近年来，fMRI对时间分辨连通性的研究发展迅速。研究连接性随时间变化的最广泛使用的技术是滑动窗口方法。对于短窗与长窗的效用，固定窗与自适应窗的使用，以及在清醒状态下观察到的静息状态动态是否主要是由于睡眠状态和受试者头部运动的变化，一直存在一些争论。在这项工作中，我们使用了一个基于独立成分分析(ICA)的流程，将其应用于并发的清醒和不同睡眠阶段收集的脑电图/功能磁共振成像数据，并显示:1)从静息态时间过程的滑动窗相关的聚类得到的连接状态可以很好的分类从脑电图数据获得的睡眠状态,2)使用较短的滑动窗口代替非重叠窗口提高了捕获转变动力学的能力，即使在30s的窗长，3)运动似乎主要与一种状态相关，而不是分散在所有状态，4)固定的锥形滑动窗口方法优于自适应动态条件相关方法，5)与之前的EEG/fMRI工作一致，我们在清醒状态下识别多种状态的证据，这些证据能够被高度准确地分类。仅清醒状态的分类表明，除了睡眠状态或运动外，fMRI数据中连通性的时变变化也存在。结果也告知了有利的技术选择，和觉醒内不同集群的识别建议这一方向需要进一步研究。
我们不断地受到来自环境的各种时间尺度的外部输入的轰炸。大脑是如何处理这么多时间尺度的呢?最近的静息状态研究表明，内在神经时间尺度(INT)在单模态区(如视觉皮层和听觉皮层)持续时间较短，而在跨模态区(
我曾于近期参与过一个基于SIM卡应用的开发项目，并在项目中担任系统分析的工作。在分析过程中，我们依据面向対象方法対系统进行了划分，其中许多的模块已有成熟的中间件产品可供使用。我们选择中间件产品的标准是：功能、性能、封闭性、独立性、可扩充性、是否标准化等（或是否是主流产品）、跨平台性、话语害性，以及中间件的大小和价位，并且面向対象的优于面向功能的。 由于复用了大批的中间件，使得项目工作重大大减少，开发周期明显缩短，并且在项目的编码部分，我们也尽量制作自己的中间件，以便在以后复用，或以恰当的形式销售，増加公司的利润。 自己设计中间件，菖先要做领域分析，以确定其价值，并依据上述原则开发。产品形成后，要由管理系统负责中间件产品的存储、描述、資询、发布以及动态雄护、版本控制等。
图论和网络科学工具揭示了静息状态脑电分析中脑功能组织的基本机制。然而，仍不清楚几个方法学方面如何可能使重构的功能网络的拓扑产生偏差。在此背景下，文献显示所选分段的长度不一致，阻碍了不同研究结果之间的有意义的比较。本研究的目的是提供一种不受分段长度对功能连通性和网络重建影响的网络方法。采用不同时间间隔(1、2、4、6、8、10、12、14和16s)对18名健康志愿者的静息状态脑电图进行相位滞后指数(PLI)和振幅包络相关(AEC)测量。通过计算加权聚类系数(CCw)、加权特征路径长度(Lw)和最小生成树参数(MST)对网络拓扑进行评估。分析在电极和源空间数据上进行。电极分析结果显示，PLI和AEC的平均值都随着分段长度的增加而降低，PLI在12s和AEC在6s有稳定的趋势。此外，CCw和Lw表现出非常相似的行为，基于AEC的指标在稳定性方面更可靠。一般来说，MST参数在短时间内稳定，特别是基于PLI的MST (1-6 s，而AEC为4-8 s)。在源水平，结果更加可靠，基于PLI的MST的结果稳定可以达到1 s。这表明，PLI和AEC都依赖于分段长度，这对重建的网络拓扑结构有影响，特别是在电极上。源水平的MST拓扑对分段长度的差异不敏感，因此可以对不同研究的脑网络拓扑进行比较。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。
