在串行传输时，每一个字符是按位串行地传送的，接收端要能准确地接收所传输的信息，必须知道：
分享一篇2019年发表于INTERNATIONAL JOURNAL OF NEURAL SYSTEMS（计算机科学大区1区TOP）的Integrating EEG and MEG Signals to Improve Motor Imagery Classification in Brain-Computer Interface
摘要：我们研究了高频振荡(HFO)和调制指数(MI)（HFO与慢波相位之间的耦合测量）的发展变化。我们利用114名患者（年龄1.0-41.5岁）的8251个非癫痫电极部位的硬膜下脑电图信号生成了标准脑图谱，这些患者在癫痫切除手术后实现了癫痫发作控制。我们观察到所有年龄段的枕叶MI均较高，并且枕叶MI在儿童早期显着增加。表现出MI共同生长的皮质区域通过垂直枕叶束和后胼胝体纤维连接。虽然枕叶HFO没有显示出显着的年龄相关性，但颞叶、额叶和顶叶的HFO却表现出与年龄相反。对1006个癫痫发作部位的评估显示，癫痫发作时的z评分归一化MI和HFO高于非癫痫电极部位。
摘要：同时获取脑电图和功能磁共振成像（EEG-fMRI）允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响，主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的，但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里，我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具，用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除，它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试，评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之，我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案，用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。
1、研究背景 增强运动想象的一种方法是动作观察，也就是观察与运动想象任务相关的身体部位的运动。先前的研究表明，镜像神经元通过模仿来进行动作的理解和学习，从而引起相应区域的激活。因此，当一个人观察到另一个实体反映想象的身体运动时，动作观察起到了诱导镜像神经元的刺激作用。 2D和3D运动的事件相关去同步化(ERD)模式有显著差异，3D可视化组的ERD增强。更丰富的可视化和对观察到的运动的更强的所有权可诱导更好的ERD发生。 近期，发表在《IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING》杂志上的一篇研究论文通过对握手动作的动作观察，探讨虚拟现实(VR)的丰富沉浸感是否会影响重复的运动想象训练。为了研究显示介质的不同是否会影响进行运动想象时的动作观察，研究者通过两种不同的显示器显示了相同的图形握手动作：沉浸式VR耳机和显示器。此外，该研究以图形情景为刺激，更加强调沉浸式VR中的错觉和具体化对运动想象训练中动作观察的影响。为了检查使用这两种不同介质时的大脑活动，研究者使用了EEG，并识别了感觉运动皮层诱发的神经信号的变化。为了测量不同运动想象任务中空间脑活动模式的可区分性，研究者应用了脑机接口中常用的机器学习技术来学习和区分不同类型的运动想象中的脑活动。
可控震源是指通过一个与大地紧密耦合的振动平板，以反作用方式向地下传送一组连续振动的弹性波信号(又称扫描信号)，再经过对地面接收到的反射波信号的处理和辨识，用于解释地下地质目标的构造形态与产状。这种扫描信号是一种连续的、频率变化的信号。不是所有的连续信号都可以用于地震勘探，除伪随机信号外，可控震源的扫描信号必须满足如下基本要求：
