摘要：有证据表明，在特定领域的认知存在性别差异，女性通常在言语记忆方面表现出优势，而男性往往在空间记忆方面表现得更好。大脑连通性的性别差异得到了充分的记录，可能为这些差异提供了见解。在这项研究中，我们研究了来自英国生物银行的大型健康样本的认知和结构协方差的性别差异，作为形态测量连通性的指标。正如预测的那样，女性表现出更好的言语记忆，而男性表现出空间记忆优势。女性也表现出更快的处理速度，在执行功能上没有观察到性别差异。相对于女性，男性表现出更高的整体效率，以及更高的两个半球的区域协方差。这些发现有助于更好地理解生物性别和认知差异如何与图形论方法衍生的形态测量连通性相关。
在年轻人中，睡眠与非快速眼动(NREM)睡眠与第一个周期中大脑连通性的重要变化有关。本研究旨在评估睡眠中的EEG连通性在年轻人和老年人之间以及在整个睡眠周期中的差异。
对于EEG数据有多种分析方法来评估大脑连通性。然而，连通性方法的实施存在很大的异质性。连通性测量、数据收集或者数据预处理的概念化的异质性可能与测量稳健程度的易变性有关。虽然使用不同EEG连通性测量的研究之间很难进行比较，但标准化的处理和报告可能有助于解决这个问题。本文讨论了重参考、epoch的长度和数量、容积传导的控制、伪迹去除、多重比较的统计控制等因素如何影响连通性测量的EEG连通性评估。基于先前的研究，本文提出了相关建议和新的检查清单用于EEG连通性研究的质量评估。该检查清单和建议旨在提请注意那些可能影响连通性评估的因素以及未来研究中需要改进的因素。EEG连通性程序和报告的标准化可能使得EEG连通性研究更具可综合性[如，用于元分析研究]和可比性，尽管连通性评估的方法上存在差异。
下面将讲解一些Ansible的基础知识来帮助读者掌握Ansible的基础知识及使用原则，具体有以下四个方面。
开发中偶尔需要判断网络的连通性，没有什么方法比 ping 更直接了当，通常检查网络情况都是运行命令ping www.baidu.com ，查看输出信息即可。
研究重点：尽管功能性磁共振成像发现表明，皮质连通性网络在抑郁症治疗选择中发挥作用，但其临床应用仍然有限。近来，方法学研究进展揭示，类似于使用EEG的连通性网络，是一种更容易在临床实践中实现的工具。
深部脑刺激（DBS）对帕金森病（PD）的疗效可能取决于刺激部位与其他脑区之间的连通性，但是刺激哪些脑区，以及脑区间连通性是否能够预测患者的预后，仍然未知。在这里，我们确定了有效的DBS刺激丘脑底核（STN）所涉及的结构和功能连通性，并在独立队列中测试了其预测疗效的能力。
摘要：较高的家庭收入F1与较大的皮质灰质体积和儿童认知能力的提高有关。然而，人们对Fl对大脑功能和结构连接的影响知之甚少。本横断面研究调查了Fl对9-11岁儿童大脑连通性和认知表现的影响。低Fl与默认模式网络(DMN)、上下顶叶皮层和小脑后部的整体功能连接密度(gFCD)下降有关，而运动、听觉、外皮层视觉区和皮质下区域的gFCD增加有关。认知表现部分介导了语速与DMN连通性之间的关联，而DMN连通性不介导语速与认知表现之间的关联。相比之下，Fl与结构连通性之间没有显著关联。研究结果表明，较差的认知表现可能反映了多种因素(遗传、营养、父母互动的水平和质量以及教育暴露)，导致低收入家庭儿童DMN功能连通性降低。需要后续研究来帮助澄清这是否会导致这些儿童随着年龄增长而结构连通性下降。
背景：精神分裂型指的是在一般人群中低于临床阈值的精神分裂样特征。精神分裂症的病理发展被假设为从最初的脑连接断开和脑连接补偿共存到脑连接失代偿的演变过程。
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。
操作方法与func（fedorahosted.org/func/） 相似，可以帮助运维人员完成集中化的操作平台。
Saltstack的一个比较突出的优势是具备执行远程命令的功能，可以帮助运维人员完成集中化的操作平台(批量执行服务器命令)
昨天介绍了《Windows&Linux&MacOS如何快速搭建Redis》。搭建完成，往往会出现同一内网下其他主机无法连接redis-server的情况，原因可能有：protected-mode(保护模式)已开启、bind绑定了无效的主机地址、bind设置了本地回环地址......为了彻底弄清楚protected-mode和bind对远程访问redis-server的影响，我特地设计了一些测试场景，像测试产品需求一样测试这两项配置。