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fMRI因为能够提供对大脑功能的独特洞察而受到医生和研究人员的广泛欢迎。然而，我们必须考虑多种技术因素，从实验设计到数据采集、数据处理以及方法的内在限制，以优化fMRI分析并对数据作出最准确和最有根据的解释。实际研究过程中，研究者/临床医生必须从许多可用的选项中选择每个阶段最合适的软件工具。在这里我们提供简单的指南，包含主要的分析阶段，每个阶段涉及的技术和工具。这份指南旨在作为神经成像社区的资源，帮助新手克服最关键的困难。本文由葡萄牙学者发表在Frontiers in Neuroscience杂志。
近年来，功能性神经成像的研究领域已经从单纯的局部化研究孤立的脑功能区域，转向更全面地研究功能网络中的这些区域。然而，用于研究功能网络的方法依赖于灰质中的局部信号，在识别支持脑区域间相互作用的解剖环路方面是有限的。如果能绘制大脑各区域之间的功能信号传导回路，就能更好地理解大脑的功能特征和功能障碍。我们开发了一种方法来揭示大脑回路和功能之间的关系:功能连接体Functionnectome。Functionnectome结合功能性核磁共振成像(fMRI)的功能信号和白质回路解剖，解锁并绘制出第一张功能性白质地图。为了展示这种方法的通用性，我们提供了第一张功能性白质图，揭示了连接区域对运动、工作记忆和语言功能的共同贡献。Functionnectome自带一个开源的配套软件，并通过将该方法应用于现有的数据集和任务fMRI之外，开辟了研究功能网络的新途径。
工作日 (business day) 被认为是每周的正式工作的日子。通常对于大多数国家，工作日就是周一至周五，而且不包括公众假期。对于每个国家，公众假期都可能不同，见下图：
摘要：人脑是一个动态的模块化网络，可以分解为一系列模块，其活动随时间不断变化。静息状态下，在亚秒级的时间尺度上会出现几个脑网络，即静息态网络(RSNs)，并进行交互通信。本文尝试探究自发脑模块化的快速重塑及其与RSNs的关系。三个独立的健康受试者静息态数据集（N=568），对其使用脑电/脑磁图(EEG/MEG)来探究模块化脑网络的动态活动。本文证实了RSNs的存在，且其中一些网络存在分裂现象，尤其是默认模式网络、视觉、颞区和背侧注意力网络。本文也证明了心理意象中的个体间差异与特定模块的时间特征有关，尤其是视觉网络。综上所述，本文的研究结果表明大规模电生理网络在静息态时具有依赖模块化的动态指纹。
隧道的环境较为特殊，因此对隧道的安全性及稳定性进行监测就显得尤为重要，应对隧道结构安全与运行安全结合一体进行监测。河北稳控科技充分利用在自动化监测方面的技术积累，建立了一套科学完善的隧道监测预警平台，实现了隧道管理的科学化、信息化、标准化和可视化。为国家各级安全监督管理部门提供一套可靠、实用、专业的隧道监测与预警系统解决方案。
先前的研究表明，以网络整合和分离的方式表达的大脑功能连接组的重组可能对大脑功能发挥至关重要的作用。然而，已经证明很难在一个单一的方法框架中独立地完全捕捉这两个过程。在这项研究中，通过对瞬时相位同步和社区成员进行成对评估，我们构建了时空灵活的网络，这些网络反映了在空间和时间尺度上发生的整合/分离变化。这是通过迭代地将较小的网络组装成较大的单元来实现的，条件是较小的单元必须内部集成，即属于同一个社区。组装的子网络可以部分重叠，且大小随时间不同而不同。我们的研究结果表明，子网络整合和分离在大脑中同时发生。在任务执行过程中，网络之间同步的全局变化与实验的基础时间设计有关。我们表明，大脑功能连接组动力学的一个标志性特征是网络激活和去激活的准周期性模式的存在，在任务执行过程中，这种模式与实验范式的潜在时间结构交织在一起。此外，我们还证明了在整个n-back工作记忆任务中网络的整合程度与性能相关。