脑电图(EEG)地形图表征(Electroencephalography topographical representation, ETR)可以监测区域大脑活动，是一种可以用于探索皮层机制和联系的技术。然而，如何找到一种鲁棒的方法来支持多目标对象、多通道的具有低信噪比的高维EEG数据是一个挑战。为了解决这一问题，厦门大学、海西研究院泉州装备制造研究所、华中师范大学以及云南民族大学等多所研究机构的研究人员联合提出了一种新的ETR能量计算方法，用于使用卷积神经网络学习大脑活动的EEG模式。它能够在一个通用的学习模型中识别多个对象。具体而言，研究人员在实验中使用里来自2008年脑机接口(BCI)竞赛IV-2a的数据集进行五类分类，其中包含四个运动想象动作和一个放松动作。在该项研究中，提出的分类框架的平均准确率比最好的分类方法高10.11%。另外，研究人员通过对ETR参数优化的研究，得到了一种用于BCI应用的用户界面，并实现了一种实时优化方法。
健康人的大脑神经活动在衰老过程中会发生变化。神经活动模式最常见的变化是从后脑区到前脑区的转移，以及脑半球之间不对称性的降低。这些模式通常在任务执行期间和使用功能磁共振成像数据时观察到。在此研究中，作者通过EEG记录重建的源-空间时间序列来研究在休息时是否也能检测到类似的影响。通过分析整个大脑的振荡功率分布，作者确实发现了老年人从后脑区到前脑区的转变。此外，作者还通过评估连接性及其随年龄的变化来研究这种转变。研究结果表明，额叶、顶叶和颞叶区域之间的连接在老年人中得到了加强。区域内连接显示出更复杂的模式，与年龄有关的活动在顶叶和颞叶区域增强，而在额叶区域减少。最后，所形成的网络随着年龄的增长表现出了模块化的损失。总的来说，这些结果将与年龄有关的大脑活动从后区向前区转移的证据扩展到了静息态，从而表明这种转移是大脑老化的一个普遍特征，而不是特定任务。此外，连接性结果提供了关于老化过程中静息态大脑活动重组的新信息。
为了控制显示器屏幕上的光标，用户通常需要依次执行两个任务。第一个任务是在显示器屏幕上移动光标到目标(称为二维或2-D光标移动),第二个任务是通过单击选择一个感兴趣的目标或不点击以拒绝一个不感兴趣的目标。在之前的研究中，我们在一个基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)系统中实现了前一个功能，分别使用运动想象和P300电位来控制水平和垂直光标的运动。在本研究中，目标选择或拒绝功能是使用来自运动想象和P300电位的混合特征实现的。具体来说，为了选择感兴趣的目标，用户必须将注意力集中在一个闪烁的按钮上，以激发P300电位，同时保持运动想象的空闲状态。或者，用户在不注意任何按钮的情况下执行左右运动想象来拒绝目标。我们的数据分析和在线实验结果验证了该方法的有效性。该混合特征被证明比单独使用运动意象特征或P300特征更有效。11名受试者参加了我们的在线实验，实验涉及连续的二维光标移动和目标选择。每次试验的平均持续时间为18.19秒，目标选择的平均准确率为93.99%，每个目标选择或拒绝事件均在2秒内完成。
从理论上来说，任何一个WiFi设备都可以称位STA。STA是支持IEEE802.11协议的设备。 在大多数情况下，当大家说到STA模式时，一般是指具有WiFi client行为的设备，可以连接到接入点。 STA会扫描可连接的接入点，选择一个想要连接的接入点，经过认证、关联等步骤后，将与接入点进行连接。
个人感觉这道题在字符串里面算是一个比较综合比较难的题目了 对于选手的数据查找能力有很强的要求 我在做这道题时运用了桶排的思想 不多说了，看代码吧，全网最简 11:潜伏者 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 R国和S国正陷入战火之中，双方都互派间谍，潜入对方内部，伺机行动。 历经艰险后，潜伏于S国的R国间谍小C终于摸清了S国军用密码的编码规则： 1、 S国军方内部欲发送的原信息经过加密后在网络上发送，原信息的内容与加密后所的内容均由大写字母‘A’—‘Z’构成（无空格等其他字母）