创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder, PTSD)是一种常见的令人衰弱的精神疾病，在美国成年人中终生患病率为7%，在退伍军人中的患病率为0.25%。PTSD可能发生在经历或暴露于危及生命的事件之后，其特征是侵扰性的想法或记忆，认知和情绪的负面改变，高度唤醒和回避。执行功能的认知缺陷也可能在PTSD中表现出来。
连通，字面而言，类似于自来水管道中的水流，如果水能从某一个地点畅通流到另一个地点，说明两点之间是连通的。也说明水管具有连通性，图中即如此。
深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是图算法中的两个基本搜索算法，它们用于遍历和搜索图或树结构。这两种算法不仅在计算机科学中具有重要地位，还在现实世界的各种应用中发挥着关键作用。在本文中，我们将深入探讨 DFS 和 BFS 的高级应用，包括拓扑排序、连通性检测、最短路径问题等，并提供详细的代码示例和注释。
抑郁症是一种常见的精神障碍，其特征是异质性的认知和行为症状。功能连接组学的新兴研究范式为分析抑郁症患者大脑网络组织和功能的变化提供了定量的理论框架和分析工具。在这篇综述中，我们首先讨论了抑郁症相关功能连接体变异的最新进展。然后，我们讨论了抑郁症治疗特异性脑网络的结果，并提出了一个假设模型，突出了每种治疗在调节特异性脑网络连接和抑郁症症状方面的优势和独特性。最后，我们展望了在临床实践中结合多种治疗类型，使用多站点数据集和多模式神经成像方法，并确定生物学抑郁症亚型的未来前景。
本文主要利用python的相关模块进行批量ping ，测试IP连通性。 下面看具体代码（python3）： #!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- import re import subprocess from io import StringIO import multiprocessing import time import sys def check_alive(ip): result = subprocess.call('ping -w 100
图（Graph）是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点（Vertex）和边（Edge）组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。图可以用于建模各种实际问题，如社交网络、交通网络、电力网络等。
目的：来自多个研究领域的证据表明，神经肽催产素在社会认知和社会行为中起着关键作用。尽管有一些研究检查了催产素对精神分裂症临床症状的影响，但其潜在的神经生物学变化尚未得到充分研究。因此，本研究考察了催产素对精神分裂症患者大脑有效连通性的影响。
BMC Bioinformatics发表的一个新工具，可以从网络中发现biomarker。NetRank是受Google的PageRank算法启发而提出的用于生物标记物排序的模型。方法比较容易理解：
基于连通性状态压缩的动态规划问题 基于状态压缩的动态规划问题是一类以集合信息为状态且状态总数为指数级的特殊的动态规划问题．在状态压缩的基础上，有一类问题的状态中必须要记录若干个元素的连通情况，我们称这样的问题为基于连通性状态压缩的动态规划问题，本文着重对这类问题的解法及优化进行探讨和研究． 本文主要从动态规划的几个步骤——划分阶段，确立状态，状态转移以及程序实现来介绍这类问题的一般解法，会特别针对到目前为止信息学竞赛中涌现出来的几类题型的解法作一个探讨．结合例题，本文还会介绍作者在减少状态总数和降低转移开销
今天给大家介绍哈佛大学Yang-Yu Liu课题组和加利福尼亚大学洛杉矶分校Yizhou Sun课题组发表在nature machine intelligence上的一篇文章“Finding key players in complex networks through deep reinforcement learning”，作者提出一种基于深度强化学习框架FINDER来寻找一组能对网络功能产生最大影响的关键节点序列。
