在我们所获得的遥感影像原始数据中，每一个像素对应的像元值往往是未经明确量化、没有统一量纲的数据（DN值，即Digital Number）；而当我们需要利用遥感影像的信息对地物属性进行分析时，则往往需要其辐射亮度值、反射率值等。因此，我们首先需要通过“辐射定标”操作实现上述数据之间的转换。
我们使用r语言中ggplot2包绘制云雨图，云雨图可以看做是核密度估计曲线图、箱线图和抖动散点图的组合图表。我们可以使用自定义的半小提琴函数geom_flat_volin()、箱型图函数geom_boxplot和抖动散点图函数geom_jitter()叠加实现。
theta振荡（4—8赫兹）反映了警觉认知控制状态活动和睡眠剥夺，是睡眠状态下压力的标志。本研究中，我们调查了认知任务和睡眠剥夺期间中，脑电位振荡的差异。我们测量了18名年轻健康成年人（9名女性）在3种睡眠剥夺水平下执行6项任务的高密度脑电图。我们发现认知负荷和睡眠剥夺都增加了内侧前额叶皮质区域的theta功率；然而，睡眠剥夺导致了许多额叶其他部位的theta波增加。睡眠剥夺相关的theta(sdTheta）出现位置随任务不同而不同，在视觉空间任务和短时记忆任务中范围最广，在被动音乐学习任务中辅助运动区活动最强，而在空间任务时颞下回皮层最强。此外，任务行为的改变和睡眠剥夺时的theta增加相关，但是相关无任务特异性而且多重校正后不显著。总之，这些结果表示在睡眠剥夺期和认知过程中that a振荡主要发生在与当前行为无关的皮层区域。
本系列的前作当中介绍了HDR技术的相关技术与标准，本文将从更基础的知识点出发，重点介绍HDR技术的两大关键基础-亮度与颜色中的前者。
皮层下神经元活动与大尺度脑网络高度相关。尽管脑电图（EEG）记录提供了较高的时间分辨率和较大的覆盖范围来研究整个大脑活动的动力学，但是皮层下信号检测的可行性尚有争议。来自日内瓦大学的Martin Seeber等人在NATURE COMMUNICATIONS杂志发文，该研究探讨了了头皮脑电是否可以检测并正确定位放置在中央丘脑和伏隔核中的颅内电极记录的信号。放置在这些区域的深部脑刺激电极（DBS）可与高密度（256通道）EEG信号同时记录活动。在三名闭眼休息的患者中，研究者发现从颅内发出的alpha信号和脑电溯源分析的结果之间存在显著相关性。 脑电溯源分析给出的信号与颅内DBS 电极给出的信号高度相关。因此，该研究提供直接证据表明头皮脑电确实可以感知皮层下信号。
“振动耐久试验，是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的正弦叠加随机。结合前两篇文章介绍的正弦扫频和宽频随机，本篇仍分别从时域和频域的角度来讲解正弦叠加随机，以方便理解”
使用NIRS_SPM进行激活分析的步骤包括：对原始数据进行格式转化、使用定位信息创建MNI空间坐标、滤波、一阶建模、GLM模型评估、设置设计矩阵、计算beta值等。
自闭症是一种多方面的障碍，不能通过单一的症状来识别，也不能用单一的生物学原因来解释。因此，它被称为自闭症谱系障碍(ASD)。ASD患者会经历各种各样的问题，典型的特征有沟通障碍和社交障碍，以及受限的重复性行为。
近年来，一种叫做多波段multi-band (MB) 成像的新型扫描技术在功能性磁共振成像(fMRI)领域取得了巨大的进步。功能磁共振成像(fMRI)是一种新兴的神经影像学方式，其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变。该项技术实施起来比较缓慢。由心理学助理教授Sepideh Sadaghiani领导的心理学家和神经科学家团队发表了一项研究，以确定安全使用脑电图与新开发的功能性磁共振成像序列。
