**结束事件：**结束事件标记在流程路径结束时达到的状态。结束事件总是抛出事件。 此图显示了一个由饥饿触发的简单过程。结果是有人必须购买杂货并准备饭菜。之后，有人会吃这顿饭并满足他或她的饥饿感。...一个简单的决策表 我们应该从一个相当简单的决策表开始我们的 DMN 教程： 假设我们邀请了一些客人共进晚餐。问题是，我们应该准备哪道菜。...我们可以通过向决策表添加输入列来表达这一点： 在这种情况下，我们可能要考虑素食客人。无论季节如何，我们都不能为他们提供任何肉类。幸运的是，我们总是有一些意大利面可用。...介绍感觉 现在您已经对决策表结构有了基本的了解，让我们仔细看看可能的输入条目。很简单地说，某些数据应该与某些字符串进行比较（例如，季节应该是夏天）。但是 DMN 提供了更高级的概念来检查输入条目。...如果是夏天，无论如何都会有一份清淡的沙拉，当然还有一份美味的牛排。耶！ 正如您可能已经猜到的那样，这只是冰山一角。正如我们在 DMN 参考指南中描述的那样，您可以在 DMN 决策表中表达更多内容。
截至 V6.4.1 版本，业务规则中包含的 .drl 文件，必须与定义了业务规则服务并执行规则的流程定义一起部署。...在 OMG （Object Management Group）制定的 DMN 规范中也有相应的XML格式约束。...DMN 标准描述了几种表达式的类型，目前在 Flowable DMN 中仅支持决策表(decision table)类型的表达式。决策表分为输入表达式与输出表达式两个主要区域。...DMN 可以被 BPMN 定义的流程调用：在流程中引入一个决策任务(Decision task)，并选中引用决策表(Decision table reference)，来使用新创建的选择表。...Model 的缩写，在 Flowable Modeler 应用中体现为「案例模型」菜单，使用时可以类似于流程引擎可视化配置流程，也可通过XML格式文件。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 sln:在开发环境中使用的解决方案文件。它将一个或多个项目的所有元素组织到单个的解决方案中。...此文件存储在父项目目录中.解决方案文件，他是一个或多个.proj(项目)的集合 呵呵，今天没带书，就去网上找了个ASP.NET的源代码，叫简单实用的BLOG，一开始在web.config里捣鼓了半天，终于能把程序运行起来了...去看了看他的博客，言及两年来如何如何，及参加会议云云，想想自己现在连.NET里的SQL连接都看不懂了，和当时的感觉差太远了，我曾经有过梦想么？我还去追寻过？...本来对自己没信心的，所以如何打开别人的SLN文件，只是自己猜测要改改他的配置，用UE打开后，修改了一通路径，居然不行，很是郁闷，无奈上网搜索，发现别人也是这么说的：....是这个样子的，至于怎么改，就看你自己机器的情况啊，比如，你的CSPROJ放在什么地方的～改成相应的文件地址就可以了 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131313
DMN内ICD：按十年划分的性别差异为了可视化和定量地检验不同年龄性别间的连接差异，将被试按方法分为十年年龄组，并进行基于体素的双尾t测试来比较每个年龄箱内的男性和女性被试。...我们使用DMN的中心中枢后扣带回的元分析衍生坐标进行了基于全脑种子的分析，并比较了女性和男性被试。...之前的工作也评估了来自主要DMN节点的互联网络连接的性别差异，一般显示女性的连接更高。...限制和未来的发展方向我们显示了在一个大的健康老龄化人群中，不同性别的DMN区域的显著差异，并强调了在老龄化的神经成像研究中，考虑性别作为一个独立的预测因素，而不是一个讨厌的协变量的重要性。...最后，在这里进行的工作没有考虑到生理噪声对连接估计的影响。未来的研究可以确定在扫描期间收集的心率和呼吸频率等因素如何影响DMN连接的性别差异。
除了静息状态之外，人们对DMN的大规模内在频谱-时间组织和动态因果相互作用如何通过认知进行调节知之甚少。...需要使用跨越DMN分布式节点（包括PCC，MTL，角回和前颞叶皮层）的深度iEEG记录与其他大规模大脑网络并行进行系统分析，以解决这些差异并解决有关这一关键大脑网络完整性的基本问题。...将非DMN网络的iEEG数据结合起来，以限制多重比较测试，并更直接地解决作者的具体假设。...直接统计比较显示，在theta（F（1，3214）=2958，p<0.001）、alpha（F（1，3212）=2785.3，p<0.001）、beta（F（1，3215）=5801.5，p<0.001...2.8 静息期间DMN和其他网络的功率谱密度为了检查DMN内同步和DMN与其他网络的同步是否由iEEG波动幅度的差异驱动，作者比较了DMN和其他6个大规模网络中的功率谱密度（详见方法）。