功能磁共振成像(fMRI)测量的功能连通性(FC)为探索大脑组织提供了一个强有力的工具。脑组织的时间动力学研究表明，功能连接体具有很大的时间变异性，这可能与心理状态的转变和/或适应过程有关。大多数动态研究，如功能连接体和功能网络连接(FNC)，都关注于宏观的FC变化，即不同脑网络来源、节点和/或感兴趣区域的时间相干性变化，其中假设在网络或节点内FC是静态的。在本文中，我们发展了一种新的方法来检查FC的空间动力学，而不假设其网络内的平稳性。我们将我们的方法应用于22名受试者的听觉oddball任务(AOD)中的fMRI数据，试图通过评估空间连通性是否随任务条件而变化来捕获/验证该方法。结果表明，除了参与传统的时间动态，如跨网络变异性或动态功能网络连通性(dFNC)，连接网络还表现出随时间的空间变异性。此外，我们还通过聚类分析评估个体对AOD任务中目标(oddball)检测的功能对应关系，研究了FC的空间动态与认知过程的关系。提取认知任务对应状态，并分离对应状态的动态FC空间图。在不同的任务引导的状态下，任务刺激同步状态随着默认模式网络(defaultmode network, DMN)与认知注意网络强的负相关关系显著降低。我们还观察到越来越多的任务异步状态，这种状态表现出没有DMN的反相关。研究结果强调了认知任务对观察到的空间动态结构的影响。我们还发现，我们方法得到的FC空间动态模式与宏观dFNC模式基本一致，但在空间上有更多的细节和规范，同时源内部的连通性提供了新的信息，并随时间而变化。总的来说，我们证明了(通常被忽视的)连接的空间动力学存在的证据，它与任务的联系和认知/心理状态的暗示。
观察，可以知道，已经进入了这个自带的网络，网络中有1个交换机和2个主机，且在打开这个网络之后，进入了 mininet> 这个命令模式
大数据文摘转载自机器人大讲堂 让大鼠在跑步机上行走，这是要作甚？ 受环境因素的影响，如低光环境，动物在行走时可能无法视觉观测到地形的变化，这使得它们需要调整自己的动作来适应不可预测的地形。 随着神经科学的发展，越来越多的研究表明大脑皮层在动物对意外干扰的反应中起着重要作用，但科学家对这一过程中皮层区域之间的功能网络知之甚少。 北理工大鼠实验 为了研究这个问题，北京理工大学的研发团队训练了六只视力受阻的大鼠在跑步机上行走（跑步机上有一个随机的不平坦区域），研究人员记录了大鼠的全脑脑电图信号，并使用相位滞后
给你一个数组edges，其中edges[i] = [typei, ui, vi]表示节点ui和vi之间存在类型为typei的双向边。请你在保证图仍能够被Alice和Bob 完全遍历的前提下，找出可以删除的最大边数。如果从任何节点开始，Alice和Bob都可以到达所有其他节点，则认为图是可以完全遍历的。
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来自密歇根州立大学的Ralf Schmälzle等人在PNAS上发文，主要介绍了社交交互过程中的脑网络的大脑连接的变化，并发现基于脑网络可以一定程度地揭示社交网络结构。社会关系的破坏会对人的思想和感受有显著的影响，因此，为了探究社会网络变化以及社会疼痛如何引起大脑网络变化，研究利用获取的80名男性青少年的fMRI数据，发现了社会排斥时心理系统网络的连接数量的增加。在研究社交网络与基于任务态的动态连接的相关性方面，研究指出，在被社会排斥的情况下，参与者的心理系统（Mentalizing System）的脑区连
No.34期 缩图法（一） Mr. 王：接下来我们再谈一种常用于磁盘上存储的图的思想，叫作缩图法。我们不得不设计磁盘算法，重要原因就是内存存不下特别大的图。 所以一些基本的考虑就是，我们能不能试着把图变得小一点，使之能被放进内存中。如果经过若干次I/O 之后，使得图剩下的部分可以被放进内存中，那么处理也就变得容易多了。 小可：哦，“缩图法”名字听起来也好像是这个思想。具体怎么做呢？ Mr. 王：我们来看这样一个问题：判定一个特别大的图的连通性。显然这个大图会被存储在外存中。 Mr. 王：首先我们试着给
【飞桨开发者说】黎昆昌，CCF BDCI遥感影像地块分割赛道冠军团队、CCF BDCI 2020 综合特等奖团队队长，中国科学院深圳先进技术研究院20级硕士。
