Advertisement

大脑结构网络与功能网络

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《大脑结构网络与功能网络》一书聚焦于探讨大脑内部神经元连接模式及其对认知功能的影响，深入分析了结构网络如何支持和塑造各种脑活动模式。 脑结构网络与脑功能网络：刘颖、赵卉的研究表明，大脑通过其复杂的结构连接和功能连接形成了具有小世界属性的独特拓扑性质的复杂网络。研究这些大脑网络及其特性对于理解大脑的工作原理至关重要。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 大脑结构网络与功能网络
    优质
    《大脑结构网络与功能网络》一书聚焦于探讨大脑内部神经元连接模式及其对认知功能的影响，深入分析了结构网络如何支持和塑造各种脑活动模式。 脑结构网络与脑功能网络：刘颖、赵卉的研究表明，大脑通过其复杂的结构连接和功能连接形成了具有小世界属性的独特拓扑性质的复杂网络。研究这些大脑网络及其特性对于理解大脑的工作原理至关重要。
     
  • Tetra网络的结构与功能.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了Tetra网络的基本架构及其核心功能，包括通信机制、安全性及应用场景等关键方面。 TETRA（Terrestrial Trunked Radio）是一种专业的数字集群通信标准，在公共安全、交通管理和军事通信领域广泛应用。其网络结构与功能是系统核心要素，影响着整个系统的效率、可靠性和扩展性。 TETRA网络的基本构造遵循标准化的接口定义，这使得它能灵活适应从小规模到大规模的各种应用场景。其中，互换和管理基础设施（SwMI）作为核心部分，负责管理和控制整个网络的功能。 SwMI主要包括以下组件：基站（BS）、交换系统（SS）、数据库、运营与维护中心(O&M)以及网关功能。 - 基站是无线接入点，处理无线电载波的发送接收及基带信号处理。 - 互换系统实现不同站点间的话务切换，确保通信顺畅高效。 - 数据库存储用户信息和网络状态数据，包括归属数据库（HDB）与访问数据库(VDB)两种类型。 - 运营维护中心负责监控管理整个系统的运行状况。 网关功能则使TETRA能够与其他如PABX、PSTN等通信系统互联。 此外，TETRA用户终端分为移动台和固定站两类。前者通过无线接口接入SwMI；后者则是有线连接的调度设备。两者均支持直接通话模式，在特定情况下可绕过交换机实现点对点通讯。 根据实际需求，小型网络可能仅包括单个基站与一台调度中心，而大型系统则覆盖全国范围并包含大量设施和链路。TETRA设计具有良好的扩展性，能随需定制及升级扩容。 综上所述，通过SwMI及其用户终端设备的灵活配置，TETRA构建了一个稳定高效且可大规模部署的专业集群通信平台。这不仅保障了通讯的安全与可靠性，并提供了与其他系统的互连能力，满足各领域对高标准通信服务的需求。无论是小规模局部网络还是全国范围的大系统，TETRA均能提供全面解决方案。
     
  • 脑功能网络与脑连接工具箱的脑网络分析（MATLAB）
    优质
    本工具箱为科研人员和工程师提供了一套全面的解决方案，用于在MATLAB环境下进行复杂的人类及动物脑网络分析。它集成了多种算法来研究脑功能网络和结构连接性，从而深入理解大脑的工作机制。 《脑功能网络与脑网络分析：MATLAB中的Brain Connectivity Toolbox详解》 在神经科学领域，研究大脑区域之间的相互作用模式是重要的方向之一。这通常需要复杂的统计和数学方法来揭示这些交互关系的性质。在此过程中，一个非常有用的工具就是Marcel van den Broek教授及其团队开发的开源MATLAB工具箱——Brain Connectivity Toolbox（BCT）。这个强大的资源为研究人员提供了探索大脑连接性和网络结构所需的算法与可视化手段。 **一、主要功能** 1. **构建脑网络**：用户可以利用各种数据类型，如fMRI, DTI或电生理学数据，在不同的阈值下自定义权重计算方式来构造复杂的脑网络。 2. **计算属性和指标**：BCT能够评估多种基本的与高级别的网络统计数据，包括节点度、聚类系数、平均路径长度等基础统计量以及小世界指数、无标度性指数等复杂特性。 3. **模块检测算法**：通过Louivain方法和谱分割法等多种社区结构识别技术来发现大脑中具有相似功能的区域集群。 4. **富集分析与动力学模拟**：对模块内部节点的功能进行深入研究，以确定特定脑区在网络中的角色；同时也支持动态网络模型建立及仿真。 5. **可视化工具包**：提供绘制节点图、矩阵图和模块分布图等功能来帮助研究人员更好地理解复杂的网络结构。 6. **统计比较与验证方法**：BCT还包含了用于对比不同条件下属性差异的统计手段，以及非参数检验和蒙特卡洛模拟等技术。 在实际应用中，BCT已经被广泛应用于认知科学、精神疾病研究等多个领域。例如，在抑郁症患者的研究过程中，通过分析其脑网络特征来识别异常；而在学习与记忆机制探究方面，则有助于揭示大脑相关区域的功能联系。 总之，《Brain Connectivity Toolbox》为研究人员提供了一整套工具以深入挖掘并理解复杂的脑功能网络和结构特性，并且对于推动神经科学领域的研究有着不可忽视的作用。无论新手还是经验丰富的科学家都能从中受益，从而更有效地进行脑连接性分析工作。
     
