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任务态重要

静息状态下的为内在的大脑网络组织提供了实质的见解,然而来自内在网络组织的任务相关变化的重要仍然不清楚。事实上,这种与任务相关的变化很小,表明它们可只有最小的相关。 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(高于和超过静止状态)在塑造(女和男)人脑认知任务激活中的重要。 我们发现,任务状态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磁共振成像激活。 此外,我们发现预测的准确受到个体特异模式的强烈驱动,而来自其他任务的模式(任务 - 一般)仍然改善了静态之外的预测。 简介 我们和其他人最近使用磁共振成像(fMRI)发现,大脑区域之间的统计关系——(FC)——在静止状态和各种任务状态之间是相似的。

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大脑中的结构和有效

而所谓有效,指的是一种因果影响,具有方向,比如说,A神经元或脑区与B神经元或脑区之间存在解剖学,但是只由A神经元或脑区向B神经元或脑区发送指令,这种就具有方向,属于有效。 从上述可以看出,有效与结构并不相互排斥,有效应该属于特殊的结构。 注意,如果采用的指标具有方向,如基于格兰杰因果关系(Granger Causality)的因果指标,那么得到的也属于有效的强弱一般用指标值的大小反映。 既然是,那么就要使用某种指标来计算不同脑区或通道信号之间的强度。 同样,如果采用的指标具有方向,如基于格兰杰因果关系(Granger Causality)的因果指标,那么得到的也属于有效

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    MySQL优化必知:长、短

    对于扩展好的站点来说,其实大部分的访问并不需要数据库。 如果用户需要频繁访问数据库,那么可会在流量增大的时候产生问题,此时长短都是无法解决问题的,所以应该进行合理的设计和优化来避免问题。 03 池 由于一些数据库创建和销毁的开销很大,或者相对于所执行的具体数据操作,所耗的资源过多,此时就可需要添加池来改进。 数据库池是一些网络代理服务或应用服务器实现的特,如J2EE服务器,它实现了一个持久的“池”,允许其他程序、客户端来,这个池将被所有的客户端共享使用,池可以加速,也可以减少数据库 04 持久池的区别 长是一些驱动、驱动框架、ORM工具的特,由驱动来保持句柄的打开,以便后续的数据库操作可以重用,从而减少数据库的开销。

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    人脑hub枢纽和的时间动态

    神经成像技术观察到大脑网络的枢纽hub,普遍认为枢纽对建立和维持一个平台至关重要,在这个平台上可以发生有认知意义和高效的神经元交流。 为了解决这个问题,我们引入了两个新的方法概念,脑流和节点惩罚最短路径,然后应用于时变fMRI BOLD数据。 其次,可以将流估计转化为距离来计算最短路径。重要的是,我们在计算最短路径时引入并评估节点访问惩罚的效果。这一步骤减轻了以前对在数据上应用中间的批评。 图1 流时变的中间中心度,A为候选枢纽识别方法(枢纽表示为深色),B为描述量化时变(TVC)的不同方法。C,使用流TVC(粗线是中的增加),用中间中心度描绘三个不同时间点的枢纽。 然而,之前已经通过TVC磁共振成像(fMRI)和针对大脑时变的其他方面的方法学方法显示了离散的大脑状态。

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    HBM:跨重精神疾病的动态研究

    近年来越来越多的研究表明精神疾病之间的界限并不是很明显,多种精神疾病之间的相似甚至比差异更多。这也提示传统基于症状学的疾病诊断体系可不是最优的。 以往很多研究探索了跨精神疾病的,但他们假定一定时间内脑区间的是静态、固定的,没有考虑的动态属。 最近一篇发表在Human brain mapping期刊的研究利用大样本(150个精神分裂症, 100个双相情感障碍, 150个重抑郁,以及210个健康对照组),探索了三种重精神疾病的动态, 结合以往的文献(原文中有参考文献),这个状态可是人的警觉比较低的状态,为一个比较“纯”的静息态。强状态,可是人的警觉比较高的状态,或者一个task-ready状态。 另外,精神分裂症有自己独特的异常,而重抑郁和双相情感障碍则几乎没有(他俩有的精分都有,他俩没有的精分也有)。