衰老与认知过程和大脑神经生理学的改变有关。虽然遗忘性轻度认知障碍（aMCI）的主要症状为与较同等年龄和教育水平的人表现出记忆问题，但阿尔茨海默病（AD）患者除了记忆功能障碍外，还表现出其他认知方面的障碍。生理衰老的静息脑电图（rsEEG）表现出整体上低频振荡功率增加，alpha波活动减少和减缓。然而，AD的rsEEG主要表现为慢振荡增加，快振荡减少，以及大脑功能连接受损。最近对啮齿动物的研究，在静息脑振荡中与年龄和AD相关的变化，和通过gamma波段刺激的大脑刺激技术的神经保护效应同样存在于人类中。总之，目前的研究集中于优化rsEEG特征，将其作为aMCI患者转换为AD患者的预测因子，并了解脑刺激治疗后的神经变化。本文综述了生理衰老、aMCI和AD中rsEEG振荡变化的最新研究，以及来自人类和非人类研究的各种脑刺激发现。
我们称之为“思维”的大脑的这种小波动有多么特殊的特权，我们必须因此使它成为整个宇宙的模型？-- David Hume, 1779
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
社会不良行为(如不诚实)的决定因素的测量是复杂的，并被社会可取性偏见所掩盖。为了克服这些偏见，我们在静息状态功能连接模式上使用了基于连接体的预测模型(CPM)，并结合了一项不显著地衡量自愿作弊的新任务，以获得(不诚实)的神经认知决定因素。具体来说，我们调查了休息时大脑中任务独立的神经模式是否可以用来预测(不诚实)行为的倾向。我们的分析显示，在一个独立的样本中，功能连接，尤其是与自我参照思维(vmPFC、颞极和PCC)和奖励处理(尾状核)相关的大脑网络，与参与者的作弊倾向可靠地相关。作弊次数最多的参与者在冲动的几个自我报告中得分也最高，这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是，当比较神经测量和自我报告测量时，发现神经测量在预测作弊倾向方面更重要。
Please 关注 our 公众号 来自美国罗格斯大学的Takuyalto等人在Nature communications期刊上发文，提出了一种新方法——信息传输映射——来验证假设：静息态功能网络拓扑可以描述传输认知任务信息的脑区间计算映射。作者发现基于静息态网络估计的活动流可以预测广泛分布的脑区内多种多样任务规则信息的传输。进一步，作者发现这些任务态信息的传输通过认知控制网络内的全局中心区域进行协调。 人脑被认为是一个分布信息处理装置，信息传输路径构成决定其计算架构的一个核心特征。许多研究利用静息态f
尽管个体受试者可以通过静息态功能MRI(rsfMRI)数据计算的相关矩阵进行高精度识别，但随着扫描时间的减少，识别性能显著下降。循环神经网络可以在短持续时间(72 s)的数据段中获得较高的精度，但其被设计为使用不存在于相关矩阵中的时间特征。在这里,我们表明,浅前馈神经网络,仅仅依靠rsfMRI 相关矩阵的信息，以20s的短数据段，就可以实现先进的识别精度(≥99.5%)。
1.字符串在block中得赋值 定义一个全局变量，《字符串》当这个字符串用copy修饰的时候，然后再在block中赋值，当在block块之外访问时，不能得到字符创的值。此时字符串应该设置为strong。 在block中修改局部变量的值 此变量需要用__block修饰 1.字符串在block中得赋值 定义一个全局变量，《字符串》当这个字符串用copy修饰的时候，然后再在block中赋值，当在block块之外访问时，不能得到字符串的值，此时的字符串可能已经被释放，解决办法字符串应该用strong修饰。 @in
随着移动互联网的的快速发展，更多的创业选择在移动应用这个赛道进行布局，很多互联网老牌企业或者传统企业、传统事业组织都在寻求新的商业价值突破。做转型、搞创新，已原有业务作为基础进行互联网化转变，所以APP开发的需求也越来越多，甚至也有很多企业有微信小程序开发的需要。资质对于一个公司就十分重要了。
