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。
闲来无事，想做一个小网站，方便查询车辆违章信息，后来一想直接写个程序，每天定时查询违章信息，有了违章则发短信和邮件提醒用户，还可以自定义限行策略，在限号那天提醒用户，美哉，嘿嘿♪(^∇^*)。
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(
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。
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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：
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。
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。
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。
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
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。
通过广播接收者，接收到短信，对短信内容进行判断，如果为我们指定的值就执行相应的操作
#pragma mark -发送短信 @interface ViewController () { UIAlertView *mfAlertview;//定义一个弹出框 } -(void)showMessageViewController { if( [MFMessageComposeViewController canSendText] )//判断是否能发短息 { MFMessageComposeViewContr
细胞焦亡在胃癌的进展中起着至关重要的作用，并影响胃癌的预后。然而，细胞焦亡相关lncRNA在预测胃癌预后方面的重要性尚不清楚。
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
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。
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。
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。
一款本地优先的个人知识管理系统，融合块、大纲和双向链接，方便构建你永恒的数字花园。
前面我们把需要拦截的手机号都存储和展示出来了，接下来是使用广播接收者拦截短信了，这个广播接收者需要和一个服务绑定，服务开启的时候，接收者存在，服务停掉时，接收者关闭
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。
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。
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。
2019年10月21日，北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）、生命科学学院白凡课题组与美国亚利桑那大学姚广课题组合作在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上发表题为“Graded regulation of cellular quiescence depth between proliferation and senescence by a lysosomal dimmer switch” 的研究论文，首次揭示了溶酶体功能在调控真核细胞静息状态深度（quiescence depth）中扮演“调节开关”的重要角色，同时也阐释了细胞静息状态加深与衰老过程分子机制上的一致性。该研究成果对于理解组织稳态、修复和再生以及机体衰老等重要生理学过程具有重要意义。
节日将近，又一波短信轰炸来了，互联网时代，网购时代，相信大家对下面的短信一定不陌生，作为程序猿的我提醒您，千万不要回！千万不要回！千万不要回！「重要的事情说三遍」
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
本文实例为大家分享了Android自动填充短信验证码的具体代码，供大家参考，具体内容如下
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。
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
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%)。
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
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。
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。
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（
TASKCTL设计了一套完整的消息通知机制，并为用户提供了不同类型的消息。不同用户，可以通过订阅实现接收哪些消息，同时，通过一定设置，可以实现相应消息在什么条件下发送以及发送频度等等需求功能。
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。
数据降维是一件困难的事情，而难点通常集中在主成分分析上。此前，我介绍过一种基于自动编码器的降维方法（https://quantdare.com/outliers-detection-with-autoencoder-neural-network/）。然而，在那一段时间里，我专注于如何使用自动编码作为预测器，而现在我想把它们看作是一种降维技术。
adb shell am broadcast -a android.intent.action.BOOT_COMPLETED
三星s10息屏时钟设置软件相当的方便强大,是不是设置息屏时钟太麻烦了,或者横竖屏总是错乱不尽人意？不用再在网上找各种攻略啦,这款软件可以直接帮助你修改息屏时钟,一键操作设置即可!同时这款软件中还有这更多的炫酷功能,图标壁纸时钟主题等等自定义和制作功能相当的强大！喜欢的朋友们不要错过哦！赶快下载三星s10息屏时钟开始体验吧！
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。
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最近的研究表明，在人类大脑中，结构和功能连接之间的关系因区域而异，在感觉关联皮层层次上出现了耦合减少的现象。然而，驱动这种表达的生物学基础在很大程度上仍然未知。在这里，我们假设皮质内髓鞘形成和兴奋抑制(EI)平衡介导结构-功能耦合(SFC)的异质表达及其在皮质层次上的时间差异。我们采用基于图谱和体素的连接方法来分析从两组健康参与者获得的神经成像数据。我们的研究结果在六个互补的处理管道中是一致的:1)SFC及其时间方差在单峰-跨峰和颗粒-无颗粒梯度中分别减小和增加;2)髓鞘形成增加和EI比值降低与SFC刚性增强和瞬时SFC波动受限有关;3)当从颗粒状皮质区向无颗粒状皮质区穿越时，从EI比率逐渐转变为髓鞘形成作为SFC的主要预测因子。总的来说，我们的工作提供了一个概念化人脑结构-功能关系的框架，为更好地理解脱髓鞘和/或EI失衡如何诱导大脑疾病重组铺平了道路。
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。
在经历创伤后，某些人会持续发生不必要但无休止的创伤记忆回忆，而目前对于上述现象的认识很少。本研究在实验室中对102名经历2015年巴黎恐怖袭击的个体（暴露个体, exposed individuals）和73名未经历该袭击的个体（未暴露个体, nonexposed individuals）进行了中性和无伤害性的侵入式记忆体验。在重新体验这些侵入性记忆时，未暴露个体和无创伤后应激障碍（PTSD, posttraumatic stress disorder）的暴露个体可以自适应地抑制记忆活动，而患有PTSD的暴露个体则不能有效抑制记忆活动。上述发现表明，抑制记忆的能力对于积极的创伤后适应至关重要。记忆控制系统的一般性中断可以解释在PTSD中经常出现的适应不良和抑制失败的尝试，并且这种中断应对应于特定的治疗方法。该文章由法国诺曼底大学的研究者发表在Science杂志。
所有UNIX程序甚至那些具有图形用户界面(Graphical User Interface，GUI)的程序，都能接受和处理命令行选项。对于某些程序，这是与其他程序或用户进行交互的主要手段。具有可靠的复杂命令行参数处理机制，会使得您的应用程序更好、更好用。
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