高密度脑电图(HD-EEG)目前仅限于实验室环境，因为最先进的电极帽需要熟练的工作人员和大量的准备工作。我们提出并评估了一种带干式多针电极的256通道脑电图帽。本文介绍了以聚氨酯为原料，涂覆Ag/AgCl的干电极的设计。在一项有30名志愿者参与的研究中，我们将新型干式hd-脑电图帽与传统的凝胶型脑电图帽进行电极皮肤阻抗、静息状态脑电图和视觉诱发电位(VEP)的比较。我们用8个电极在真实的人体和人造皮肤上模拟帽子应用进行佩戴测试。256个干电极中的252个平均阻抗低于900 kΩ，就可以用最先进的脑电图放大器进行记录。对于干式脑电图帽，我们获得了84%的通道可靠性和减少69%的准备时间。在排除平均16%(干性)和3%(凝胶性)坏通道后，静息状态EEG、alpha活动和模式逆转VEP可以在所有比较的信号特征指标中记录到小于5%的显著差异。志愿者报告说，在EEG记录之前和之后，干帽的佩戴舒适度分别为3.6±1.5和4.0±1.8，凝胶帽的佩戴舒适度分别为2.5±1.0和3.0±1.1(1-10分)。试验表明，干电极的使用可达3200次。256通道的HD-EEG干电极帽克服了HD-EEG在制备复杂性方面的主要限制，允许未经医学培训的人员快速应用，从而实现了HD-EEG的新用例。
帕金森患者在手臂伸展时可能会出现不同程度的复发性震颤。来自罗马大学的Alfredo Berardelli等人在Movement Disorders发文，旨在探讨初级运动皮质在复发性震颤中的作用，并与静止性震颤进行比较，研究复发性震颤的病理生理学。
工作原因，最近研究了ArcGIS中的Ortho Mapping模块。我们将它翻译为正射制图，包含了正射校正与制图两个概念。该系列从Ortho Mapping的核心概念、理论基础、操作流程、案例分析四方面进行记录。
神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功能磁共振成像大脑皮层模板在内的多模态特征关联。统计和特征关联结合成一个关键的工具箱简化了分析过程并加速了跨模态研究。工具箱用Python和MATLAB实现，这两种编程语言在神经影像和神经信息学领域中广泛使用的。BrainStat是公开提供的，并包括一个可扩展的文件。
随着激光雷达在机器人，无人车的领域的推广应用，三维点云的相关处理技术作为高精地图、高精定位、环境检测等方向的核心模块越来越受到重视。现有的在点云中定位物体的单阶段检测器通常将物体定位和类别分类视为分开的任务，因此定位精度和分类置信度可能无法很好地对齐。《SFFAI97期三维点云检测专题》我们邀请到了来自香港中文大学的郑武同学，分享他提出的新型检测方法，解决此问题。
在儿童时期，支持高级认知过程的神经系统经历了快速生长和完善，这依赖于整个大脑激活的成功协调。一些协调是通过皮质中枢发生的，皮质中枢是与其他功能网络共同激活的大脑区域。成人皮层中枢有三种不同的特征，但在认知发生关键改善的发育过程中，人们对中枢的类别知之甚少。我们在大型青年样本(n = 567，年龄8.5-17.2)中确定了四个不同的中枢类别，每个类别都表现出比成年人更多样化的连接概况。整合控制-感觉处理的青少年中枢分为两个不同的类别(视觉控制和听觉/运动控制)，而成人中枢则统一在一个类别下。这种分裂表明，在功能网络经历快速发展的同时，需要隔离感觉刺激。青少年控制处理中枢的功能协同激活强度与任务表现有关，这表明在将感觉信息传递到大脑控制系统和从大脑控制系统传递信息方面起着特殊作用。
会声会影更新经过上百个版本的优化迭代，已将操作极大简易化，也是公认的上手视频剪辑好用的剪辑工具。只需将想要的效果拖拽到轨道上，一拖一放间就可以快速成片。会声会影2022支持账户管理模式，可以自主管理激活的设备!!!