我国众多矿山已开采完毕，形成了巨大的采空区，尤其是井工矿的开采，尽管进行了回填，但是采空区地面在长时间的雨水和重力的作用下容易造成地面沉降，一旦沉降位移过大，就会给地上造成巨大的损失。河北稳控科技充分利用在自动化监测方面的技术积累，建立了一套科学完善的采空区监测预警平台，实现了采空区防治管理的科学化、信息化、标准化和可视化。为国家各级安全监督管理部门提供了一套可靠，实用、专业的采空区监测与预警系统解决方案。
随着经济的发展，人们对于水环境的污染越来越严重，对于水的质量关注度越来越高，水污染处理的水平参差不齐，针对于不同污染水的监测的必要性越来越大。河北稳控科技充分利用在自动化监测方面的技术积累，建立了一套科学完善的水质监测预警平台，实现了水质管理的科学化、信息化、标准化和可视化。为国家各级安全监督管理部门提供一套可靠、实用、专业的水质监测与预警系统解决方案。
来自美国罗格斯大学的Takuyalto等人在Nature communications期刊上发文，提出了一种新方法——信息传输映射——来验证假设：静息态功能网络拓扑可以描述传输认知任务信息的脑区间计算映射。作者发现基于静息态网络估计的活动流可以预测广泛分布的脑区内多种多样任务规则信息的传输。进一步，作者发现这些任务态信息的传输通过认知控制网络内的全局中心区域进行协调。 人脑被认为是一个分布信息处理装置，信息传输路径构成决定其计算架构的一个核心特征。许多研究利用静息态fMRI时间序列的相关来研究人脑功能连接（
本帖讲凸性调整，先介绍什么是凸性，再定性分析得到远期和期货之间的差异，最后定量分析计算各类期货的凸性调整项。
目的：脑卒中后抑郁(PSD)可能与脑网络特性改变有关。本研究旨在探讨PSD在经典认知任务，即oddball任务下的脑网络特征，以促进我们对PSD发病机制和诊断的认识。
摘要：静息态功能磁共振成像(rsfMRI)揭示了受试者在不受任务约束的环境中，让他们的思维自由游走时的大脑动态。因此，休息的受试者在丰富的认知和感知状态(即正在进行的体验)空间中导航。这种持续的体验如何形成rsfMRI总结指标(例如，功能连接性)尚不清楚，但可能对受试者内部和之间的差异有独特的贡献。在这里，我们认为，要理解正在进行的体验在rsfMRI中的作用，需要获得这些体验的标准化的、时间分辨的、经过科学验证的第一人称描述。我们建议通过适合用于功能磁共振成像研究的内省方法获得这些描述的最佳实践。最后，我们总结了一套融合这两种数据类型的指南，以回答关于rsfMRI病因的紧迫问题。
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首先流量卡就是物联网卡，俗称：流量卡、物联卡、网上只要能上网，不能打电话的卡，百分之99.9都是物联卡。什么乞丐卡，天神卡，红桃卡，黑桃卡，小象卡，龙神卡，这些基本也是物联卡，三大运营商不会这么中二起这种名字。
过去几十年里，研究者对于对抗的脑状态是不是人脑活动组织的基本原则一直有争议。一些人认为内在的静息态功能连接反相关脑网络是预处理的人为结果。一些人认为这种反相关有生物学意义的，它是大脑对不同刺激如何作出反应的预测因子。本研究调查了不同任务的全脑共激活模式，检验了任务态脑区显示的反相关是否与静息态相似。我们检查了HCP（N=680）中47个任务对比的脑活动，发现网络间鲁棒的对抗互联。默认网络的脑区表现出最高的皮层相关的负连接度。这种跨任务的负共激活模式与全局信号回归（GSR）处理的静息态数据结果一致。经过GSR的静息态数据是任务诱发的调节的更好的预测因子。最后，在25个抑郁症病人的队列中，我们发现DLPFC和人体大脑亚属前扣带皮层的基于任务的反相关与DLPFC-TMS的临床效果有关。总之，我们的发现说明反相关是有生物学意义的现象，可能反映了重要的功能性脑组织原则。
