来源:http://52brain.com/thread-17336-1-1.html Brodmann分区是一个根据细胞结构将大脑皮层划分为一系列解剖区域的系统.神经解剖学中所谓细胞结构(Cytoarchitecture),是指在染色的脑组织中观察到的神经元的组织方式.Brodmann分区最早由德国神经科医生科比尼安·布洛德曼(Korbinian Brodmann)提出.他的分区系统包括每个半球的52个区域.其中一些区域今天已经被细分,例如23区被分为23a和23b区等.从物种间差异来讲,同一

FreeSurfer 是美国哈佛-麻省理工卫生科学与技术部和马萨诸塞州总医院共同开发的一款磁共振数据处理软件包,是基于 Linux 平台的全免费开源软件.FreeSurfer 能完成对高分辨率的 MRI 图像进行分割.配准及三维重建,其处理过程主要包含去头骨.B1 偏差场校正.体数据配准.灰白质分割.面数据配准等.FreeSurfer 可以方便地处理大脑 MRI 图像,并生成高精度的灰.白质分割面和灰质.脑脊液分割面,根据这两个表面可以计算任何位置的皮质厚度及其他面数据特征如皮质 外表面积.曲率

例如,想把品牌/index.php?app=brand页面做成可编辑的. 首先,找到后台admin\includes\menu.inc.php第61行 'template' => array(                 'text' => Lang::get('template'),                 'url'   => 'index.php?app=template',             ), 从中可以看到template文件在,admin\app\temp

首先,ica是一种探索性的方法,属于数据驱动的范畴. ica计算量很大,一般都是离线式计算. ica基于的猜想是,世界是加性的.在我们所研究的脑科学中,所采集到的BOLD信号,是由一些源信号所构成,更准确地说,是由这些源信号叠加而成的.也就是说,假设我们以每个体素为研究对象,那么每个体素的BOLD信号在每个时间点的数值,都是由很多个独立的源信号所组成.注意,在这里,我们对于ica的要求就是分离出的源信号是独立的. 那么,源信号来自于哪里呢? 来自于某个体素,来自于某个脑区,来自于分散在大脑皮层各

前言 Smarty是一个使用PHP写出来的模板引擎,是目前业界最著名的PHP模板引擎之一.它分离了逻辑代码和外在的内容,提供了一种易于管理和使用的方法,用来将原本与HTML代码混杂在一起PHP代码逻辑分离.简单的讲,目的就是要使PHP程序员同前端人员分离,使程序员改变程序的逻辑内容不会影响到前端人员的页面设计,前端人员重新修改页面不会影响到程序的程序逻辑,这在多人合作的项目中显的尤为重要.作为一个前端工程师了解Smarty也很有必要,本文是从官方文档上归纳出来的简明教程,以备快速查阅. 1.基本

大脑是生物体内结构和功能最复杂的组织.近年来蓬勃发展的脑蛋白组学研究是绘制大脑功能分子图谱.全面理解大脑生理病理机制的必经途径.跨膜蛋白家族在突触信号传递和神经可塑性调节中扮演重要角色,许多跨膜蛋白与精神类疾病和神经退行性疾病的发生发展密切相关.然而对动物组织中跨膜蛋白家族的组学解析仍面临巨大的技术挑战,限制了跨膜蛋白家族的深入认识. 上海科技大学iHuman研究所.生命科学与技术学院水雯箐课题组长期发展生物质谱技术,应用于G蛋白偶联受体(GPCR)的配体筛选与功能蛋白质组学研究,促进新结构.新

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过

终于找到ML日报的微信链接,抄之...................................... 请拜访原文链接:[祖母论与还原论之争]为什么计算机人脸识别注定超越人类?评价:         从直觉上,总体视觉框架,我更推崇maar视觉理论,即还原论.因为对于广泛的视觉识别,此解释在哲学意义上完备性比其他解释更好.但对于人脸识别,这就难说了.就像骑自行车需要学习,学习之后便成为"程序记忆",固定为记忆系统.对于人脸识别这种极为特殊且频次极高的行为,千万年的人类进化,是否在

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR

成熟的ERP系统的界面应该都是从模板中拷贝出来的,各类功能的界面有规律可遵循.软件界面设计模式化或是艺术性的创作,我认可前者,模式化的界面客户容易举一反三,降低学习门槛.除了一些小部分的功能界面设计特殊一些,ERP绝大部分的功能的界面都相似.以我接触和设计的ERP系统,总结常见的界面设计模式,供读者参考. 模式1 单据 Entry 常用于各种单据的输入界面,也可用于主文件/主档(客户,供应商,部门等)界面,参考下面的图片. 我在图中作了标识,A区是工具条按钮,所有的界面共享工具条按钮,接着是数据

