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。
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。
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。
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♪(^∇^*)。
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。
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：
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。
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
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。
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（
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(
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或19962074063进行咨询。(文末点击浏览）
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」
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
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。
超声心动图或心脏超声是评估心脏功能和结构的最广泛使用且易于获得的成像方式。结合便携式仪器、快速图像采集、高时间分辨率以及没有电离辐射的风险，超声心动图是最常用的成像研究之一，是心血管成像的支柱。对于从心力衰竭到心脏瓣膜病的各种疾病，超声心动图对于诊断许多心血管疾病都是必要且充分的。
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。
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。
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。
现在的数据挖掘文章越来越难了吗，本篇文章影响因子只有1分，但是图表内容其实还挺全的，「下面咱们解析一下看看这篇低分文章干了什么」。
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：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。
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。
青春期是主要的身体、认知和社会心理的变化时期，极易出现不良行为模式和精神疾病，可能会导致整个成年期的精神和身体健康状况恶化。其中主要危险因素之一是难以获得较高层次的认知功能，其中包括各种不同的推理和解决问题的能力、认知能力和学习/回忆信息能力。目前普遍认为，高阶认知功能依赖于任务控制网络和默认模式网络（DMN）之间的复杂相互作用。而且，从儿童早期到成年早期，任务控制网络和DMN之间的功能联系逐渐发展，这意味着信息交换的增长和自上而下的监管关系的成熟。这提出了一个有趣的问题：这些网络之间的连接模式的差异是否预示着高阶认知功能的差异。
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。
据最新统计，我国的各类睡眠障碍者占总人群的比例高达38%，高于世界27%的平均水平，平均每3名中国人中至少有1名具有不同程度的失眠、睡眠障碍、睡眠焦虑等症状。
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。
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%)。
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。
状态焦虑的脑活动特点是皮层下活动的高反应性以及其与皮层区域的自下而上的连接，但是状态焦虑的皮层网络依旧还不清楚。因此，本研究利用近红外技术来测量静息态脑皮层功能连接特征，并结合机器学习来预测被试的状态焦虑。结果表示，皮层静息态功能连接的一系列特征能很好地预测状态焦虑，但不是特质焦虑，特别是默认模式网络（Default model network，DMN）的脑皮层区与背侧注意网络（DAN）的连接和DMN内在的连接，且这些连接性都与状态焦虑程度成负性相关。此外，DMN脑皮层区与额顶叶网络(frontoparietal network, FRN), FRN与显著网络（sailence network, SN），FPN与DAN，DMN与SN之间的连接性与状态焦虑正相关。因此，内源性皮层组织可以对状态焦虑有一定的预测作用。该研究也为情绪状态的潜在神经机制和情绪障碍的诊断、预后和治疗提供了一定的启发。
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。
昨天看到一个地址，新用户免费领取X登读书APP的14天会员，2020年了，要开始读书了。看到这个活动是在笔记本上，于是用笔记本浏览器访问活动页面，输入手机号，收到验证码，填写验证码，领取这个会员。本来以为一切就是这样顺利的结束了，然而并不是，填写验证就提示“网络错误”。这不科学啊，作为程序员，我下意识的按了一下F12，打开了开发者工具，于是看到了下面的错误，如图：