事件相关去同步化与同步化(ERD/S)和运动相关皮质电位(MRCP)在下肢康复的脑机接口（BCI）中，特别是在站立和坐姿中，起着重要的作用。然而，人们对站立和坐着的大脑皮层活动的差异知之甚少，尤其是大脑的意图是如何调节运动前的感觉运动节奏的。在本研究中，研究人员旨在研究在站立和坐着的动作观察(AO)、运动想象(MI)和运动执行(ME) 期间连续性EEG节奏的解码。研究人员开发了一项行为任务，在该任务中，参与者被指示对坐立和站坐的动作执行AO和MI/ME。实验结果表明，在AO期间ERD比较显著，而在MI期间ERS在感觉运动区域的alpha带较为典型。结合常用空间模式(FBCSP)和支持向量机(SVM)进行离线和分类器测试分析。离线分析表明，AO和MI的分类在站-坐转换时的平均准确率最高，为82.73±2.54%。通过分类器测试分析，研究人员证明了MI范式比ME范式具有更高的解码神经意图的性能。
即使在信息技术显著发展的情况下，基于自我报告的特征和偏好来预测异性恋个体最初的相容性也并不成功。为了克服自我报告测量和预测相容性的局限性，我们使用了来自静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据的功能连接，这些数据携带丰富的个体特异性信息，足以预测社会认知任务中的心理构建和激活模式。在从静息态功能磁共振成像(fmri)中收集数据的几天后，参与者进行了一个快速约会实验，在这个实验中，他们与其他所有异性参与者进行3分钟的快速约会。我们的机器学习算法成功地预测了实验中的成对是否兼容，使用实验前获得的功能连接的(不)相似性。个体之间功能连接的相似性和差异性以及这些多元关系有助于预测，因此表明了互补性(观察到的差异性)的重要性，以及个体与潜在伴侣在最初吸引阶段的相似性。结果表明，突显网络、边缘区域和小脑对相容感尤为重要。这项研究强调了神经信息在社会环境中预测复杂现象的效用，而单凭行为测量是无法预测的。
使用从EEG解码的信息来实现对人工或虚拟手臂的在线控制通常是通过对不同的激活状态进行分类或与对象的不同显性动作相关的感觉运动活动的自愿调节来实现的。然而，一些研究报道了使用更自然的控制方案，例如解码想象的3D手臂运动的轨迹来移动假肢，机器人或虚拟手臂，所有方法都使用离线前馈控制方案。在该项研究中，研究人员首次尝试实现在线控制两个虚拟手臂，从而在3D空间中朝三个目标/手臂移动。使用多重线性回归，从mu,low beta, high beta, 和lowgamma EEG振荡的功率谱密度解码出想象的手臂运动的3D轨迹。研究人员在数据集上进行了实验分析，该数据集记录了三个受试者在七个会话，其中每个会话包括三个实验块:一个离线校准块和两个在线反馈块。利用虚拟武器的预测轨迹计算目标分类精度，并将其与基于滤波器组公共空间模式（FBCSP）的多类分类方法的结果进行了比较，该方法包括互信息选择(MI)和线性判别分析(LDA)模块。
科技的发展速度往往超乎人们的想象。对于智能手机、电视来说，似乎每一年都在更新换代，尤其是计算机永远走在科技的前端。
最近解决了一个生产 SQL 慢查询的问题，排查问题之后发现一些比较隐匿且容易忽略的问题。
在社会合作过程中，资源的公平分配是影响个人利益和群体和谐的关键。不同的分配规则，比如公平和平等原则，已经在奖励分配研究中得到了广泛的讨论，然而个人的合作方式，如人际协调，是否影响其后续的责任归因和奖励分配尚不清楚。在这里，46对双人进行了一项时间估计任务，分为合作（协同组）和单独（对照组）两种操作，同时使用功能性近红外进行超扫描。与对照组相比，协调组的背侧前额叶皮层（DLPFC）表现出更高的行为同步性和更高的人际脑同步性（IBS）。他们还表现出了对任务结果的责任归因的更平等的倾向。更重要的是，在背内侧前额叶皮层（DMPFC）IBS较高的协调组更倾向于进行平等的奖赏分配，且受责任归因中介，我们的研究结果阐明了人际协调对奖励分配的影响，以及前额叶皮层的关键作用。
这是一个基于STM32的RFID-RC522门禁系统，LCD1602显示当前状态，当检测到IC卡时，如果这个IC卡已经登记过，LCD1602上会显示IC卡的卡号，继电器打开，如果没有登记则报警。部分代码如下，需要源码的朋友可以在文章下方链接下载。
