当Run ICA结束后，我们一般会判断ICA分量对应的是什么分量，是眨眼成分还是水平眼动成分或是线路噪声成分。
当Run ICA结束后，我们一般会判断ICA成分对应的是什么成分，是眨眼成分还是水平眼动成分或是线路噪声成分。
1.Tools >> reject data using ICA >> reject component by map 点击这里会画出所有ICA成分的缩略图，可以有一个全局观。在这里大致观察后如果觉得哪个成分有问题，可以点击查看大图
在脑科学领域，EEG技术可以说是研究大脑的最重要的技术手段之一，而对于采集得到的EEG信号需要经过较为复杂的多个步骤的分析和处理才能够获得我们所需要的最终结果。EEG信号的分析和处理可能会涉及以下一个或多个方面：信号的预处理（预处理也需要多个步骤）、ERP时域分析、时频分析、信号的功率谱计算、功能连接、溯源分析等等。上述涉及到的EEG信号分析方法对于有编程基础和学过“数字信号处理”相关课程的人来说或许会稍感轻松，但是对于没有学过 “数字信号处理”相关课程的人来说可能就会困难重重。幸运的是，目前国内外研究者开发出了多款EEG信号处理和分析的开源工具包，供大家免费下载使用。这些开源的EEG工具包促进了脑科学领域的蓬勃发展，也使得“技术小白们”经过简单的学习就可以运用那些高大上的EEG分析技术。这里，笔者就对这些常用的EEG信号分析与处理工具包进行简单的介绍。
随着对云计算优势的了解，并适应新的安全性、性能和规模范例，各种规模的组织将业务快速迁移到云平台。
如今，使用具有数百个（甚至数千个）特征的数据集变得非常普遍。如果要素的数量变得与存储在数据集中的观测值的数量相似（甚至更大！），则很可能导致机器学习模型过度拟合。为了避免此类问题，有必要应用正则化或降维技术（特征提取）。在机器学习中，数据集的维数等于用来表示数据集的变量数。
此存储库包含与CORS配置错误相关的易受攻击代码。你可以在本地机器上配置易受攻击的代码，以实际利用与CORS相关的错误配置问题。
b) 在“计算机配置”－“管理模板”－“windows 组件”－“终端服务”－“会话”上，双击“允许仅从原始客户端重现连接”；
①远程看到锁屏图像了，但进不去桌面，类似https://discussions.citrix.com/topic/386744-key-icon-displayed-when-logging-into-xendesktop/
首先jwt其实是三个英语单词JSON Web Token的缩写。通过全名你可能就有一个基本的认知了。token一般都是用来认证的，比如我们系统中常用的用户登录token可以用来认证该用户是否登录。jwt也是经常作为一种安全的token使用。
近半年，好多项目都遇到了虚拟桌面闪退的问题，根据自己的经验，此问题具有共性，并且为Citrix XenDesktop 7.6的Bug，特此撰写出来，与大家共享，希望各位朋友们不要再走弯路。
修改位于ASP.NET.CONFIG的文件：C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v2.0.50727 和 C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727.
和人一样，当企业解决了钱的问题后，很多事情做起来就很舒服，有纯粹的解决问题的大环境。这次为大家介绍 K8S的IDE桌面管理工具: lens。
独立成分分析(ICA)是一种盲信号分离(Blind Signal Separation,BSS)方法。ICA可线性建模如下图所示.