全部用Java编写，并且基于Apache 2.0许可的开源，代码在社区维护。其核心是一个快速，经过试验和测试的动态BPMN流程引擎，附带DMN决策表和CMMN Case管理引擎....大白话理解： Flowable是BPMN的一个基于java的软件实现，不过Flowable不仅仅包括BPMN，还有DMN决策表和CMMN Case管理引擎，并且有自己的用户管理、微服务API等一系列功能...Flowable的BPMN流程图: 流程图的BMPN文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...Holiday_Request.bpmn20.xml，flowable支持以BPMN和bpmn20.xml结尾的流程文件。...以上主要让大家对Flowable有个简单的了解，下一节介绍如何启动Flowable，并且介绍Flowable的启动包的相关内容。 版权 转载请联系作者，谢谢。由书山登峰人创作。
然而，由于ASD男性患者的患病率更高，以前研究ASD的这些网络主要基于男性样本，因此并不清楚这些网络在患ASD的女性与男性之间存在何种差异，以及这些差异如何与正常发育个体中观察到的差异进行比较。...计算了每名受试者的每对ROIs之间的相关性后，使用Fisher’s r-to-z变换到z-scores，并使用R中的一般线性模型进行组间比较。...结果 全脑功能连接 SN、DMN和CEN在所有4组中均显示出预期的全脑功能连接模式。...总的来说，基于ROI的网络分析表明ASD青年较TD青年在SN、DMN和CEN表现出性别差异，并且相对于TD这些网络在ASD中如何变化的。...ASD女性和男性在发育正常的女性和男性不存在差异的情况下也显示出相互存在差异，患有ASD的女孩和男孩的皮质和皮质下灰质体积存在差异，而TD女孩和男孩不存在该差异。
使用卡方检验分析性别差异⁎显示中老年组之间存在显着性差异，p < 0.05。†中老年人组差异显着，p < 0.05；其余变量使用非配对t检验进行分析。所有受试者获得的电生理DMN显示在图3中。...然而，通过非配对t检验和多重比较校正对两个年龄组之间的连接模式进行比较，没有发现任何具有显著差异的区域。图3. 从电生理源图像中获得的缺省模式网络的组级平均值。...(A)显示来自Yeo等人，2011年的DMN模板解析。(B)和(C)显示所有受试者在(B)无阈值和(C)有阈值的情况下，通过单样双侧t检验，修正后的多重比较，平均的EEG DMN连接图。...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。...图4显示了ROI分析，比较了个人的大脑连接值和他们的记忆表现。图4的插入图说明了由群体级EEG DMN和Yeo模板的联合分析所确定的ROI，即图3A和C的联合。
我们a)比较我们学习DNC和通过PCC计算的FNC，b)比较DC和DNC之间的差异，c)显示方向如何连接，这不是被FC和FNC，d)深入介绍中提到的事实，与计算FNC（使用PCC）学习DNC是任务依赖和变化基于下游任务和...为了用数字来验证这一点，我们采用统计检验比较两组（男性、女性），并比较DMN和SMN中男性和女性的平均连接。统计结果为表5。图6. 我们使用ICA数据比较了二值分类组的估计DNC。...女性的DMN比SMN的超连接，而男性的SMN的平均连接得分高于DMN。这表明，该模型准确地捕捉到了男性和女性被试之间的组间差异，并利用DMN和SMN中的被试差异对男性和女性被试进行了分类。...表8显示了三个DCs整体之间以及DMN和SMN之间的统计学差异。我们还比较了估计的DCs和FC。表8. 我们计算OASIS的ICA学习的连接矩阵的统计差异。...为了明确DMN和SMN的连接值如何变化，我们指出了痴呆和性别分类网络的平均连接得分，并将其与PCC计算的DMN和SMN值进行比较。