主观健忘（Subjective memory complaints，SMC）代表认知成分中的事件记忆出现问题，是老年人阿尔茨海默病的预测因子。本试验的目的是在双盲、随机和假对照的平行实验下，研究经颅交流电刺激（tACS）于内侧前额叶皮层（mPFC）对SMC患者情景记忆改善的效果。16名SMC参与者在mPFC上接受了主动或假的theta tACS治疗。记录脑电图，并进行Rey听觉语言学习测试（RAVLT）。通过RAVLT测量，tACS可显著改善情景记忆表现。与假手术组相比，脑电图数据显示主动tACS导致theta功率下降；中央后、脑岛和扣带回的theta, alpha和gamma电流源密度（CSD）下降；theta和gamma相位同步减少。此外，RAVLT延迟回忆评分与theta频带的左下回CSD之间存在显著相关性。本研究结果显示，mPFC的theta tACS可以通过调节大脑额叶和颞叶区域的活动来改善SMC患者的事件记忆，因此可以被认为是治疗健忘的潜在干预手段。
在认知神经科学领域，数据共享和开放科学变得越来越重要。虽然许多参与认知神经科学实验的志愿者的数据集现在是公开可用的，但颅内脑电图（iEEG）数据的共享相对较少。iEEG是一种高时间和空间分辨率的记录技术，通过在患者进行罕见的癫痫发作来源定位程序期间进行记录获得。与非侵入性记录技术相比，iEEG具有许多优点，如更好的信噪比和更精确的神经信号。iEEG对于研究高级认知过程（如语言、语义和概念表示）以及开发脑机接口具有重要意义。然而，由于收集困难和道德协议的限制，共享iEEG数据的机会相对较少。共享这些数据将有助于解决科学可重复性问题并促进更充分的数据利用。
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机器学习(Machine learning, ML)方法有可能实现临床脑电(Electroencephalography, EEG)分析的自动化。它们可以分为基于特征的方法(使用手工制作的特征)和端到端的方法(使用学习的特征)。以往对EEG病理解码的研究通常分析了有限数量的特征、解码器或两者兼而有之。对于I)更详细的基于特征的EEG分析，以及II)两种方法的深入比较，我们首先开发了一个全面的基于特征的框架，然后将该框架与最先进的端到端方法进行比较。为此，我们将提出的基于特征的框架和深度神经网络(包括EEG优化的时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN))应用于病理性和非病理性EEG分类。为了进行强有力的比较，我们选择了天普大学医院(Temple University Hospital, TUH)的异常EEG语料库(2.0.0版)，其中包含大约3000个EEG记录。结果表明，所提出的基于特征的解码框架可以达到与现有深度神经网络相同的精度。我们发现这两种方法的准确率都在81%到86%的范围内。此外，可视化和分析表明，这两种方法使用了相似的数据方面，例如，在颞叶电极位置处的delta和theta波段功率。我们认为，由于临床标签之间的不完全一致性，目前的二值EEG病理解码器的准确率可能达到90%左右，并且这种解码器已经在临床上有用，例如在临床EEG专家很少的领域。我们提出的基于特征的框架是开源的，从而为EEG机器学习研究提供了一个新的工具。本文发表在Neuroimage杂志。
准备11月份更一个新的系列，之前看的杨淑莹老师的《数字图像处理Visual Studio C++技术实现》，里面的代码都没来得及打，而且其是基于自定义的图像类实现的，这个系列就把所有例程移植为opencv-C++实现，也就是算法逻辑用C++实现，图像对象使用opencv自带的图像类。
现代高度发达的通信技术可以让人们在地球的任意地点控制频谱分析仪，因此就更要懂得不同参数设置和不同信号条件对显示结果的影响。
在做靶机之前，我对于 web 安全的了解仅限于一些基础的 CTF 题目，压根就没用过 nmap，虽然看过几篇介绍的文章
基于受试者的功能性连接组(FC)的个体特征(即“FC指纹”)已经成为当代神经科学研究的一个非常热门的目标，但脑磁图(MEG)数据中的FC指纹还没有得到广泛的研究。本研究中，我们研究来自人类连接组计划(HCP)的静息状态的MEG数据，以评估脑磁图FC指纹及其与包括振幅和相位耦合的功能连接指标、空间渗漏校正、频带和行为意义在内的几个因素的关系。为此，我们首先使用两种识别评分方法，区分识别率和成功率，为每个FC测量提供定量指纹评分。其次，我们探索了横跨不同频段(δ、θ、α、β和γ)的边缘和节点的MEG指纹模式。最后，我们研究了从同一受试者的MEG和fMRI记录中获得的跨模态指纹模式。我们的结果表明，指纹识别的性能在很大程度上取决于功能连接指标、频带、识别评分方法和空间渗漏校正。本研究初步提供了MEG指纹与不同方法学和电生理因素相关的第一个特征，并有助于理解指纹的跨模态关系。