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    Human Brain Mapping: 自发大脑活动的有向

    研究自发大脑活动的主要驱动源脑区以及有向对于更好地理解自发大脑活动的核心组织结构以及其在不同疾病中如何改变至关重要。 与fMRI相比,EEG和MEG够更加直地测量神经活动并且具有更高的时间分辨率,因此,利用EEG和MEG研究全脑静息态有向具有一定的优势。 为了计算ROI脑区信号之间的有向,研究者采用一种多变量Granger因果分析技术,即加权部分有向耦合(wPDC)。 关于原始PDC的计算方法请参考我们之间推送的文章:系统梳理EEG中常用的指标—系列2 最终,经过上述计算,对于每个被试会得到一个ROI*ROI*frequency的3D矩阵,矩阵的每个元素wPDCij 对静息大脑活动中不同脑区之间有向的研究可有助于更好地理解某些神经系统疾病中与网络紊乱相关的认知缺陷的机制,并为这些疾病提供新的生物标记。

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    人类小脑的组学

    方法:收集1416例健康成人的静息状态(rs-fcMRI)数据。在样本1 (n = 976)中,对小脑组的体素级和节点级拓扑特进行了估计。 此外,还计算了组与小脑组之间的跨个体拓扑耦合。 应用Seitzman图谱,通过图图直观检查小脑体。结果显示样本1和样本2中构建的小脑组具有一致的模式,表明组构建具有较高的可靠(见图3A)。 图3 小脑体重建结果 3.2 小小脑脚I和小小脑脚II是小脑体的中枢 本研究的一个主要目标是证明体中小脑的中枢。 3.3 小脑体以小世界、分层、模块化的方式组织 为了阐明小脑组的拓扑质,估计了小脑组的小世界组织、效率、模块、层级、协调、同步和富俱乐部结构。

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    详解TCP的重置和实现结束

    这种机制有很多争论,但支持方认为服务器有必要使用keepalive方式确保的有效,因为服务器要同时收很多客户端的,因此每个都意味着对服务器资源的损耗,如果失效服务器要及时断开,以便把资源留给其他客户端 当通讯的一方向对方发出关闭请求时,这只意味着它不再向对方发送数据,但它不立马下线,因为对方可有数据要发送给自己,因此它必须等待对方传输完所有数据后才下线。 因此在一方发起终结时,会向对方发送一个FIN包,这个数据包甚至有可还会携带发送给对方的数据。 下来我们在上一节的基础上添加关闭,相应代码如下: public class TCPThreeHandShakes extends Application{ .... 从抓包结果可见我们成完成了三次握手以及关闭的整个循环。

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    有赞DB优化

    背景 应用 T 的数据库池使用了 druid 1.1.20 (https://github.com/alibaba/druid) ,在压测时碰到 DB 的瓶颈,表现是单机 cpu 使用率上不去, 9ms 左右,这解释为什么池调整对没什么效果。 开始怀疑的是获取后需要执行一些监控或者调用链的采集,导致没有立即执行,于是打算用perf 工具查看一下,不过由于Java 的方法是jvm 维护的,所以需要先用工具 perf-map-agent 虽然 druid 中一把锁到处用应该会有影响,但这么差的的确大跌眼镜,第一时间还是觉得是不是哪里锁的时间太长,仔细分析了堆栈及业务日志并没有验证自己的想法,不过还是有些新发现,堵住的使用的都是公平锁 公平锁与非公平锁的对比 小结 最终在只修改一个参数的请求下,单机提升近一倍,集群的吞吐量也差不多提升 70%。

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    浏览器预测试

    通过预,可以提升用户访问体验,并减少服务器消耗。本文来自Akamai 网络业务部门架构师Utkarsh Goel,他展示了一系列对比测试。LiveVideoStack对本文进行了摘译。 此次工作的主要发现是: 当浏览器建立预时,上的第一个HTTP请求通常会在建立后的几百毫秒内发送,因为预发生时,请求可不可用,因此浏览器必须花费时间来分析HTML,并且寻找可以在上发送请求的其他资源 在HTML的body中,我添加了一个带有空src属的 img标记。然后HTML有一个内联JS,它将图像的src属设置为指向www.foundry.systems的图像。 简而言之,确保网站没有可阻止浏览器发现需要这些预资源的JS。确保将您的网站与无预提示进行比较,以验证该提示不会影响。 服务器上未使用的会产生额外的CPU负载。 对于与HTML上的子资源相关联的大多数主机名建立的在建立完成后仍保持约50毫秒空闲。提交给IETF的实验未绑定服务器推送方案可是利用保持空闲的时间的一种方式。