人类新生儿可以区分音素，但这种能力背后的神经机制尚不清楚。新生儿的大脑可以学会区分自然（前）元音和逆向（后）元音（在子宫中学习不到的）。利用功能近红外光谱，我们检测了出生5小时后随机接触前和后元音 (T1时间点） 和在此之后2小时 (T2时间点）再次接触所发生的神经可塑性变化。实验组的新生儿接受了与T1和T2测试相同的刺激训练，与不接受训练的对照组相比，实验组婴儿在T1时前元音与后元音的血流动力学反应潜伏期更短，且在额下回区域差异最大，在T2神经活动差异增加，在颞叶上部和左侧顶叶下部最明显。由此得知，新生儿在出生后的最初几个小时内表现出对自然音素的超快速调整。
二、转换参考（New Reference）：现在的电极帽大都以FCz作为参考电极，而实际分析ERP波形时，会根据实验要求进行更换参考电极。
也存在一些介于SerDes和并行接口之间的接口类型，相对源同步接口而言，这些中间类型的接口也使用串行器(Serializer)解串器(Deserializer)，同时也传送用于同步的时钟信号。这类接口如视频显示接口7:1 LVDS等。
不同人的大脑也不一样，爱因斯坦的大脑重量为1230克，屠格涅夫的大脑重量为2012克，其大小和形态差之甚远。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
更新：基于GEE的Landsat地表温度反演可以看这篇博客[1]，自动批量操作，处理更快。
来自宾夕法尼亚大学的John D. Medaglia等人在Neurology期刊上发文，探讨了两种病源（AD亚型和非AD亚型）的皮质基底节综合症患者的脑网络差异。他们基于纤维追踪等技术构建了脑网络，并使用机器学习方法（SVM）对两种亚型的脑网络进行分类，最终发现利用“局部效率”这一脑网络特征可以最好地区分两种亚型。 1.简介 皮质基底节综合症（corticobasal syndrome, CBS）的两种致病原因是：（1）Tau蛋白病变；（2）伴随Beta样蛋白沉积的阿尔茨海默症（AD）。它们分别对应CBS的
近日，来自德国汉堡-埃彭夫医学中心的A.Tinnermann在Science上发文，发现昂贵的治疗会导致更多的副作用。将无效的治疗标记为昂贵的药物相比于将它标记为便宜药物会导致强烈的反安慰剂痛觉过敏。这个效应通过皮层、脑干和脊髓间神经交互调节。特别地，前额叶活动调节价值对反安慰剂痛觉过敏的作用。价值进一步调节前额叶区域、脑干和脊髓间的耦合，这可能代表一个灵活的机制，通过这个机制高级认知表征例如价值可以调节早期疼痛处理。 随机安慰剂控制的临床实验病人因为副作用经常终止参与。然而，揭盲后，一些被试成为安慰剂组的
尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响，电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的，往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁，以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷，以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理，并举例说明了常见参考模式（鼻子、连接乳突、平均）和用于频繁测量的EEG频谱（theta， alpha）以及标准ERP成分（如N1或P3）的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为，这些局限不仅是没有根据的，而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
SAR，顾名思义，是Synthetic Aperture Radar的简介。合成孔径雷达中合成孔径是较真实孔径而言，以相对较小的真实天线孔径通过运动平台沿直线轨迹不断发射接受信号的方式，来实现与真实的大天线孔径相同成像效果。SAR成像的核心就是通过对回波信号的多普勒频移和信号中携带的地形信息进行处理，进而得到二维的地表图像。在恶劣天气的条件下，SAR图像所得到的信息和分辨率和光学图像几乎是差不多的，所以SAR成像在很多领域得到了应用。
在进行图像定量分析之前，必须首先对图像背景进行校正。如果不作此操作，有时可能会出现极大或极小值，批量分析后得到的数据是不可信的。
今天我们继续介绍一款使用三代全长转录本数据进行转录本注释和定量的工具 - Bambu。来自新加坡科技研究局 (A-STAR) 的Jonathan Göke（图1）开发的长度长RNA-seq转录组分析工具Bambu，于2023年6月12日发表在《Nature Methods》杂志上，题目为Context-aware transcript quantification from long-read RNA-seq data with Bambu。该工具基于机器学习来识别和表征新转录本，从而能够对不同物种和样本进行适应性分析。
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。
我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合，箱式图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。
人工神经网络是如今最成功的人工智能(AI)算法，它的基本构成是按照我们大脑真实神经网络的处理模式，一般来说，隐藏层越多，越复杂，网络精度就越高。但基于计算机运行的人工神经网络会消耗惊人的能量和时间，而且它的效率远不及人类的大脑运算能力。为了提高AI算法的效率，科学家们将目光转向如何令AI系统能够像人脑一样处理信息，即如何让这个系统在结构成分上更像大脑？
根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。