相比其它成像方法，EEG更为便捷低价，无论是拿erp成分还是做时频分析，提高信噪比始终是EEG分析的重点。将ICA应用在EEG分析中，可以较好的识别并去掉眼动和其它噪音（heart beat，line noise，muscle noise）。但对ICA分析前的预处理和后期成分的识别，缺少详细的说明。
Rose小哥今天介绍一篇来自于arnauddelorme网站上的结合matlab代码案例来解释ICA原理(案例代码在后文中有提供)。
论文名称：Spatio-temporal Dynamics of Intrinsic Networks in Functional Magnetic Imaging Data Using Recurrent Neural Networks
原因：可能是远程服务相关的配置出现了异常，异常一般会体现到注册表键值，可以跟正常系统的注册表进行对比
概要： 这篇博客和博客学习笔记|主成分分析[PCA]及其若干应用属于一个系列，介绍独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)的原理及简单应用。ICA也是一种矩阵分解算法，尽管它最开始不是基于此而提出来的。 关键字： 矩阵分解; 独立成分分析; ICA
深度学习算法在近年来在各个领域取得了巨大的成功，其中独立组件分析（Independent Component Analysis，简称ICA）是一种用于提取数据中独立成分的重要技术。独立组件分析网络（Independent Component Analysis Networks）是一种基于深度学习的算法，用于自动地学习数据中的独立成分。本文将介绍独立组件分析网络的原理、应用以及优缺点。
HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Terminal Server\WinStations下面有GNR记录
您是否曾经遇到过这样一种情况：您试图分析一个复杂且高度相关的数据集，却对信息量感到不知所措？这就是独立成分分析 (ICA) 的用武之地。ICA 是数据分析领域的一项强大技术，可让您分离和识别多元数据集中的底层独立来源。
今天分享的这篇利用独立成分分析ICA去除EEG伪影是翻译自jung大神的一篇文章。
在管理器模块数据列表中选择数据集“sp_filter ica chan_interp butt sel_chan sub093”，在菜单中点击Process->Epochsegmentation-> Segment relative to events (one file per event code)。
1、点击连接桌面 如图1，载ICA文件会自动调用本地receiver客户端打开 2、手动打开ICA文件 如图2，可单击ICA文件-右键-打开方式选择-wfcrun32.exe程序打开（wfcrun32.exe程序路径 C:\Program Files\Citrix\ICA Client或C:\Program Files（x86）\Citrix\ICA Client） 第一次 打开方式选择我看到打开方式列举的有Citrix字样就选择它了，以后直接点“打开文件”就看到远程桌面了 。 在任务栏可以看到远程桌面图标如图3
先贴代码，有空再写推倒，具体使用场景是把混杂的多个人的声音分离出来，在语音识别方面多见
Hello，大家好！ Rose小哥今天介绍ICA去除伪影。 关于脑电图EEG，Rose小哥分享过很多，可以查看《什么是EEG以及如何解释EEG?》《EEG数据、伪影的查看与清洗》等。今天分享的这篇利用
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 独立成分分析（ICA）已经成为脑电信号预处理，特别是去除干扰信号过程中一个标准流程。ICA是一种盲源算法，其通过一定的方法把信号分解成相互独立的多个源信号。尽管ICA算法为研究者去除脑电信号中的干扰源提供了便利，但是在具体运用时带有一定的主观性，因此需要一定的经验才能够鉴别出干扰成分。当然，目前也有一些自动化鉴别干扰成分插件，但是这些插件也只能提供一个参考而已，最后还需要自己的判定。这里，笔者总结一些典型噪声成分的特点，希望对各位朋友有所帮助。 EEGlab中植入了最常用的ICA算法，建议采用EEGlab运行ICA。ICA跑完之后，可以画出每个成分的拓扑图、功率谱曲线等，我们可以依据这些信息鉴别出噪声成分，进而把这些成分去掉。 1.眨眼 眨眼引起的干扰最主要特点是：独立成分的拓扑图主要分布于前端眼部电极，如图1所示。此外，该成分的功率谱曲线没有明显的peak。
今天我们给大家介绍下PCA，K-PCA以及ICA之间有什么关系，同时在R语言如何实现这几个模型。
有好些天没写博客了，最近一直忙着在看论文，解模型，着实有点头痛。今天趁着又到周末了更一帖（其实是模型解不下去了…），这次来说一下一个在信号分析与数据挖掘领域颇为使实用的算法，独立成分分析（ICA），这个算法的求解方式会让人决定新奇而有所启发，可能会给你带来新的思路，这一篇算法已经有很多大神写过了，比如： http://blog.csdn.net/neal1991/article/details/45128193 http://blog.csdn.net/u013802188/article/details/40923749 我在这里略作补充，说一下自己的见解，有不合适的地方欢迎大家指出
