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万千变化的IT互联网,永远猜不透。

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开发者技术前线
发布于 2020-11-23 03:41:44
发布于 2020-11-23 03:41:44
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最近互联网变化万千,从新技术的产出和其他互联网企业的布局变化,到新电子产品的复出,顿时每天都被新的概念所浇灌,那么今天就预览下最近一个月互联网发生的大事情!

手机制造商

诺基亚强势回归,1月8日发布手机6,搭载android系统, 售价1699,为了这次能挽回手机的领域的不利局面,并与京东达成战略合作。首先在京东开售。

今年1月6号苹果进行有史以来在华最大优惠,面对华为,小米,vivo等国产手机在国内的销售压力,进行购买iPhone7,mac送价值2k的solo3耳机的活动,仅在开始开抢2分内,赠品全部售空。

 第一代iPhone于2007年1月29日发布,所以2017十周年被认为是iPhone“大年”。根据此前传闻,苹果公司有可能会推出十周年纪念版。

跨平台&产品

微信小程序1月9日上线发布,ios和Android升级最新版本微信即可体验首批小程序,小程序的诞生,未必是能把握未来,有无前景还有待时间考验!微信的一次改变都能引起业内一边片哗然!

Mars跨平台网络组件12.28号开源,最近对它的讨论也不在少数,同样开发者还持有观望态度。

支付宝推出的3D红包,将红包带到虚拟现实中,这次较去年的集五福以来,又一次将发抢红包成了流行。

娱乐&社交

阿里巴巴支付社交之路曲折,面对腾讯强大社交体系,支付宝社交并未将来往扶持起来。

同样阿里在音乐娱乐方面转型失败,网易云音乐依然深入抓住用户需求。

优酷土豆合并之后,依然面对强大的爱奇艺和腾讯视频,市场占有率下降的趋势没有明显的改善。

金融布局

京东强力试图扭转移动金融格局,联合银联挑战支付宝和微信支付,以获得移动支付领域的一席之地。

新美大获得银行牌照 ,并拿下小额贷款资格 ,布局金融领域,抢占瓜分金融市场。

百度与中信合资的百信银行通过银监会审批, 将走直销模式,中信银行持股70%,百度持股30%。百度也在积极布局实体金融。

人工智能

2016年底谷歌旗下子公司无人驾车车首次亮相,谷歌将战略目光抛向人工智能。

最近百度大脑首次战胜最强大脑,即百度无人车后,进一步巩固拓展人工智能的霸主地位。

无人车的亮相,促使汽车制造商抱团对战谷歌和百度相关领域的带来的威胁。

移动医疗

好大夫最近又爆出遇到发展瓶颈,春雨医生自ceo去世之后,也逐渐向线下实体医疗布局,此方面阿里巴巴,平安集团也占有一定的市场,面对巨头的压力,移动医疗今年十几家小公司面临倒闭或者被吞并的命运。

出行&共享单车

滴滴合并Uber中国后,又与巴西最大出行服务商99公司签订战略合作协议,指导99公司走滴滴在国内模式。

共享单车领域今年星秀井喷发展,膜拜,Ofo, 小鸣单车等十几家公司布局单车领域,分享快速出行领域的蛋糕,究竟哪家活到最后,估计答案很快揭晓。

裁员调整

  • 路投报道:中兴将裁员3000人, 1/5来自手机部门。
  • 网传,滴滴年前裁员2000人。
  • TCL业绩下滑,全国裁员预计千人。

早之前爆出的美大裁员,58整个部门裁员等,都预示着互联网面临着巨大生存的挑战,各种巨头和独角兽公司,时而厮杀,时而抱团。 抢占先机,快速布局,覆盖全面等思想都触动着互联网神经。