在大脑皮层内，DMN位于距离感觉和运动系统最远的区域。在这里，我们考虑如何利用我们对DMN的拓扑特征的知识，更好地理解该网络如何有助于认知和行为。 1 ....还研究了DMN和其他神经系统之间的关系。研究表明，在任务期间与DMN相反的显示出大脑活动模式的区域(例如，随着任务的需要而增加活动)也显示出与休息时DMN区域的相关性相对降低的模式。...第一个梯度(解释了最大的差异)表明DMN与单峰皮层区域的差异最大，即视觉、听觉、躯体感觉和运动皮层占据这一维度的一端，而DMN占据另一端。...这可能会导致DMN中出现与任务相关的失活，当复杂的、外部关注的任务与静止基线或允许这些经历发生的简单任务相比较时。...在这种结构中，位于外围的单峰感觉运动系统支持神经功能和行为之间的具体映射，并促进简单的刺激反应行为。
因此，本研究利用近红外技术来测量静息态脑皮层功能连接特征，并结合机器学习来预测被试的状态焦虑。...有趣的是，在持续的焦虑状态下，无论情绪操纵如何，DMN的活动持续改变，这说明了状态焦虑的内源脑活动的改变。然而，状态焦虑是否可以根据大脑网络，特别是大脑皮层网络的内在连接性来预测尚不清楚。...通过最优训练模型来计算预测的焦虑得分，然后比较与实际状态/特质焦虑得分之间的均方误差（MSE）和皮尔逊相关系数（r）来评估预测的准确性。...为了确定哪些特征（哪些静息状态的功能连接）对个体差异的预测有显著的贡献，使用bootstrap方法，进行了1000个bootstrap采样，生成了1000个独立的回归模型，并估计了每个特征的权重的99%...进一步将状态焦虑对特质焦虑做回归，并使用基于连接性的模型来预测残差。
在观看婚姻和非婚姻电影片段时，显示了组间的全脑平均ISS差异。2.3 个体间神经同步与婚姻满意度接下来，我们研究了ISS在全脑水平上是否与婚姻满意度的个体差异有关。...直接比较发现，两种电影类型的同步性有显著差异。这些结果表明，已婚夫妇在观看婚姻电影时，婚姻满意度的提高与更高水平的神经同步有关。...为了更好地可视化这些发现，我们进一步使用CMQI得分的中位数分裂进行分类分析，并比较婚姻满意度高组和低组之间的ISS(方法)。...我们使用独立成分分析来识别DMN以及其他五个认知控制、感觉和运动网络(图5A)。与随机组比较，已婚组DMN的ISS值更高，以及显著性网络和视觉网络 (图5B和SI附录，表S2)。...在观看非婚姻电影片段时，没有发现这种差异。然后，我们检查了在观看婚姻电影剪辑和婚姻满意度时，每个网络的ISS之间的关系。我们的结果显示，DMN中的ISS与婚姻满意度显著相关。
它可以被描述为最优的网络组织，其特征是节点高度地局部连接，很少长距离连接。一项研究没有显示IDs和HCs之间的小世界效率有显著差异。...，旨在估计ROI的全脑连接模式，以及这种模式如何在被试之间发生变化。...另一方面，Regen和同事没有检测到IDs和HCs之间清醒-静息状态DMN连接的任何差异。...此外，结果显示，后部DMN (posterior DMN, pDMN)的gFCD降低，特别是楔前叶，与ID的更多抑郁特征相关。但经多次比较校正后，gFCD值与临床变量之间的相关性消失。...第二项研究比较了IDs和HC在10个RSNs内的FC，假设两组间存在显著差异。
但DMN区域间相关性的变化是否反映了当前时刻外部信息的主动加工?例如，密集或稀疏的DMN连接是否反映了不同种类的当前情景表征，并对每个情景的记忆产生不同的后果?...DMN的这种积极作用是如何与长期观察相一致的，即DMN网络只被外界刺激的存在或不存在非常微弱的调节。...)展示了ISFC如何揭示错综复杂但高度可靠的网络内部动态，特别是DMN和任务激活区域之间的动态。...相反，基于种子的ISFC在段落混乱期间(g) DMN中显示显著的刺激诱导相关性，在完整故事期间(h)显示最大相关性。...在这个分析中，将故事分为14个20 TRs(30 s)的非重叠间隔，并比较ISFC分类和FC分类的性能。
因此，该项研究的主要目的是为DMN对认知灵活性的外部导向、注意力要求、目标导向、非自我参照的任务的表现提供证据，并概述一个通用框架，在此框架内，它可以为适应性认知做出贡献。...基于DMN的自动控制功能，我们假设：(1)DMN区域在应用阶段相对于规则获取阶段更活跃；(2)在认知灵活性任务的规则应用阶段，DMN的连通性将被改变，来反映该网络的差异贡献;(3)DMN区域的更大的功能交互可以预测更快更准确的决策...在每一项试验中，参与者都得到了表示选择的准确性的反馈。(B)与控制条件相比，在任务条件下，正确响应的百分比较低，响应延迟较长。...在演示了行为表现的预期差异之后，下一步是研究认知灵活性任务的获取和应用阶段之间的大脑活动的相对差异。...(B)获取阶段相比,在应用阶段的DMN显示后扣带皮层/楔前叶,腹内侧前额叶皮层,和左角回脑脊髓更强的连接。
