间的概念联系开始。我们将关键的网络通信模型和措施组织到一个分类法中,旨在帮助研究人员在文献中导航越来越多的概念和方法。该分类学强调了连接体信号传导不同概念的优点、缺点和解释。我们通过回顾在基础、认知和临床神经科学中的突出应用,展示了网络通信模型作为一种灵活、可解释和易于处理的框架来研究脑功能的效用。最后,对未来网络通信模型的发展、应用和验证提出了建议。

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BGP 模式下 Calico 与 MetalLB 如何结合

最近我司业务扩展在机房新开了一个区域,折腾了一段时间的 Calico BGP,为了能将整个过程梳理得更简单明了,我还是决定将这个过程记录下来。不管是对当下的总结还是未来重新审视方案都是值得的。大家都知道,云原生下的网络架构在 Kubernetes 里可以算是百花齐放,各有所长,这无形中也导致网络始终是横在广大 K8S 爱好者面前迈向高阶管理的几座大山之一。通常大家在公有云上使用厂家提供的 CNI 组件可能还感受不到其复杂,但一旦要在 IDC 自建集群时,就会面临 Kubernetes 网络架构选型的问题。Calico 作为目前 Kubernetes 上用途最广的 Kubernetes CNI 之一,自然也有很多追随者。而本篇便是在自建机房内 BGP 组网下的一次总结。

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