这就是互联网!猜不透的互联网。

---我是分割线---

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EEG信号处理与分析常用工具包介绍
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。
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新手必看!EEGLAB工具包下载、安装及数据导入教程
EEGLAB是一款免费、开源的且应用最广泛EEG数据处理和分析工具包,本文详细介绍EEGLAB工具包的下载、安装及数据导入步骤,希望对大家有用。
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大脑中的结构连接、功能连接和有效连接
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系统梳理EEG中常用的功能连接指标—系列2(终)
在之前的文章《系统梳理EEG中常用的功能连接指标—系列1》中,笔者对皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)、波谱相干(Spectral coherence)、互信息(Mutual information,MI)、相锁值(Phase Locking Value, PLV)4个功能连接指标的计算方法、优缺点进行了介绍。本文为系列2,继续对相关的功能连接指标进行梳理。
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值得收藏!EEG在线视频教程、学习网站、书籍教材大盘点
由于EEG信号的分析涉及数字信号处理、概率论、统计学等多个学科的知识,这使得很多EEG初学者望而却步。其实,如果静下心来耐心学习,你会发现“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”,EEG的学习也并没有那么难。当然,良好的学习素材是开启EEG学习的不可或缺的一部分。这里,笔者从在线视频教程、学习网站和书籍教材三个方面汇总目前的EEG学习素材,希望对正在EEG学习路上的朋友有所帮助。
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在过去的几十年中,大量的fMRI研究已经表明自发性大脑活动以特定脑区信号之间的同步化增强为特点,而这些在静息状态下表现出活动信号同步化增强的脑区称之为静息态网络(resting-state networks,RSN)。其中一个研究最多的RSN是默认网络(default-mode network,DMN),其在静息状态下的激活程度最高。DMN主要包括后扣带回(posterior cingulate cortex, PCC)、内侧前额叶、内侧颞叶(medial temporal lobe,MTL)和顶叶下回。
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如何利用EEGlab工具包在EEG数据中手动插入Marker?
在我们处理EEG数据时,有时需要在数据中手动标记marker。特别是对于静息态EEG数据,数据记录时往往并没有打marker,而在静息态数据处理过程中需要把数据分割成比如说长度为2s的epoch,此时可能需要离线手动标记相应的marker,以便于方便提取epoch。本文以静息态EEG为例,说明如何在EEGlab工具包中手动插入相应的marker。 这里,我们假设在EEG数据的第2s、4s、6s….处打上类型为1的marker。 第一步:在EEGlab中导入静息态EEG数据,如图1和2所示。本例中EEG数长度为775.813s。
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EEG/MEG数据处理工具包Brainstorm的下载与安装教程
Brainstorm是由麦吉尔大学(McGill University)的McConnell Brain Imaging Centre,南加州大学(University of Southern California)的Signal & Image Processing Institute,Cleveland Clinic Neurological Institute等多家单位联合开发的一款基于Matlab的开源工具包,可用于分析EEG、MEG等信号。与FieldTrip工具包有点类似,除了包含基本常用的EEG分析技术外,Brianstorm最主要的优势是可以进行基于多种技术的溯源分析。此外,与FieldTrip相比,Brianstorm具有GUI界面,方便没有编程基础的研究者使用。
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Psychtoolbox刺激呈现工具包的安装及下载
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人脑是一个大规模的网络,其功能依赖于空间分布区域之间的动态相互作用。在快速发展的网络神经科学领域,有两个尚未解决但有望取得突破的挑战。首先,应该使用非侵入性和易于使用的神经成像技术来识别功能性脑网络。其次,这些技术的时间-空间分辨率应足以评估所识别网络的动态特性。现有证据表明,只要对头皮EEG信号进行适当处理,EEG源连通性方法可以解决这两个问题。因此,该技术的性能很大程度上依赖于不同方法的信号处理,如预处理方法、逆向求解、信号间的统计耦合以及网络科学。
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一、写在前面 这是2018年发布于信号处理领域权威顶级杂志《IEEE Signal Processing Magazine》上的一篇综述文章,该文章对于如何进行EEG源空间功能连接研究提供了详尽和权威的指导。 与其他成像方法相比,EEG具有超高时间分辨率、设备便宜等优点,但是EEG最大的问题似乎是其空间分辨率比较低(头皮记录的EEG空间分辨率是cm水平,而MRI成像技术的空间分辨率是mm水平的)。那么如何提高EEG的空间分辨率呢?基于EEG产生的电生理机制,从设备研发这个角度去提高EEG的空间分辨率似乎潜在空间不大(当然,增加EEG通道数可以从一定程度上增加EEG空间分辨率,但是这种方法仍然不能解决像体积传导效应等问题),因此,研究者从方法学上出发,提出了EEG溯源分析的方法,即把记录到的头皮EEG信号通过一定的方法得到皮层脑区电信号。正如该篇文章的副标题所阐述的,EEG源空间的功能连接分析旨在保留EEG超高时间分辨率的优势之外,弥补低空间分辨率的缺点,最终实现时间和空间高分辨率的脑网络分析。从目前的研究来看,这种方法似乎还是挺有效的(至少目前已经发表了不少EEG溯源方面的论文),但是也有不少研究者对EEG溯源这种方法并不十分认可(EEG发挥好自己超高时间分辨率的优势就行了,不要在空间分辨率这方面勉强,这方面还是让MRI来~~)。不管如何,该篇文献可以作为EEG溯源空间功能连接研究的指导手册,笔者在这里对这篇综述进行解读,解读并非一字一句翻译,部分加入了自己的见解,如有不当,敬请谅解。
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eLIFE:脑电结合眼动研究:自闭症儿童社交脑网络的早期改变
社交障碍是自闭症谱系障碍(ASD,Autism Spectrum Disorders)的标志,但是在ASD研究中缺乏针对社交性刺激引起早期社交脑网络改变的证据。我们记录了ASD学步儿童及其正常发育(TD, typically developing)的同伴在探索动态社交场景时的注视方式和大脑活动。基于电信号溯源的定向功能连接分析,揭示了theta和alpha频率的特定频率非典型脑网络。结果发现,与自闭症相关的社交网络的关键节点信息在传输和连接方式均发生了变化。对ASD脑与行为关系的分析表明,来自背顶额叶,颞下叶和岛状皮层区域的补偿机制与较少的非典型注视模式和较低的临床障碍有关。本结果提供了有力的证据表明:社交脑网络的定向功能连接改变是ASD大脑早期非典型发育的核心组成部分。
用户1279583
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值得收藏!EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》   公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大,公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。在大数据时代,数据库的开放和共享已逐渐成为研究领域的趋势之一,目前很多国外期刊杂志也鼓励投稿者共享和开放研究数据。上述情况对于脑科学领域的研究也是如此。此外,我们个人同样可以利用各类脑科学公开数据库方便地进行各种研究。 笔者在这里较为全面地盘点目前免费的EEG/MEG/MRI/ fNIR公开数据库,希望对大家的研究有所帮助。
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