为探究其是否为神经来源，将功能连接度与PET所得到的大脑代谢信息进行比对。为排除解剖变形对功能连接度的影响，采用基于体素的形态学方法，比较组间灰质体积的差异。...然后进行双样本t检验分析组间差异。同时，对所有组进行全脑水平的差异分析，检验所有可能的对比（如：结果是否在每一次比较的第一组大于或低于第二组，无反应觉醒综合征 vs....对前扣带皮层进行同样的分析。 最后，为排除结构形变对功能连接的影响，进行基于体素的形态学分析。并对分割后的灰质体积进行了与上述相同的检验。...显著体素的平均效应量ANOVA分析显示组间存在显著差异(p<0·0001)。...双样本t检验显示脑代谢在无反应觉醒综合征与对照组、无反应觉醒综合征与最低意识状态脱离、最低意识状态与对照组存在显著差异，余未见显著差异（图2C）。
这提出了一个有趣的问题：这些网络之间的连接模式的差异是否预示着高阶认知功能的差异。...结果表明了静息态连接可用来产生神经认知功能的通用标记物，并强调了任务控制网络—默认模式网络互连是青春期早期个体认知功能差异的主要位点。...具体方法 ABCD联合研究是一项多站点的纵向研究，目的是研究个人、家庭和更广泛的社会文化因素如何影响大脑发育和健康结果。这项研究从美国21个站点招募了11875名9-10岁的儿童进行纵向评估。...结果发现DMN和额顶网络成为最重要的两个网络，其他任务控制网络（例如显著网络和背侧注意力网络）也显示出了很高的重要性。...讨论 本研究主要发现： （1）静息态连接模式产生了可泛化的神经认知领域的分数预测，并且对潜在的协变量具有很强的稳健性。 （2）任务控制网络和DMN之间的连接对于一般能力领域的个体差异特别重要。
通过观察图5C的相似性矩阵，显示DMN、SMN、VIS、ANT-DMN、AUD+VIS和LTEMP代表两个或多个模块，而SAN、DAN+VIS和POST-DMN与单个模块相关。...图7 视觉心理意象与在alpha波段中的VIS、AUD和DAN模块的FO显著相关（数据集2） 3. 讨论 本文展示了大规模电生理网络模块化结构的快速变化是如何塑造自发脑活动的。...在三个数据集中，显示了9个共有的RSNs：DMN、POST-DMN、VIS、SMN、SAN、LTEMP、VIS+AUD、DAN+VIS。...这些结果的差异可能与数据集本身存在的差异有关，如样本量、受试者年龄和实验条件（即闭眼/睁眼）。结果差异的另一个原因是使用不同的模态(MEG/EEG)。...为了解决多重比较问题（5个心理活动与11个模块），使用Bonferroni校正p值，得到一个p<0.0009的调整后阈值。
先前的神经影像学研究已经利用磁共振成像(MRI)从静态(比较两个MRI会话[一个在SD后和一个在休息清醒后])和动态(在SD的一个晚上重复MRI)的角度探索了SD的神经机制。...首先，我们使用Zhang等人引入的方法，测量了RW和SD后FC结构的区域水平时间变异性，并比较了RW和SD状态之间的时间变异性差异。...然而，时间变异性的差异与PVT测量值的差异之间没有显著的关系。图7 时间变异性与SD状态下PVT的表现相关4....(4)VN和DMN之间的网络间时间变异性与AAL3图谱显示SD状态下PVT的10%慢1/RT呈显著负相关(图7)。...一些子网对也显示SD后网络间时间变异性增加。此外，DMN和VN之间的网络间时间变异性与PVT表现呈负相关。
引起快速抗抑郁作用的方法，如氯胺酮和SD，尤其具有吸引力，因为它们提供了实验上易于处理的机会，可以研究大脑变化如何快速诱导抑郁症的快速缓解。...然而，SD在抑郁症中的神经影像学研究仍然很少，并且尚不清楚SD如何通过调节大脑网络连接来改善抑郁症状。ECTECT可能主要通过调节FPN和DMN不同组成部分之间的FC来缓解抑郁症状。...与这些发现一致，一项针对晚期TRD的rs-fMRI研究显示，ECT后后部DMN和FPN(如左侧dlPFC)之间的正常连通性降低，ECT解除者的FC增加更大，而非解除者的FC增加更大。...然而，由于缺乏直接比较不同疗法(如药物治疗与rTMS)对功能性脑网络变化的影响的研究，我们不能排除不同疗法对网络变化的不同影响可能是由于研究的异质性，如个体的遗传、环境和临床异质性。...例如，一项研究发现，从汇总数据中得出的结论可能是不准确的，因为个体的差异比群体的差异大4倍。因此，在所讨论的研究中，样本组间的差异可能是真实的，但被该组中最异常患者在该时间点的大脑/症状状态所加权。
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