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    android实现主动和被动的蓝牙聊天

    并且封装了代码,可以主动和被动一起使用,也可以分开使用。方便后面以后查询使用,也重新踩了部分坑。 项目地址:android实现蓝牙聊天 1、程序简单的界面 ? ? ? String mstrName = "";//当前用到的IP地址 String mstrAddress = "";//当前用到的IP地址 //读线程 ReadThread mReadThread ,一个类就实现,包括数据的收发。 3、蓝牙服务端,收蓝牙 /** * Copyright (C) 2009 The Android Open Source Project * * Licensed under the Apache android.content.Context; import android.os.Handler; import android.os.Message; import android.util.Log; /** * 蓝牙服务,收蓝牙

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    整个生命周期的凸显网络动态

    尽管之前的神经影像学研究已经确定了儿童和成人人群dAI和ACC的静态和动态,这些的动态特的寿命轨迹仍不清楚。 磁共振成像(fMRI)可以使用静态和动态(dFC)等指标来表征大规模大脑的寿命轨迹。一般来说,是指大脑各区域间血氧水平依赖(BOLD)信号的同步、一致或相关。 静态可以描述大脑区域之间的平均同步,方法是在整个磁共振成像扫描过程中,将它们各自的BOLD信号关联起来。dFC可以识别更多的的瞬态波动,这些波动通常被静态方法所掩盖。 与白质束和沟形相比,在生命早期,大规模的大脑网络显著地在生命的所有阶段重构。静态的总体趋势显示,网络与年龄之间呈u型曲线关系,而网络内遵循反u型曲线。 这似乎对比了生活后期M-FPN和显著网络增加的静态证据。然而,很难比较单个dFC状态与静态结果的趋势,因为所有dFC趋势都有助于整体静态趋势。

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    PLOS Biology:语言控制的

    这些感觉运动中枢表现出灵活枢纽的特点,它们够跨不同网络,并参与到多个区域,并够根据任务内容自适应地切换远程,从而促使每个被检查的网络具有不同的网络结构。 具体而言,与其他任务相比,言语产生的特征是形成了6个不同的神经网络,它们对前额皮质、脑岛、壳核和丘脑进行了特定激活,共同形成了言语体。 为了进一步阐述言语网络的特点和基于的体系结构,研究人员进行了一项跟踪研究,以调查所有检查条件下节点网络的形成,并与非语言任务(例如纯音的听觉辨别)执行过程中的网络的模块结构以及简单的非语言的运动任务 在实验二中,研究人员假设不同条件下的网络(即、静息状态、音节产生、言语产生、手指敲击和听觉辨别)将以一种独特的结构为特征,特异于处理的出现和细化的SPN的模块化体系结构的出现,其反映言语产生网络配置的复杂 为了测量单个节点vi的影响,作者计算节点度ki(即到节点vi的边数)及加权网络的节点强度si(即到节点vi的链路权值之和)。度和强度均归一化到[0 1]范围。

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    Mysql网络配置项

    max_conecctions:整个MySQL允许的最大数 这个参数主要影响的是整个MySQL应用的并发处理力,当系统中实际需要的量大于max_conecctions时,必然会产生请求的等待 只要主机允许,可将该参数设置得尽可大一点,500到800左右是一个比较合适的参考值 max_user_connections:每个用户允许的最大数 max_user_connections是针对单个用户的限制 在一般情况下可较少使用这个限制,可只有在一些专门提供MySQL数据存储服务,或者是提供虚拟主机服务的应用中须要用到 net_buffer_length:TCP/IP和套字通信缓冲区netbuffer 系统默认值为1MB,最大值是1GB,必须设定为1024的倍数,单位为字节 back_log:在MySQL的请求等待队列中允许存放的最大请求数 请求等待队列,是指当某一时刻客户端的请求数量过大 ,MySQL主线程没办法及时给每一个新的请求分配(或创建)线程时,未分配的请求将被放在一个等待队列中。