射频识别，即RFID是Radio Frequency Ident ificat ion的缩写，又称无线射频识别，是一.种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。一套完整RFID硬件统由Reader 与Transponder 两部份组成，其动作原理为由Reader 发射一特定频率之无限电波能量给Transponder,用以驱动Transponder电路将內部之ID Code送出，此时Reader便接收此ID Code Transponder的特殊在于免用电池、免接触、免刷卡故不怕脏污，且晶片密码为世界唯一无法复制， 安全性高、长寿命。
1.每张卡有唯一的序列号，32位 2.卡的容量是8Kbit的EEPROM 3.分为16个扇区，每个扇区分为4块，每块16个字节，以块为存取单位 4.每个扇区都有独立的一组密码和访问控制
对于皮层脑电图(ECoG)和头皮脑电图(sEEG)在定位大脑深层活动来源的能力上的不同尚不明显。与sEEG相比，ECoG的空间分辨率和信噪比更高，但其空间覆盖范围受到更多限制，有效测量组织活动的体积也是如此。本研究记录了4名顽固性癫痫患者在安静清醒状态下的多模式数据集，这些数据包括同步的头皮、硬膜下和深部EEG电极记录。本研究应用独立成分分析(ICA)来分离θ、α和β频段活动中的独立源。在所有患者中都观察到了硬膜下和头皮EEG成分，这与深部电极的一个或多个触点有显着的零滞后相关性。随后对相关成分的偶极建模显示，其偶极位置明显比非相关成分的偶极位置更接近深部电极。这些发现支持这样一种观点，即在两种记录方式中发现的成分都来自深部电极附近的神经活动。从本研究看，出于临床目的的将ECoG电极植入在靠近深部电极的位置，这并不能使源定位精度显著提高。此外，由于嵌入了ECoG电极的电隔离硅胶片，ECoG栅格衰减了sEEG。偶极子模型实验结果表明，sEEG的深源定位精度与ECoG相当。 1、背景 研究证明，与大脑深层结构的距离越大，记录的电极活动就越弱。在定位近端活动方面，ECoG较EEG有相当大的优势，具有优越的空间分辨率、频谱带宽和信噪比(SNR)，因为记录不会被空间过滤或被头盖骨阻挡。然而，与EEG的整个头皮覆盖相比，ECoG网格或条带只覆盖皮质表面的有限区域，可能会影响更远端来源的局部化准确性。因此，到目前为止，还不清楚ECoG在定位深部和皮层下区域的源信号方面是否比EEG有优势。 要评估EEG和ECoG在深部源定位方面的实际比较，需要同时记录有/无创性的皮层和深层活动，如图1。
针对传统超市购物车结账排队时间长、付款效率低的问题，提出了一种更符合现代社会人们购物方式-基于RFID的自助收银系统。习惯了快节奏生活的人们都会选择自助收银机结账，理由显而易见：自助收银机结账很方便，几乎不用排队，也不用近距离和收银员接触，在防疫时期特别感觉安心。而且自助结账对每件物品的售价更是一次清晰地核对，最终需支付合计购物支出自己也更加清晰明了；这两年来，越来越多的智能设备应用在我们的生活领域里，为我们的生活提供了很多智能和便利。自助收银机从几年前就陆续涌入到各地商场、超市、便利店，自去年疫情发生后自助收银的需求比例更是呈直线上升趋势。自助收银机的启用，不仅节约了超市的人力开支成本，也从根本上提升了超市的购物支付效率，在这个快节奏的社会里，智能自助收银机也从根本上提升了超市等购物场所的服务质量。
BCI是一种特殊的信息交换系统，它使大脑能够直接与外部环境互动，而不依赖于大脑的外周神经系统和人体的运动系统。随着BCI的快速发展，对于思维正常但患有神经系统疾病或严重残疾的患者，BCI可使他们重新获得锻炼或与环境沟通的能力，提高生活质量。对于健康人群来说，BCI可提供前所未有的感官体验并帮助提高注意力。最近，BCI技术已变得越来越成熟，该技术在医疗康复、娱乐、教育、军事等领域获得了更多关注和认可。