安卓设备小心：4.0-4.3版本都可以被RCSAndroid 搞定。 安卓平台上的远程控制木马RCSAndroid是目前曝光的安卓中最专业、最复杂的恶意程序之一。 自Hacking Team信息泄漏以来，安全领域每天都被一些漏洞、exp等等消息所覆盖，当然还有更多的信息尚待挖掘。现在，终于轮到安卓了，可惜是个非常不好的消息：一个新的远程访问木马（RAT）。 RCSAndroid有十种“超能力” 趋势科技研究人员发现的这种新木马叫做RCSAndroid，并称之为是迄今为止安卓中“最专业和最复杂”的恶意
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。
摘要：不同的认知过程对局部分离和全局整合的大脑活动提出了不同的要求。然而，静息状态下的大脑如何配置他们的功能性组织，以平衡网络分离和整合的需求，以最好地服务于认知，这仍然是一个有待解决的问题。本文采用一种基于特征模式的方法来识别脑功能网络中的层次模块，并量化网络分离与整合之间的功能平衡。在大量健康青年样本(n = 991)中，我们将全脑静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据与扩散张量成像得出的结构网络的平均场模型结合起来，证明静息状态的大脑网络平均接近平衡状态。这种状态允许在分离和整合配置和高度灵活的切换之间有一个平衡的时间保持。此外，我们利用结构方程模型估计了9个任务的一般和特定领域的认知表现型，并证明网络分离、整合和它们在静息大脑中的平衡预测了不同认知表现型的个体差异。更具体地说，较强的整合能力与较强的一般认知能力有关，较强的分离培养固定智力和处理速度，个体趋向平衡支持更好的记忆。我们的研究结果对大脑支持不同功能需求和认知能力的功能原理提供了全面和深入的理解，并推进了现代网络神经科学的人类认知理论。
自诞生之初，人类就对大脑中发生的事情充满好奇。功能磁共振成像是一种重要的工具，它有助于无创地检查、定位和探索大脑的语言、记忆等功能。近年来，神经科学研究的焦点明显转向了“静息态”下的大脑研究。重点是在没有任何感官或认知刺激的情况下大脑内部的内在活动。对静息态下大脑功能连接的分析揭示了不同的静息态网络，这些网络描述了特定的功能和不同的空间拓扑结构。虽然不同的统计方法被引入到静息态功能磁共振成像连接性的研究中，但得到了一致的结果。在本文中，我们详细介绍了静息态功能磁共振成像的概念，然后讨论了三种最广泛使用的分析方法、描述了几种具有脑区特征的静息态网络及相关认知功能、静息态功能磁共振成像的临床应用。本综述旨在强调静息态功能磁共振成像连接性研究的实用性和重要性，强调其与基于任务的功能磁共振成像的互补性质。本文发表在The Neuroradiology杂志。
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人脑的连接是复杂的，包括功能连接和结构连接。基于图论的分析已经成为分析脑成像数据的一种强大而流行的方法，这主要是因为它有可能定量地阐明网络、结构和功能的静态结构、随时间变化的动态行为组织以及与疾病相关的脑变化。创建脑网络的第一步是定义连接它们的节点和连边，本文回顾了许多定义脑节点的方法，包括固定的节点和数据驱动的节点。扩展了大多数静息态/单模态脑连接研究的视角，阐述了构建动态和多模态脑网络的先进方法以及这些方法的性能。展示了来自健康对照组和精神疾病患者的模拟的和真实数据的结果。最后，概述了这些不同技术的优势和挑战。通过对近年来基于图论的脑成像数据分析研究的总结和考察，为探索复杂脑网络提供了新的有力工具。本文发表在Proceedings of the IEEE杂志。
在贫困环境中长大的儿童，其大脑发育容易出现各种不良变化。来自乔治亚大学的Gene H. Brody等人在Psychological Science验证了一种假设：接受支持性教养将抵消青少年期生活在贫困环境对成年后的认知和情绪调节的网络连通性带来的影响。