本研究探讨了参与不同生活方式活动与大范围脑功能网络连接的关系，以及网络连接是否独立于脑淀粉样蛋白水平而改善认知能力下降。参与者(N = 153，平均年龄= 69岁，包括N = 126淀粉样蛋白成像)在完成静息状态功能磁共振成像、生活方式活动问卷和认知测试后，认知正常。他们每年接受长达5年的认知测试(平均= 3.3年)。线性回归表明，认知活动参与与背侧注意网络内的连接，以及身体活动水平与默认模式、边缘和额顶叶控制网络内的连接以及全局网络内连接之间存在正相关关系。此外，较高的认知和身体活动水平与较高的网络模块化(功能网络专业化的衡量指标)独立相关。这些相关性在很大程度上独立于APOE4基因型、淀粉样蛋白负担、全脑萎缩、血管风险和认知储备水平。此外，背侧注意、默认模式和边缘网络的高连通性，以及更大的全局连通性和模块化与认知能力下降相关，与APOE4基因型和淀粉样蛋白负担无关。这些发现表明，大脑功能连接的变化可能是生活方式活动减少认知能力下降的机制之一。
本实验模拟企业网络场景，R1为企业总部的网关设备，并且内部有一台服务器，R3连接着企业分公司网关设备，R2为公网ISP设备。一般情况下，运营商只会维护自身的公网路由信息，而不会维护企业内部私网的路由信息，即运营商设备上的路由表中不会出现任何企业内部私网的路由条目。通过配置GRE实现公司总部和分部间私网路由信息的透传及数据通信。
最近的研究表明，慢性疼痛患者的大脑网络可能发生重大的重组，但即时疼痛体验如何影响大规模功能网络的组织尚不清楚。为了研究这个问题，我们对106名同时经历有害和无害发热的参与者进行了功能性磁共振成像。疼痛刺激引起的脑连接的网络重组与无痛刺激和标准静息状态网络的组织结构有本质上的不同。有害刺激增加了躯体感觉网络与(a)参与情境表征的额顶叶网络、(b)参与动机行为选择的腹侧注意网络区域以及(c)基底神经节和脑干区域的连接。这导致了小世界性、模块化(更少的网络)和全球网络效率的降低，并出现了一个整合的疼痛超级系统(PS)，其活动预测了5个参与者群体中疼痛敏感性的个体差异。网络枢纽被重组(枢纽中断)，以便更多的枢纽在PS中被定位，并且从连接不同网络的连接器枢纽转向连接PS内区域的省级枢纽。我们的发现说明大尺度脑系统网络结构的重组，这些变化可能会优先考虑对疼痛事件的反应，并在疼痛过程中提供伤害性系统认知和行动的中央控制的特权访问。
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以上命令可以帮助管理员监控Ceph集群的健康状态、数据的存储和使用情况，以及集群中各个组件的运行情况。
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。
多年来，人们一直认为神经同步对认知至关重要。不同神经群之间的同步时间模式承载的信息超越了这些群的孤立活动，这一观点引发了功能性神经成像领域的焦点转移。具体来说，对某些刺激或任务引起的某些区域内的激活的研究，在一定程度上已经让位于对远端区域之间的共激活模式或功能连接的分析。最近，功能连接学界已经超越了早期工作所基于的平稳性假设，并引入了将时间动态纳入连接分析的方法。特别是，非侵入性电生理数据(脑磁图/脑电图(MEG/EEG))可以直接测量全脑活动和丰富的时间信息，为了解这种(潜在的快速)大脑动态提供了一个特殊的窗口。在本文中，我们讨论了挑战、解决方案以及近年来开发的一系列分析工具，这些工具有助于利用这些成像方式研究动态功能连接。进一步，我们讨论了这些方法在认知和神经精神障碍研究中的应用。最后，我们回顾了一些现有的发展，通过使用现实的计算模型，追求对非平稳连通性的潜在原因的更深入的理解。本文发表在NeuroImage杂志。
目的：颞叶癫痫（TLE）对皮层下唤醒结构的影响仍未完全被了解。在这篇文章中作者评估了TLE中的丘脑唤醒网络的功能连接性，并检查了癫痫术后的变化。
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。
很多时候，我们需要测试两台或者多台机器的网络策略是否是连通状态。当然，在做系统集成时，这个就更显得尤为重要了。
满足欧拉回路的一个大前提是判断当前图是一个连通图。问题又随之而来，什么是连通图？如何才能判断一个图到底是不是连通图？带着这个问题来看后面的内容。
在建模多主体系统中，图像是其中主导的形式。图像的代数连通性特别重要，因为它给出了共识算法的合流速度，而共识算法正是众多多智能体控制和优化技术的基础。但是，代数连通值的共享可能会无意间泄露有关图像拓扑算法中的敏感信息，例如在社交网络中的连接。因此，我们在这项工作中提出了一种基于图论形式的差分隐私（称为边缘差分隐私）下发布图像的代数连通性的方法。边缘差分隐私掩盖了图像边缘集之间的差异，进而掩盖了其中不存在或存在敏感连接的情况。我们为有界的拉普拉斯噪声提供了保密性，与传统的无界噪声相比，它可以提高准确性。有分析显示私有代数连通值可以给出对共识收敛速度的准确估算，以及图像直径及其节点之间的平均距离的准确界限。在模拟的结果中也反映了在这些情况下私有代数连通性的实用性。