ICA（Independent Component Analysis，独立分量分析）是一种非常重要的信号处理技术，它的主要思想是将多个混合的信号分离成独立的信号源，广泛应用于信号处理、语音分离以及图像处理等领域。例如：在一个音乐舞会中，人们随着背景音乐翩翩起舞，技术人员能够通过ICA技术，利用多组录音设备还原人们谈话的内容~；在车载系统中，我们能够通过ICA技术，分离出发动机的噪声信息，最终通过主动降噪技术提供人们的驾驶体验；在脑电信号处理中，我们能够通过ICA技术分离EOG、ECG以及EMG噪声信号。本文章对盲信号分离技术的原理进行归纳汇总，具体如下图所示：
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
Dsniff 是一个著名的网络嗅探工具包。其开发者 Dug Song 早在1999年12月，以密歇根大学 CITI 研究室（Center for Information Technology Integration）的研究成果为基础，开发了这个 后来具有很大影响力的网络安全工具包。Dug Song 开发 Dsniff 的本意是揭示网络通信的不 安全性，借助这个工具包，网络管理员可以对自己的网络进行审计，也包括渗透测试。但万 事总有其两面 性，Dsniff 所带来的负面作用也是“巨大”的，首先它是可以自由获取的，任 何拥有这个工具包的人都可能做“非正当”的事，其次，Dsniff 里面的某 些工具，充分揭示 了一些安全协议的“不安全性”，例如针对 SSH1和 SSL 的 MITM（Man-In-The-Middle）攻击 工具—SSHmitm 和 Webmitm。SSH1和 SSL 都是建立网络通信加密通道的机制，向来被认 为是很安全的，但人们在具体使用时，往往因为方便性上的考虑而忽视了某些环 节，造成 实事上的不安全。所以说，最大的不安全性，往往并不在于对安全的一无所知，而在于过于 相信自己的安全。
ICA是用来分离混合源的技术。所以我们准备先混合，再分离，我们定义两个独立的源，上面的称为A，下面的称为B，代码如下：
操作： Tools > Run ICA，具体操作参照eeglab中文教程系列(11)-使用ICA分解数据 的第三步。
据亚洲新闻网报道，新加坡将在海陆边境启用虹膜识别技术。在未来两年内，新加坡将逐步在陆上和海上检查点引入虹膜扫描，以升级其身份验证方式。这是继2016年11月10日新加坡国会为提升移民与关卡局（ICA）的工作效率通过修正案出台的又一举措。 目前，新加坡的检查站通过照片和指纹验证旅客身份，但从明年开始，ICA将开始为新加坡公民和永久居民采集虹膜图像。这项工作将在身份信息注册、重新注册以及护照申请和信息采集过程中进行。 民政事务部高级部长Desmond Lee指出，虹膜扫描是一个非接触式非侵入性的过程，可加强新加
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。
操作： Tools > Run ICA，具体操作参照eeglab教程系列(12)-使用ICA分解数据的第三步。
跨域资源共享(CORS)是一种放宽同源策略的机制，它允许浏览器向跨源服务器，发出 XMLHttpRequest 请求，从而克服了 AJAX 只能同源使用的限制，以使不同的网站可以跨域获取数据，目前已经被绝大多数浏览器支持，并被主流网站广泛部署使用。跨域资源共享 CORS 漏洞主要是由于程序员配置不当，对于 Origin 源校验不严格，从而造成跨域问题，攻击者可以利用 CORS 错误配置漏洞，从恶意网站跨域读取受害网站的敏感信息。
最近评估大脑功能连接体的遗传性的努力主要集中在静态连接上。然而，评估随时间变化的连通性可以为大脑功能的内在动态本质提供有价值的见解。在这里，研究人员检查了人类连接组计划静息态fMRI数据的遗传率，以确定功能连接的动态波动是否有遗传基础。除了动态平均值和标准静态连通性外，还对动态连通性变化进行了评估。
选择默认算法runica即可，点击"OK".运行速度会较慢，请耐心等待。[注，点击"OK"后，可能会出现如下界面，不要点击"Interrupt".这是由于要运行缓慢，需要较长时间，如果点击了就"打断"了运行]
过程监控中会用到很多中方法，如主成分分析（PCA）、慢特征分析（SFA）、概率MVA方法或独立成分分析（ICA）等为主流算法。
将CanICA应用于静息状态数据的示例。此示例将其应用于ADHD200数据集的30个主题。
"Aapo did it again!" - I exclaimed while reading this paper yesterday on the train back home (or at least I thought I was going home until I realised I was sitting on the wrong train the whole time. This gave me a couple more hours to think while traveling on a variety of long-distance buses...)