1.背景 大脑正常的功能依赖于神经网络的调整，以及神经组件之间适时的转换。这种协调使大脑能够有效地处理信息，并适当地适应到来的刺激。连接失调假说认为，精神病症状是由大脑网络内部和跨大脑网络的连接失调引起的。 脑电微状态分析为探索精神病患者大脑网络的功能提供了有力的工具，研究人员已经发现了精神病患者脑电微状态的潜在异常。熵分析也被用于表征精神病患者的神经活动。大多数研究报告称，精神障碍患者与健康对照对象相比，尤其是那些处于疾病早期和未接受药物治疗的患者，其熵增加了。 我们结合微状态分析和熵测量来探索大脑的主导活动模式是如何在大规模网络之间转换的。微状态分析使我们能够将多通道脑电数据归类为与神经活动的不同分布相关的类别。我们假设，将在对照组和患者中识别出相似数量的微状态，并且具有相似的地形图。我们还假设患者的微状态C会相对增加，患者会有更高的熵。
这项工作为社区提供了高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据集，这些数据集是在无任务和任务相关范式下收集的。它包括43名健康的参与者执行视觉命名和拼写任务，视觉和听觉命名任务和视觉工作记忆任务，以及静息状态。HD-EEG数据以脑成像数据结构(bid)格式提供。这些数据集可以用来(i)追踪大脑网络动力学和在不同条件下(命名/拼写/其他)的次秒级时间尺度,和模态(听觉、视觉)的快速重新配置和相互比较,(ii)验证几个方法中包含的参数，这些方法是用来通过头皮脑电图估计大脑皮层网络,例如最优通道数量和感兴趣区域数量的问题，以及(iii)允许到目前为止使用HD-EEG获得的结果的再现性。我们希望，这些数据集的发布将推动新方法的发展，可以用来评估大脑皮层网络，并更好地了解大脑在休息和工作时的一般功能。 数据可从https://openneuro.org免费获取。 1.1.背景和概要 新的证据表明，来自于空间上遥远的大脑区域之间的通信导致大脑功能（失能）。尽管在过去的几十年里，功能性磁共振成像已经给神经科学带来了革命性的变化，但其固有的时间分辨率较差，这是限制其用于跟踪快速大脑网络动态的主要缺陷，而这种网络动态是多个大脑(认知和感知运动)过程执行的基础。脑电图/脑磁图(EEG/MEG)是一种独特的非侵入性技术，能够在毫秒的时间尺度上跟踪大脑动态。 在无任务范式和任务相关范式下，已经有一些研究使用脑电图/脑磁图源连通性方法来跟踪大脑皮层网络。然而，尽管人类连接组项目(HCP)和几个脑电图数据集的MEG数据集模型得到了人们的称赞，但只有很少的数据可以同时用于休息和任务，并且在不同任务中开放获取的高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据仍然缺失。 HD-EEG与复杂的信号处理算法相结合，正日益将EEG转变为一种潜在的神经成像模式。最近的脑电图研究揭示了在休息和认知任务期间跟踪快速功能连接动态的可能性。此外，一些研究报告了HD-EEG数据(与低脑电通道密度相比)在某些病理条件下的潜在应用，如癫痫网络的定位和神经退行性疾病中认知功能下降的检测。此外，新出现的证据表明，在一定程度上，使用HD-EEG可以捕获皮层下的结构。在这种背景下,无任务和任务相关的可用性开放HD-EEG数据库正在快速成为强制性的(i)解读(次秒级)重组的脑功能网络在认知,(ii)开发新的信号处理方法,充分估计大脑皮层网络和(iii)允许使用HD-EEG到目前为止结果的再现性。 在此，我们提供了第一个开放获取的HD-EEG(256通道)数据集，在休息状态和4种不同的任务(视觉命名、听觉命名、视觉拼写和工作记忆)下记录。部分数据已经被用于开发和分析各种信号处理方法。 