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    PG空闲的影响

    更多信息请查看swap管理:https://www.kernel.org/doc/gorman/html/understand/understand014.html 可用内存对的影响取决于工作负载、 下图显示了打开1000个时,实例内存时如何从4.88GB下降到90MB的。 ? 正如前系列介绍,虽然是空闲的,他们也会消耗内存和CPU资源。这个结果显示空闲的影响。 第一次执行时读为87MB/s,第二次1000个下,增长到117MB/s。空闲消耗了操作系统内存,导致OS cache变小。因此需要从磁盘读取更多数据页,从而导致的衰减。 剩下的80个等待被分配。更多的并不意味着更多的吞吐量。较少的客户端有助于上下文切换和资源争用,从而提高总体。 总结 数多并不意味着高吞吐。 增加数,会增加上下文切换和资源争用,从而影响。 PG即使空闲状态,也会消耗资源。空闲不会影响的假设不正确。 应用设计的时候需要考虑不要有太多

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    测试-Jmeter FTP服务器

    d、Local File Contents:选择get(RETR) 为下载方式。

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    中的

    共有:•适合•准确•互操作•保密安全•依从

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    HBM:冒险倾向调节冲动对大脑的影响

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 冲动和感觉寻求被认为是冒险行为中最重要的人格特质,人格特质和脑之间联系是否取决于个体的冒险倾向呢? 本研究利用DOSPERT-30问卷和机动车模拟驾驶来测量冒险倾向,将被试分为有、无冒险倾向两组,利用EEG测量结果分析在有无冒险倾向两组之间7个主要的脑网络之间的关系与冲动和感觉寻求人格之间的联系是否在存在差异 在神经生物学研究中,冲动因素已经被发现与参与情绪调节、反应抑制和认知控制的大脑区域的有关。前扣带皮层(ACC)与前三个维度相关。 但是,冒险倾向不同于冲动和感觉寻求特质,以往研究间分析冲动和感觉寻求与脑之间的联系,并没有直分析冒险倾向与脑的关系。 图2 冒险倾向对脑的调节作用 表1.在有冒险倾向和无冒险倾向组间与人格特征有显著相关的网络内配对节点耦合 讨论 冒险倾向调节人格特质和脑网络耦合之间的关系以及脑网络节点之间的

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    失眠患者的改变

    (Functional connectivity, FC) 可有助于阐明ID症状的潜在过程和神经相关。尽管越来越多的研究评估FC异常,但对ID病理生理学的见解仍然是零碎的。 从这个角度来看, (functional connectivity, FC) 可有助于建立ID症状的潜在过程和相关。 3.5.2 体素水平度中心分析和强度 两项研究采用了度中心(degree centrality, DC)度量。 这是另一种图论测量,有助于在体素水平上评估大脑体的拓扑结构,测量单个节点的中心并反映信息流特征。 这些研究结果支持了这样的假设,即失眠以大脑拓扑结构紊乱为特征,它可导致睡眠、认知、情感和记忆下降。

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    从清醒到睡眠的动态

    DCC使用自适应窗口大小,与固定长度滑动窗口方法相比,在估计时变方面,DCC显示了更好的test-rest可靠。 图2 62个内在网络为进一步分析分组为7个模块 2.1 动态聚类结果        对所有受试者的动态FNC窗口数据进行k-means聚类得到的心(k=5)如图3A所示。 我们进一步证明,不同的静息模式与清醒和睡眠状态相关,dFNC状态1主要发生在被试清醒时,dFNC状态3对应于受试者警惕降低和早期睡眠阶段(N1),而dFNC状态4和5更可与深度睡眠阶段有关。 还需要进一步的研究来充分阐明在其他已知的睡眠状态下的,比如快速眼动睡眠(REM),可是通过扫描深夜或清晨的记录。 结论        在这工作,使用ICA管道应用于并发脑电图/磁共振成像在清醒和睡眠阶段我们收集的数据表明,时变估计滑动窗口的相关的静息状态的网络时间过程分类从脑电图数据获得的睡眠状态,甚至在

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