患有上肢运动障碍的慢性中风患者的治疗方案一直以来是科学家研究的重点话题。到目前为止，有迷走神经刺激和脑机接口疗法的治疗方案。虽然迷走神经刺激的机制已经被很好地定义，但脑机接口驱动的运动康复的潜在机制在很大程度上是未知的。鉴于跨频率耦合与学习和记忆中涉及的各种高阶功能有关，假设这种特定于节奏的机制与脑机接口影响的功能改善有关。
1 背景 16年上半年 某互助保险平台的CEO发了一条微博：“…基于场景化大数据和区块链技术打造的解决民众面对重大疾病医疗资金问题的互助社群….” 我们来简单了解下互助保险模式：用户花费9元加入互助保险，患病申请互助最高可赔30万元；这30万元是从参与此次互助的所有会员里面平台费用，假设30万个会员则每个人均摊1元。 我们不清楚此互助平台具体哪些业务流程采用了区块链，也不发表意见此模式是否更有效率或公信力。仅仅针对这类模式的业务，分析如何使用composer来完成超级账本的智能合约开发。 从上面的场景来看，
在使用频谱分析仪之前，有必要了解一下分贝(dB)和分贝毫瓦(dBm)的基本概念，下面作一简要介绍。
Linux基础指令比较多，面对这些指令该如何去记？不需要我们去死记硬背，经常使用即可，不知道的指令可以在网上搜索或者在Linux手册中查询，更多的是去理解Linux周边知识。在学习Linux指令时，可以和Windows系统进行结合，看看Linux的某些指令对应在Windows系统中的操作如何？
C、C++和Java等程序设计语言，都将数组作为一种内置的数据类型，支持对一组相关元素的存储组织与访问操作。
全基因组关联研究(genome-wide association studies, GWAS)和人类大脑的基因表达谱揭示了研究复杂大脑现象的遗传基础的能力。这些数据集主要用于非侵入性成像研究，特别是与结构MRI或静息状态fMRI的相关性。现有的方法依赖于已发表的死后脑基因表达数据集，这意味着神经生理和行为数据不是来自提供基因表达数据的同一人。这限制了此类方法确定基因如何支持关键的认知过程(如情景记忆)的潜在影响，并突显出开发新的个人同时贡献了神经生理和基因表达数据的数据集的必要性。另一个影响先前研究的问题是，神经生理测量，如静息状态fMRI，与认知现象没有直接联系。因此，我们以前试图将基因表达水平与成功记忆编码的振荡特征联系起来，因为这些振荡在支持记忆行为方面的基本作用已经在啮齿类动物和人类中得到了很好的确立。这些振荡特征是对编码成功的记忆在给定频带内调制振荡功率的程度的衡量。他们使用植入癫痫标测的颅内电极进行量化，并在受试者执行情景记忆任务时进行记录。我们使用了一个超过10年的颅内脑电图(iEEG)记录的大型数据库，拼凑出这些振荡信号在大脑各区域的分布。我们确定了与这些振荡信号相关的基因，包括那些以前在啮齿动物研究中与记忆形成有关的基因，与自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder, ASD)等认知障碍相关的基因，以及作为进一步研究的主要目标的新基因。然而，与其他研究一样，该数据集并不能同时受益于来自同一个体的神经生理和基因表达信息。
神经振荡可能对脑成熟方面如髓鞘化和突触密度变化敏感。更好地确定发育轨迹和可靠性对于理解典型和不典型神经发育是必要的。在这里，我们在2.25年中对110名正常发育的儿童和青少年(9 ~ 17岁)中检验了信度。利用10 min静息态脑磁图数据，计算归一化源谱功率和组内相关系数。我们发现了全局归一化功率的性别特异性差异，男性显示出与年龄相关的delta和theta降低，以及与年龄相关的beta和gamma增加。女性的显著年龄相关变化较少。结构磁共振成像显示，男性灰质总量、皮质下灰质、皮质白质体积较大。总灰质体积有显著的年龄相关变化，与性别特异性和频率特异性相关的归一化功率。在男性中，总灰质体积的增加与theta和alpha的增加以及gamma的减少相关。测试-重测可靠性在所有频带和源区域都很好。重测信度范围从好(alpha)到一般(theta)到差(其余波段)。虽然成人的静息态神经振荡可以具有类似指纹的质量，但我们在这里表明，由于大脑的成熟和神经发育的变化，儿童和青少年的神经振荡继续进化。
5G被业界视为革命性的无线技术，但作为下一代标准基础之一的高频谱要求运营商采用与以前截然不同的方式来构建网络并对之前的蜂窝网络进行升级。 20世纪80年代的第一代移动网络给消费者带来了模拟话音信道（a