特别地，我们的努力集中在对休息和图片命名期间的脑功能网络的估计上。然而，这些研究都没有描述数据集的细节，而且到目前为止的工作只用了小部分数据。在这项工作中，我们提供了所有必要的细节和一个开放的数据库，以便国际科学界能够在无任务和与任务相关的范式中自由地产生对大脑功能的更好的理解。这也将有助于新方法的开发，以提高目前使用的HD-EEG评估皮质脑网络的技术的准确性，并通过比较结果和未来的meta分析来使得这些技术互相面对。我们希望这个数据集将有助于使脑电图源空间网络分析成为一种成熟的技术，以解决认知和临床神经科学中的一些问题。 1.2 方法 1.2.1 数据采集 数据是2012年至2017年在法国雷恩进行的两项不同实验中收集的。第一数据集包括视觉对象名字的命名和拼写(图1)。第二个数据集包括静息状态、视觉/听觉命名和视觉工作记忆任务(图2)。同样的设备中使用的数据集和录音都在同一个地方(雷恩大学医院中心)。采用HD-EEG系统(EGI,256个电极)以1 KHz采样率记录脑活动，电极阻抗保持在50 k ω以下。两项研究的参与者是不同的。他们提供了参与的书面知情同意，并完成了一些纳入/排除标准问卷(总结见表1)。参与者坐在法拉第结构房间的扶手椅上。房间由百叶窗减弱的自然光照亮。我们的参与者的头大约位于屏幕前1米。图像以白色背景上的黑色图画的形式集中呈现，没有任何尺寸修改(10厘米x 10厘米)。这种设置对应于从注视点的最大靠近度2.86度的视角，从而使整个图像处于参与者的中心凹视野内。声音通过50瓦的罗技扬声器显示，没有任何音频隔离的可能性。
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。
肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS)是一种以运动系统退化为主要特征的疾病，临床证据表明，多达50%的病例出现认知和行为改变。ALS在临床上和生物学上都是异质性(一种遗传性状可以由多个不同的遗传物质改变所引起)的。目前使用临床参数进行亚分组，如症状出现的部位(延髓或脊柱)、疾病负担和家族性疾病患者的基因组学。然而，除基因组学外，这些亚分类没有考虑潜在的疾病病理生物学，不能完全预测疾病的病程或预后。
上一篇讲了 springboot 集成邮件服务，接下来让我们一起学习下springboot项目中怎么使用短信服务吧。项目中的短信服务基本上上都会用到，简单的注册验证码，消息通知等等都会用到。所以我这个脚手架也打算将短息服务继承进来。短息服务我使用的平台是阿里云的。网上有很多的短信服务提供商。大家可以根据自己的需求进行选择。
三重网络模型是Vinod Menon 2011年基于静息态功能连接提出的用于评估人类神经精神疾病的理论模型。该模型认为静息态功能网络中突显网络、默认网络、中央执行网络对神经精神疾病评估具有重要意义。数十年来，该模型在多项疾病研究中得到验证，但受限于人体的非侵入性，极少有研究能深入到神经元层面探讨三重网络的结构功能基础。本研究利用大脑转录组信息整合了人、猕猴、小鼠脑功能网络，发现小鼠、猕猴大脑也可以用三重网络模型来描述。本实验进一步探究了类抑郁动物模型、神经元结构环路、光遗传功能网络与三重网络的相关性，从神经系统构成机制上对三重网络进行了验证。实验再次证明了三重网络的应用价值，同时为动物研究结果向人类转化提供了范式。本文发表在Molecular Psychiatry杂志。
就是按照队列来执行任务，按照先进先出原则执行任务，通过异步执行提升用户体验。
基坑作为基础建设的底层组成成分，关系着上层建筑的稳固安全，基坑变形导致的灾害也时有发生，对基坑进行监测预警的必要性越来越大。河北稳控科技充分利用在自动化监测方面的技术积累，建立了一套科学完善的基坑监测预警平台，实现了隧道管理的科学化、信息化、标准化和可视化。为国家各级安全监督管理部门提供一套可靠、实用、专业的基坑监测与预警系统解决方案。