小编今天解读的这篇文章是2020年发表在Annals of Translational Medicine杂志（IF：3.297），题目为Identification of molecular features correlating with tumor immunity in gastric cancer by multi-omics data analysis。作者识别了与GC免疫显著相关的分子特征可能是有用的生物标记物，可用于对免疫疗法有反应的GC患者进行分层，或在GC中促进抗肿瘤免疫和免疫疗法反应的潜在干预目标。
一、背景 老化是一个复杂而且动态的过程，伴随着不断累积的年龄效应，影响了人类的多个器官。这些器官的衰退引起了多种行为和临床的表现，比如心血管疾病，认知衰退等。虽然这些临床症状在老年时期才会显现，但是相应的变化在老年之前的很多年前就会开始发挥作用。越来越多的研究者开始寻找能够提前预示着老化的一些生物标记物，来防范于未然。 老化的一个显著的变化是大脑组织的改变，这些改变已用MRI研究发现。此前，很多研究已经发现从大脑灰质体积，白质完整性，皮层厚度等很多方面发与于老化有关系。并且，这些正常的衰老变化在神经精神疾病和神经退行性疾病中会发生改变。进而提出了大脑加速化衰老的概念，并且假设这种衰老化的快慢能够用来区分正常人和患者。借助机器学习，研究人员不仅发现人脑的灰质体积和白质完整性能够预测人的生物学年龄，并且发现阿尔兹海默症，轻度认知障碍，精神分裂症等患者存在脑加速衰老的表现。 近年来的研究发现，大脑不同区域之间共同作用形成了不同的大脑子网络。其中，结构协变网络就是其中一种研究大脑大尺度协作关系的研究手段。很多研究指出结构协变网络能够反映跨脑区的遗传发育和同步成熟。在此基础之上，很多研究也发现利用结构协变网络研究神经退行性疾病和神经精神病网络级上异常的可能性。近期，发表在《Cerebral Cortex》杂志上的一篇研究论文结合结构协变网络和机器学习来构建模型预测脑年龄，并且该模型能够检测出相关疾病的脑加速化衰老现象。 二、材料方法 1.被试 研究包含了中老年精神疾病和神经退行性疾病患者，年龄范围在50-90岁。正常对照的总人数是909人，年龄范围在50-89岁，用来构建模型预测脑年龄。 2.数据采集 采集了所有被试的T1加权图像，并且计算了每个被试的灰质体积图。 3.分析流程 图1表示了文章的具体分析流程。首先计算完每个被试的灰质体积图。将所有的被试串联在一起，用ICA的方法划分团块。这里由于ICA需要事先确定主成分个数，所以设定一个区间。在训练集内，用空间回归的方法计算每个网络整合系数（beta系数）。这些网络的整合系数被进一步当成特征来预测大脑的年龄。在确定了最优的成分数之后，训练集得到的ICA的成分图被当作先验模板来计算测试集和临床疾病数据的网络整合系数。然后，将测试集和临床疾病数据的网络整合系数送入训练好的模型进行预测。
Virtual Display Manager 是一款非常实用的Windows虚拟显示器软件，通过附加虚拟显示器的便利性来补充您现有的单显示器或多显示器系统，这些显示器可以使用现有硬件共享现有的物理屏幕，适用于任意数量的物理显示器，并且可针对每个物理监视器进行单独配置，单个物理显示器最多可拓展分成16个独立的Windows虚拟显示器，虚拟显示器的大小可以按用户需求均匀或单独缩放，即支持均匀分布的布局和不对称配置，可将用户工作效率最高提升至百分之五十左右，显示器硬件成本和空间占用以及功耗也会随之下降，大家现在应该都知道虚拟显示器是干什么的了吧，威航软件园提供最新版本的Windows虚拟显示器软件下载。
这篇文章[1]提出了一个参数化的非线性变换(GDN, Generalized Divisive Normalization)，用来高斯化图像数据（高斯化图像数据有许多好处，比如方便压缩）。整个非线性变换的架构为：数据首先经过线性变换，然后通过合并的活动度量对每个分量进行归一化（这个活动度量是对整流和取幂分量的加权和一个常数进行取幂计算）。作者利用负熵度量对整个非线性变换进行优化。优化后的变换高斯化数据的能力得到很大提升，并且利用该变换得到的输出分量之间的互信息要远小于其它变换（比如 ICA 和径向高斯化）。整个非线性变换是可微的，同时也可以有效地逆转，从而得到其对应的逆变换，二者一组合就得到了一个端到端的图像密度模型。在这篇文章中，作者展示了这个图像密度模型处理图像数据的能力（比如利用该模型作为先验概率密度来移除图像噪声）。此外，这个非线性变换及其逆变换都是可以级连的，每一层都使用同样的高斯化目标函数，因此提供了一种用于优化神经网络的无监督方法。
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