华硕ROG Phone II是首款配备Snapdragon 855 Plus芯片组的智能手机。游戏智能手机具有最强大的芯片组，48MP摄像头传感器，两个USB-C端口，巨大的6,000mAh电池，12GB LPDDR4X内存，512GB UFS 3.0存储以及令人难以置信的6.59英寸AMOLED显示屏，可刷新120 Hz速率和1ms响应时间。此外，华硕还提供许多配件，例如底座，机壳或游戏手柄。
文章：Coarse-to-fine Hybrid 3D Mapping System with Co-calibrated Omnidirectional Camera and Non-repetitive LiDAR
每每有陌生人加我就是问我要这个的工程，心累，文末有工程下载链接。希望再有人加我QQ是跟我聊技术，而不是：“大神，能发个工程给我吗？”
在这项研究中，研究人员成功地将大规模空分复用（SDM）和多频带波分复用（WDM）等最新研究技术结合起来，展示了未来超大容量光通信网络的路径。
EEG信号特征提取就是以脑电信号作为源信号，确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。
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但是系统里出现了两个相册（一个小米的、一个Google的）、没用的Mi Video等一堆没啥卵用但是不能卸载的应用。
传输媒体并不是物理层。由于传输媒体在物理层的下面，而物理层是体系结构的第一层，因此有时称传输媒体为0层，在传输媒体中传输的是信号，但传输媒体并不知道所传输的信号代表什么意思。也就是说，传输媒体不知道所传输的信号什么时候是1什么时候是0.但物理层由于规定了电气特性，因此能够识别所传送的比特流。
在这篇文章【 https://blog.csdn.net/qq_28877125/article/details/80437095 】的基础上修改完成！
青少年时期人类大脑功能的变化尚不完全清楚。在这项研究中，我们使用多回声功能磁共振成像(fMRI)来测量298名健康青少年的330个皮层区域和16个皮层下区域间静息态振荡的功能连通性(FC)的发育变化。受试者年龄在14 - 26岁，间隔至少6个月扫描1- 3次。我们发现FC有两种不同的与年龄相关的变化模式：保守型和破坏性。初级皮层以保守发育为主，14岁时连接较强，14 - 26岁时连接更强。联合皮层及皮层下区以破坏发育为主，连通性被重塑:14岁时较弱的连接在青春期变得较强，14岁时较强的连接变得较弱。使用成熟指数(MI)对这些发展模式进行了量化，该指数估计为每个脑区边基线FC (14 岁, FC14)和青少年FC变化(ΔFC14-26)之间的Spearman相关性。在先前的fMRI数据中，社会认知和自传体记忆任务激活了破坏性系统(负MI)，并与先前的有氧糖酵解(AG)、AG相关基因表达、出生后皮层表面扩张和青少年期皮层厚度收缩的地图显著重合。这两种发育模式的存在对许多灵敏度分析是稳健的。我们的结论是，在青少年时期，人脑组织被皮质和皮质下区域之间的FC重塑所破坏。
抗抑郁药已被广泛使用，但其疗效仅为适中，部分原因是重度抑郁症的临床诊断包含生物异质性条件。华南理工大学和斯坦福大学研究人员在Nature Biotechnology杂志发表文章，试图识别抗抑郁药治疗反应的神经生物学特征（与安慰剂相比）。本研究开发了一个适用于静息态EEG（rsEEG）的潜在空间机器学习算法（latent-space machine-learning algorithm），并将其应用到安慰剂-对照抗抑郁药研究的数据中（n=309）。抗抑郁药舍曲林rsEEG模型（与安慰剂相比）可以稳健预测症状改善，并且应用于不同的研究地点和EEG设备上。这种舍曲林-预测的EEG特征可推广到另外两个抑郁样本，它反映了普遍的抗抑郁药物反应，并与rTMS治疗结果有相关。此外，通过同步TMS和EEG测量，研究者发现舍曲林rsEEG特征表征前额叶的神经反应。该研究通过EEG计算模型促进了对抗抑郁药治疗的神经生物学理解，并为抑郁症的个性化治疗提供了临床手段。
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