水库作为我国水利方面的重要组成部分，拥有重要的作用，对水库水坝进行严密监测，对于我国的水利建设拥有过重要的意义。河北稳控科技充分利用在自动化监测方面的技术积累，建立了一套科学完善的水库水坝监测预警平台，实现了水库水坝防治管理的科学化、信息化、标准化和可视化。为国家各级安全生产监督管理部门提供一套可靠、实用、专业的水库水坝监测与预警系统解决方案，并同步研发了SLU闸坝监测系统，可完成闸前水位、尾水水位、入出库、发电机负荷、总流量、降雨量等关键信息监测以及闸门反向控制，远程报警等功能。
EEG具有高时间分辨率，是研究大脑电活动的有力工具。已有研究提出数种从EEG信号中提取信息的方法，微状态分析是其中一种，它认为多通道EEG记录是一系列准稳态的微状态，每个微状态的特征是整个通道独特的地形图拓扑结构。该方法同时考虑整个大脑皮层区域的信号，能评估大尺度脑网络功能，并且这些网络的损坏与数种神经精神障碍有关。来自哈佛医学院Berenson-Allen无创脑刺激中心和多伦多大学Temerty大脑治疗干预中心的Arjun Khanna、Faranak Farzan等人在Neuroscience & Biobehavioral Reviews发表文章。包含几方面内容：
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记忆抑制（Memorysuppression，MS）与精神健康相关。然而，没有研究探索内在静息态功能连接（resting-state functional connectivity，rs-FC）如何预测这种能力。本文基于rsfMRI脑功能连接组预测模型（connectome-based predictivemodeling，CPM）来探究预先定义脑网络（额顶控制网络或FPCN）中的rs-FC图谱是否能以及如何预测健康个体的MS（497名参与者）。在think/no-think范式中，使用由MS导致的遗忘来评估MS能力。结果表明，FPCN网络有利于建立MS预测模型。FPCN中的一些区域，如额中回、额上回和顶下叶在预测MS能力中起着重要作用。此外，FPCN与多个网络（如背侧注意网络（DAN）、腹侧注意网络（VAN）、默认模式网络（DMN）、边缘系统和皮下层区域）间的功能相互作用能够预测MS。关键的是，用于预测的FPCN网络是稳定的并对MS是特定的。这些结果表明FPCN与其他网络相互作用能够表明MS能力。这些结果有助于解释这些功能网络的相互作用是如何导致某些精神障碍中的特定入侵性思维和记忆的。
已有研究对经颅磁刺激(TMS)应用于大脑振荡，观察磁刺激对大脑状态的影响。然而，没有人研究相位相关的TMS是否可能调节属于同一网络的同源远端脑区连接。在网络靶向TMS的框架下，我们研究了对持续的大脑振荡的特定相位的刺激是否有利于刺激目标的远端网络节点出现更强的皮质-皮质(c-c)同步。在24名健康个体的实验中，TMS脉冲刺激刺激初级运动皮层(M1)，间隔1个月，重复两次。考虑到TMS脉冲是在μ频率振荡的正(峰)或负(谷)相位时发出，刺激效应取决于在感觉运动网络的同源区域内c-c同步。扩散加权成像(DWI)用于研究感觉运动网络中的c-c连接，并识别与刺激点连接的对侧区域。根据应用TMS脉冲的时间(峰或谷)，其对脑内神经网络同步性的影响有明显的变化。研究发现，谷刺激试次与峰值刺激试次相比，在μ频带进行TMS脉冲后(0-200ms)的M1-M1相位锁值同步更高。本文发表在The Journal of Physiology杂志。
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