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html,http://52brain.com/thread-15512-1-1.html SPM8允许两种FDR校验.一个是voxel-wise FDR,另一个是topological FDR. 如果要做voxel-wise FDR 校验,就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0. (有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显示FWE矫正和NOR

首先感谢大神空里流霜耐心的讲解,这篇笔记内容主要是整理他的谆谆教导,虽然他也看不到>< 所有数据都要经过平滑. Paired t-test虽然在2nd-level analysis中,但是由于本次实验每个被试只有一张图(自己内部已经没有东西可以比较了),所以可以直接在2nd-level analysis中做检验. P.S. 如何判定需不需要做1st-level analysis呢?简单地说,就是每个被试只有一张图的时候不需要再做1st-level analysis. >Specfy 2n

原文摘自我的前端博客,欢迎大家来访问 http://www.hacke2.cn 起因 今天和豪哥聊天,才知道他是我老乡,而且特别近..真的感觉他是我的贵人,这是他从 联想校招扣出来的,我们就用JavaScript来实现吧 联想校招员工信息展示点击弹出详细信息 过程 给的有HTML还有CSS3,我打算先用前端模板技术讲信息都出来,之前数据是写死在HTML 数据封装在data.js里 var data = []; data.push({ 'name' : 'Dillon', 'enname' : '

随着时代的变迁,日月星辰轮回,不断的有新的事物被创造于世,作为在这个世界活着的前端工程崽的我,最近又接触了一门新手艺“node.js”.自从它2009年诞生至今,被很多前端推崇,我起步已经晚了,还好它没有被大量应用,因为用这个技术需要懂行的人才才行.我现阶段自学了一些,做个自学记录,把我所学的点点滴滴都记录下来. node.js 一个运行在服务器端的javascript,不是一种独立的语言,也不是一种js框架,它是脱离浏览器的束缚,用来与服务器端其他软件互动,它的解释器还是用js的V8引擎. 一

哈哈,看到了一篇我最感兴趣的领域的新闻报导,可以深挖里面的各种细节. Quanta Magazine: Illuminating Science - 原文出处 卡内基·梅隆大学 - Tai Sing Lee 谷歌学术  大学官网(真牛逼,论文多,引用率高) Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA)  高级智能研究计划   Wiki Wei-Chung Allen Lee - Instructor in Neurobiolog

python3的默认编码方案是utf-8编码,看了些资料,来做总结. 要说utf-8,就要说说unicode,要说unicode,就要说ASCII,我们还是慢慢来. 1.ASCII ASCII编码最初是由老美搞出来的,满足了英文在计算机中的的表达和存储.开始呢,ASCII使用一个字节的后7位来进行编码. 每位有0,1 两种状态,那么就有2^7个数(十进制从0~127)来代表128个不同的字符.后来人们又对ASCII码进行了扩展,把最高位也用上了,那么就又多了128个可编码的空间. 可是,全世界难

日前,中国科学院神经科学研究所.中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心.香港科技大学生命科学部和分子神经科学国家重点实验室.中国科技大学自动化研究所在 Cell 上联合发表了一篇概述论文<China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing>,介绍了「中国脑计划」在基础神经科学.脑疾病和脑启发计算上的研究进展.机器之心对这篇论文进行了完整的编译,读者也可通过以下链接查看原论文.

一.Building Loosely Coupled Components MVC模式最重要的特点就是关注点分离.我们希望应用中的组件能尽可能的独立,相互之间即使有依赖也要在我们的控制之下. 在理想情况下,每个组件对其他组件都是透明的,只通过抽象接口来交互.这就被叫做loose coupling(松散的耦合),这可以使测试和修改变得容易. 一个简单的例子可以使事情进入状态.如果我们正在写一个叫做MyEmailSender的组件来发送e-mail,我们就需要实现一个接口定义出发送邮件需要的所有公共

1.把表A从表空间TSP1更改成表空间TSP2的方法 解答:alter table A move tablespace TSP2 2.删除表的列: 解答:alert table 表名 drop 列名 3.删除表空间的数据文件? 解答:用SQLPLUS命令: drop tablespace tablename including contents 就可以把所有相关的数据删除 4.如何用ALTER命令把表数据加到缓存表里,清除呢? 解答:添加:alert table 表名 cache 清除:aler