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
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。
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。
The immune infiltration in clear cell Renal Cell Carcinoma and their clinical implications: A study based on TCGA and GEO databases肾透明细胞癌的免疫浸润及其临床意义：一项基于TCGA和GEO数据库的研究
今天和大家分享的是2020年3月发表在Journal of Cancer（IF：3.182）上的一篇文章，“The immune infiltration in clear cell Renal Cell Carcinoma and their clinical implications: A study based on TCGA and GEO databases”，作者使用GEO和TCGA数据集研究了肾透明细胞癌中免疫浸润细胞的情况，并与正常组织进行了对比，通过生存分析研究了其临床意义。
#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
来自哈佛医学院的Tang wei和Stufflebeam等人在PNAS上发文，主要介绍了其针对静息态网络核心区域的动态连接影响局部神经激活的研究。文章指出尽管目前针对大脑模块的隔离和聚合有大量的研究，但是对于分离的模块之间如何进行聚合的了解仍然不足。这个问题的核心是探寻脑区如何受其他脑区影响而变化的机制。在这里，这项研究探寻了两个脑区的连接如何影响特定脑区的神经活动。通过来自同一组被试（29个样本）的静息态fMRI以及MEG数据,分析样本静息态网络（DMN）两个核心区域的静息态关系，得到10-H
功能活动的大脑信号在解码大脑状态(意思是区分不同的任务)和指纹(在一个大群体中识别个体)两方面都显示出了良好的结果。重要的是，这些脑信号并不能解释大脑功能发生的基础脑解剖学。最近，基于图信号处理(GSP)的结构-功能耦合研究发现，健康受试者在静息状态下平均存在从单峰向跨峰的有意义的空间梯度。在这里，我们探索了结构-功能耦合对不同大脑状态(任务)和个体受试者的特异性。我们使用了来自Human Connectome项目的100名不相关的健康受试者在休息期间和7个不同任务期间的多模态磁共振成像，并在不同的交叉验证设置下，采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别。我们发现，结构-功能耦合措施允许对任务解码和指纹进行准确的分类。特别地，指纹识别的关键信息被发现在功能信号中更自由的部分，其贡献显著地局限于额顶叶网络。此外，功能信号的自由部分与认知特征表现出较强的相关性，通过偏最小二乘分析证实了其与指纹的相关性。通过引入基于GSP的信号滤波和FC分解的新视角，这些结果表明，脑结构-功能耦合提供了一种新的认知信号和休息和任务期间的个体大脑组织特征。此外，它们为阐明结构连接组的低和高空间频率的作用提供了见解，导致对结构连接组图谱中表征个体的关键结构-功能信息的新理解。
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。
背景：精神病学治疗反应的生物标记物仍然难以捉摸。功能性磁共振成像(fMRI)已经显示出了希望，但低可靠性限制了典型的fMRI测量方法(例如，平均脑信号)作为治疗成功的先兆的效用。值得注意的是，虽然在历史上被认为是噪声源，但大脑信号的时间变异性作为神经疗效的个体差异的敏感和可靠指标继续获得动力，但还没有被检验与精神治疗结果的关系。
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。
新版本号ShareSDK的分享和短信验证，按官网的文档，都须要加入一个<Activity></Activity>标签，而分享和短息验证的这个标签内容都一样。会冲突。
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。
目前市面上有很多第三方提供的短信服务，这些第三方短信服务会和各个运营商（移动、联通、电信）对接，我们只需要注册成为会员并且按照提供的开发文档进行调用就可以发送短信。需要说明的是，这些短信服务一般都是收费服务。
大脑功能网络的活动是时变认知和行为的基础。研究证实，静息功能磁共振成像中的时变相关性（即功能连通性）可以预测行为特征、精神疾病和神经系统疾病。本文提出了一种研究方法，将平均大脑活动和功能连接(FC)的变化建模为能够在不同的时间相互发生。本文将这种方法称为多动态对抗生成器-编码器(MAGE)模型，在fMRI数据上使用生成对抗网络的原理进行评估，并可以捕获时间依赖性的网络动态模型。
摘要：心血管健康以复杂的方式与认知和心理健康相互作用。然而，人们对心脑系统的表型和遗传联系知之甚少。利用来自4万多名英国生物银行受试者的心脏和大脑磁共振成像(CMR和脑MRI)数据，我们对心脏和大脑之间的结构和功能联系进行了详细分析。在控制体型和体重指数后，心血管系统的CMR测量与脑基本形态测量、结构连通性和功能连通性密切相关。心血管危险因素对大脑的影响部分是由心脏结构和功能介导的。利用82个CMR特征，全基因组关联研究确定了80个与CMR相关的基因组位点，这些位点与广泛的心脑疾病共定位。观察到CMR特征与脑相关复杂特征和疾病之间的遗传相关性，包括精神分裂症、双相情感障碍、神经性厌食症、中风、认知功能和神经质。我们的研究结果揭示了一种强大的心脑联系和共同的遗传影响，推进了人类健康和临床结果的多器官视角。
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