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PDF：连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪，统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候，假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代，正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代，随着计算能力的提高，数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布，核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多，我们就
聚类的思想起源非常早，中国可以追溯到《周易·系辞上》中的“方以类聚，物以群分，吉凶生矣”。但聚类的算法却是上世纪50年代才出现，这是因为聚类依赖于数据，数据量小不行，数据量大的时候只能由计算机解决，而计算机1946年才出现。
来自澳洲Florey 神经科学与心理健康研究所的Remika Mito在Brain杂志上发文，基于全新的FBA（fixel-based analysis）方法，作者探究了AD与MCI患者的白质纤维束的变化。作者发现，AD患者相对于健康组，其多个纤维束的纤维密度和纤维束截面均有显著降低；而MCI患者主要在后扣带束区域有显著降低。作者认为FBA分析具有以下优点：（1）可适用于纤维交叉区域；（2）可在微观结构层次和宏观结构层次上进行分析。 背景 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, A
R适用于统计分析，绘图的一款编程软件，R属于开源，自由，免费的软件。随着生物信息学的发展，R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图，都使用R语言来完成的。最近有一位小伙伴要发SCI论文，给我发了3w多条数据，问我可不可以画和下图基本相似的图。大家都知道论文的发表除了实验和数据以外，图片也非常重要。一般图画的越好，那么论文发表的问题也不大。我仔细想了一下自身的实力，觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。
好的数据质量是获得可靠结果的前提，而预处理的质量往往对后处理的结果存在一定的影响。脑电的数据对噪音的敏感性很强，为了提高您数据的质量，在更大程度上将数据中的信噪比提高，获得更严谨的科研结果，我们会对您的数据进行高质量的预处理。
新型便携无线可穿戴功能性近红外光谱成像(fNIRS)设备的发展为脑功能成像开辟新路，这将带来认知研究的革命性变化。在过去的几十年里，诸多研究采用了传统的功能近红外光谱成像（fNIRS）方法，证明了这项技术在不同人群和不同应用领域的适用性，其中涉及健康大脑研究及脑损伤研究。然而，可穿戴fNIRS更具吸引力的特征在于，它能够在日常生活场景中施测，这是其他金标准的神经成像方法(如功能性磁共振成像)所不能实现的。这将极大影响我们探究人脑功能的神经基础及机制的方式。本文的目的是回顾认知神经科学领域中采用可穿戴fNIRS在自然环境下进行的研究。此外，我们提出了使用可穿戴fNIRS在无约束环境下可能面临的挑战，讨论了更准确推断大脑功能性激活状态的方法。最后，我们总体展望了认知神经科学领域的未来前景，我们认为，在可穿戴fNIRS研究中的获益将极为可观。本文发表在Japanese Psychological Research杂志。
从确定的 5G频谱划分方案来看，中国电信获得 3400MHz-3500MHz 共100MHz带宽的 5G试验频率资源；中国联通获得 3500MHz-3600MHz 共100MHz 带宽的5G试验频率资源。
数据介绍及数据其他操作详见此博客 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作
意识障碍是指人对周围环境以及自身状态的识别和觉察能力出现障碍。一般分为两种，一种以兴奋性降低为特点，表现为嗜睡/意识模糊/昏睡直至昏迷；另一种是以兴奋性增高为特点，表现为高级中枢急性活动失调的状态，包括意识模糊/定向力丧失/感觉错乱/躁动不安/言语杂乱等。意识障碍中特殊的障碍群体包括：无反应觉醒综合征和最低意识状态，无反应觉醒综合症是我们常说的“植物人”，最低意识状态是一种严重的意识障碍，但与“植物”状态不同的是，这种障碍人群存在最小但仍旧较为清晰的认识自我和周围环境的能力。
在卷材的生产加上中比如成卷薄膜或纸张或线材等的印刷、涂布、绕线设备中，有放卷、收卷等有关卷取操作的工序，卷材张力在动态地变化。在卷取操作工序中卷筒的直径是变化的直径韵变化会引起卷材张力的变化：张力过小卷材会松弛起皱，在横向也会走偏。张力过大。会导致卷材拉伸过度，在纵向上会出直纹或斜拉纹，在膜卷的表面上会出现隆起的筋条，甚至会使卷材变形断裂。影响张力控制的主要因素有机械损耗、被加工材料拉伸弹性率、加减速时膜卷惯性引起的张力变化、卷取电机和驱动装置的特性等。为保证生产效率和卷材的生产质量在卷取过程中，保持恒定的张力是十分必要的；按控制原理基本上可以分为间接张力控制（开环控制）和直接张力控制（闭环控制）两种。
洛桑大学医院的一组研究人员的研究结果，挑战了睡眠期间脑电波缓慢表明人感觉自己处于深度睡眠状态的理论。他们的研究结果发表在《Current Biology》杂志上。
如你所见，直方图上叠加核密度图，专业来说，核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法：
接下来示例中，我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究的结果。数据已经包含在随vcd包分发的Arthritis数据框中。（请确保在使用前已经安装vcd包，使用命令install.packages("vcd")）
作者：Yukai Ma , Xiangrui Zhao , Han Li , Yaqing Gu , Xiaolei Lang ,Yong Liu
Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广，如图像分割，聚类和视频跟踪，小编曾经用Mean Shift实现目标跟踪，效果还不错。本文详细的总结了Mean Shift算法原理。
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