网络测试就是验证网络的建设是否成功的手段，主要是验证以下几个方面：链路连接情况、错包率、连通性、网络质量、路由策略、备份路由、网管等。
如何配置Linux系统的IP地址，使其能够连接局域网甚至外网。其实这并不难，Linux系统网络配置的方法有多种。
例如，假设有3个节点，它们的IP地址分别是192.168.1.10、192.168.1.11和192.168.1.12，可以依次执行以下命令来验证它们的网络连通性：
虽然功能性磁共振成像(fMRI)研究主要集中在灰质上，但最近的研究一致发现，血氧水平依赖(BOLD)信号可以在白质中可靠地检测到，功能连接(FC)已被组织成白质中的分布式网络。然而，尚不清楚这种白质FC是否反映了潜在的电生理同步。为了解决这个问题，我们使用了16例耐药癫痫患者的颅内立体脑电图(SEEG)和静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据。我们发现BOLD FC与SEEG FC在白质中相关，并且这一结果在每个参与者的广泛频段范围内是一致的。通过纳入扩散谱成像数据，我们还发现SEEG和fMRI的白质FC与白质结构连通性相关，表明解剖纤维束是白质功能同步的基础。这些结果为白质BOLD FC的电生理和结构基础提供了证据，它可能是精神和神经疾病的潜在生物标志物。
抑郁症是一种全球流行的精神疾病，以情感、认知和躯体症状为特征。神经心理学研究表明抑郁症患者在执行功能、记忆和情绪处理方面存在障碍。神经影像学研究表明，抑郁症患者的大脑区域(2-4个)表现出局灶性功能和结构异常，这些脑区涉及：海马、内侧前额叶(MPFC)、背外侧前额叶(DLPFC)、前扣带回(ACC)、后扣带回/楔前叶(PCC/PCU)、杏仁核和尾状核。相关研究也说明了区域间的异常功能联系，涉及默认网络(DMN)、ACC-丘脑、和前额叶-丘脑；前额区域之间的结构协变；以及下纵束、下额枕束、丘脑后辐射和胼胝体的解剖连接，这表明抑郁症会导致多个神经元回路中大脑连接的改变。
背景: 神经振荡与帕金森病的症状有关。可以利用这种关系来优化深部脑刺激 (DBS)，例如通过通知设备或人关于刺激的最佳位置、时间和强度。到目前为止，振荡是否能预测单个DBS的结果还不清楚。
为什么要学习设备的相关知识 经过前两章的学习，想必各位读者已经掌握物联网这个词描绘出的世界和用于实现物联网的系统架构了。基于这点，这一章将会为大家介绍在物联网世界中起着核心作用的因素，即设备的相关知识。 可能有人会觉得自己没有必要学习设备的机制，但是，请这样认为并想赶快读完本章的读者稍稍放慢速度，因为本章正是为了那些以往没有从事过设备开发的读者们编写的。 而且，所有的工程师都有必要加深对设备的理解，因为这关系到“连通性”给设备开发带来的变化。这里我们就先来看看这些变化。 连通性带来的变化 很显然，智能手机和随身听等伴随大家日常生活的设备都是由硬件和软件组成的。硬件经过了精致的设计，软件则用来控制硬件。设备开发的本质就是在最大限度上实现硬件和软件的完美配合。 对于平日里从事 Web 应用程序开发的各位软件工程师来说，提到设备开发，或许大家就会有一种敬而远之的感觉。在考虑独立开发某种设备的时候，肯定会有人担心以下这些问题。 ● 是否需要对硬件有深入的了解 ● 开发设备控制软件是否需要专业知识 ● 开发硬件是否需要特殊的开发环境 就结论而言，这些问题的答案很统一：需要。就像大多数人都知道的那样，用于控制设备的软件有一个明确的种类，那就是“嵌入式软件”。开发嵌入式软件需要极强的专业性，即使是在物联网的世界，这一本质也基本没有什么变化。 那么，物联网会带来哪些改变呢？解开这个问题的关键词就是“连通性”。连通性一词表示的是机器和系统间的相互连接性和结合性。物联网设备试图经由网络来“连接”外部系统，并通过以下技术革新让以往人们无法想象的一些设备都具备了连通性（图 3.1）。 ● 硬件的进化使设备的小型化和高级化得以发展 ● 能够在广域条件下轻易地利用高速度 / 高品质网络的环境得以实现
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