  • 5G学习总结（5G网络整体架构与功能）
    优质
    本文章对5G网络的整体架构和核心功能进行了全面梳理和总结，适合于希望快速掌握5G技术要点的学习者参考。 5G网络架构的一个显著特点是其简洁性。在这一架构下，各个网元之间的连接更加高效和灵活。其中，AMF（接入和移动管理功能）负责用户设备的注册、认证及会话管理；SMF（会话管理功能）则处理用户的PDU会话建立与维护；UPF（用户面功能）作为数据转发的关键节点，确保数据传输的安全性和效率。 此外，5G架构引入了服务化接口的概念，使得网元之间能够通过标准化的服务进行通信和协作。这种设计不仅简化了网络的部署和管理流程，还为未来的网络演进提供了良好的灵活性和支持能力。
     
  • 网络结构图
    优质
    网络结构图是一种视觉化表示方式，用于展示计算机网络中的设备、节点及它们之间的连接关系。它有助于理解和优化网络架构。 拓扑图用于展示流程图和关系图的管理工具。在网络拓扑图后期可以对源码进行修改和重写。
     
  • 网络结构图
    优质
    网络结构图是一种视觉化的图表，用于展示计算机网络中各个组件及其之间的连接关系。它帮助技术人员理解、管理和优化网络性能与安全性。 组织架构图及其说明 - 公司组织系统 架构 目录 一、 组织架构示意图 二、 各职能部门说明 一、 组织架构示意图 (图 1) 公司整体架构图 总经理 副总经理 ...
     
  • LTE网络架构、网元功能与接口详解
    优质
    本书深入浅出地解析了LTE网络架构及其核心组件的功能，并详细介绍了各网元间的接口规范，适合通信工程师及技术爱好者阅读。 该文件详细解读了LTE网络结构中的所有网元，并提供了网元部署的位置分布图。
     
  • 基于互样本熵的脑电功能性网络构建与应用
    优质
    本研究提出了一种基于互样本熵的方法来构建和分析脑电功能性网络，旨在深入理解大脑功能连接性及其在不同认知状态下的变化。 近年来，通过建立脑网络模型来探索大脑功能及理解脑疾病的发生机制已成为神经科学研究的热点领域。本段落提出了一种新的构建脑电网络地形图的方法，并探讨了其应用价值。首先对原始脑电信号进行截取处理，然后使用小波包变换技术将得到的时间序列分解到频率域；接下来计算每个通道间两两之间的互样本熵值，最后通过拓扑作图的方式生成基于互样本熵的脑电网络地形图。研究表明，所提出的方法能够在一定程度上反映不同的脑功能状态，并可能为分析大脑功能、诊断临床脑部疾病提供一种新的有效途径。
     
  • 基于fMRI数据构建脑功能网络的方法（2010年）
    优质
    本文介绍了2010年提出的一种基于功能性磁共振成像(fMRI)数据来构建和分析脑功能网络的新方法。该技术为理解大脑复杂的工作机制提供了有力工具，开启了深入研究人类认知过程的大门。 人脑可以通过复杂网络的方法进行定量分析。为了基于功能磁共振成像数据构建脑功能网络，首先将全脑分割成90个功能区域，并将其定义为一个节点；然后通过计算各脑区的平均时间序列之间的相关系数来确定各个节点之间是否连接以及如何连接；最后生成一系列不同密度的无向、无权图以分析其统计特性。研究结果显示所构建的功能网络具有小世界拓扑结构，这种构建方法可以应用于某些认知障碍的临床诊断中。
     
  • ResNet50网络结构图
    优质
    ResNet50是一种深度学习模型，基于残差网络架构，包含50层神经网络，广泛应用于图像识别等领域，此图展示了其内部复杂而精妙的结构。 本段落分析了ResNet50网络的组网图，并详细介绍了各个模块的组成。主要针对Pytorch框架进行讨论，但实际上在不同框架中的实现方式基本一致。