XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拓扑图
ExtremeCloud™IQ网站引擎
ExtremeCloud IQ站点引擎提供端到端网络可见性。它通过遥测和深度数据包检查（DPI）提供了深入的详细信息，并为应用程序的性能和网络的性能提供了深入的细节。拓扑图提供了非试产和织物可视化，例如监视与织物相关的参数以及主要和次要路径的能力。非速度可视化包括虚拟局部网络（VLAN）的可见性，或以太网环架构的以太网自动保护切换（EAPS）方案中主要和次要路径的链接状态。用户可以可视化链接聚合组（lag）和多间隔链接聚合组（MLAG）的状态，并确定哪些设备参与链接聚合。他们可以可视化桥梁端口扩展器（BPE）拓扑，以确定使用了哪些控制桥，存在哪些BPE和拓扑状态。此解决方案使用户能够通过提供颗粒状分析和面料管理来更有效地管理其网络，从而做出数据驱动的，知情的决策。
基于相锁的值函数连接矩阵和CNN-LSTM
摘要：为了有效地检测由虚拟现实环境引起的运动疾病，我们开发了一种专门设计用于视觉诱导的运动疾病的分类模型，采用了相位锁定值（PLV）功能连接矩阵和CNN-LSTM架构。该模型解决了传统机器学习算法的缺点，尤其是它们在处理非线性数据方面的功能有限。我们使用来自25名参与者的EEG数据构建了基于PLV的功能连接矩阵和网络拓扑图。我们的分析表明，视觉诱发的运动疾病显着改变了脑电图中的同步模式，尤其是影响额叶和颞叶。功能连接矩阵用作我们的CNN-LSTM模型的输入，该模型用于对视觉诱导的运动疾病的状态进行分类。该模型表现出优于其他方法的优越性能，从而达到了伽马频带中最高的分类精度。具体来说，二进制分类的最高平均准确度为99.56％，三元分类达到86.94％。这些结果强调了该模型的分类有效性和稳定性，使其成为帮助诊断运动疾病的宝贵工具。
组装图作为生态装配的罗塞塔石
抽象的生态装配 - 通过物种引入的生态社区形成的过程 - 最近看到了动态，信息和概率方法的令人兴奋的理论进步。但是，这些理论对于非理论家通常仍然无法获得，并且缺乏统一的镜头。在这里，我介绍了汇编图作为连接这些新兴理论的集成工具。组装图在视觉上表示组装动力学，其中节点象征物种组合和边缘代表由物种引入驱动的过渡。通过组装图的镜头，我回顾了生态过程如何减少随机物种到达（信息方法）的不确定性，确定图形性能，以保证物种共存并检查动态模型类别的拓扑图（动态方法）的拓扑类别（动力学方法），并使用不合时宜的信息（概率方法）来量化过渡概率（概率方法）。为了促进经验测试，我还回顾了将复杂的组装图分解为较小的可测量组件以及用于得出经验组装图的计算工具的方法。总的来说，对理论进步的数学光评论旨在促进对生态组装的预测理解的经验研究。
使用梯度类激活图进行基于图像的学习，以增强运动想象技能的生理可解释性
摘要：脑电图 (EEG) 测量由运动想象范式 (MI) 刺激的大脑活动，该技术与广泛使用的脑机接口 (BCI) 技术结合使用具有多种优势。然而，记录数据的内部/外部差异显著，对个人技能对所取得的表现有重大影响。本研究探索区分 MI 任务的能力以及大脑产生诱发心理反应的能力的可解释性，从而提高准确性。我们开发了一个深度和宽度卷积神经网络，该神经网络由从多通道 EEG 数据中提取的一组拓扑图提供。此外，我们沿 MI 范式时间线以不同间隔执行基于梯度的类激活图 (即 Grad-Cam++) 的可视化技术，以解释神经反应随时间变化的受试者内部差异。我们还对提取的地图的动态空间表示在整个受试者集中进行聚类，以更深入地了解 MI-BCI 协调技能。根据对运动诱发电位 GigaScience 数据库进行评估的结果，所开发的方法增强了运动意象的生理解释，例如节律之间的神经同步、大脑侧化以及预测 MI 发作反应及其在训练期间的演变的能力。
基于LIDAR定向子图像的自动驾驶图之间的航向点传输模块
摘要：车道图对于描述道路语义和使用本地化和路径规划模块实现安全的操作非常重要。这些图被认为是长寿细节，因为道路结构中发生了罕见的变化。另一方面，由于有必要使用不同的定位系统（例如GNSS/INS-RTK（GIR），Dead-Reckoning（DR）或SLAM Technologies）更新或扩展地图，因此可能会更改相应拓扑图的全局位置。因此，应将车道图准确地在地图之间传输，以描述车道和地标的相同语义。考虑到其在关键的道路结构中实施的挑战性要求，本文根据LiDAR强度路面在图像域中提出了一个独特的转移框架。目标图中的道路表面被分解为全球坐标系中的X，Y和YAW ID的定向子图像。XY ID用于使用参考图检测公共区域，而YAW ID则用于重建参考图中的车辆轨迹并确定相关的车道图。然后将方向子图像匹配到参考子图像，并将图形安全地传输。实验结果已经验证了所提出的框架在地图之间安全，准确地传输巷道图的鲁棒性和可靠性，无论道路结构的复杂性，驾驶场景，地图生成方法和地图全局精度的复杂性如何。
将直接脑电刺激与人类连接组相结合
神经系统和神经发育疾病是主要的公共卫生问题，迫切需要新的治疗方法。有效疗法的开发依赖于对与行为产生因果关系有关的神经基质的精确映射。目前，在清醒手术中的认知和神经监测期间进行的直接电刺激 (DES) 被认为是脑功能因果映射的黄金标准。然而，DES 受到刺激部位局部性的限制，阻碍了在网络层面上对人类大脑功能的真正整体探索。我们使用了来自 612 名胶质瘤患者的 4137 个 DES 点，结合人类连接组数据（静息态功能 MRI，n = 1000 和扩散加权成像，n = 284），以提供对包含 12 个不同行为域的因果宏观功能网络的多模态描述。为了探究我们程序的有效性，我们 (i) 比较了健康和临床人群的网络拓扑图；(ii) 测试了 DES 衍生网络的预测能力； (iii) 量化结构和功能连接之间的耦合；(iv) 建立一个多变量模型，能够量化单个受试者与规范人群的偏差。最后，我们通过测试 DES 衍生的功能网络在识别与术后语言缺陷相关的关键神经调节靶点和神经基质方面的特异性和敏感性，探究了 DES 衍生的功能网络的转化潜力。与单独使用 DES 相比，DES 和人类连接组数据的组合导致全脑覆盖率平均增加 29.4 倍。DES 衍生的功能网络可以预测未来的刺激点（准确率为 97.8%），并得到皮层下刺激的解剖连接的强烈支持。我们没有观察到患者和健康人群在群体和单个受试者层面上存在任何显著的拓扑差异。通过展示具体的临床应用，我们发现 DES 衍生的功能网络与多个功能域中的有效神经调节目标重叠，在使用不同刺激技术的颅内刺激点进行测试时表现出高度特异性，并且可以有效地用于表征术后行为缺陷。DES 与人类连接组的整合从根本上提高了 DES 或单独功能成像提供的功能映射的质量。DES 衍生的功能网络可以可靠地预测未来的刺激点，与底层白质具有很强的对应性，并且可以用于患者特定的功能映射。可能的应用范围从精神病学和神经病学到神经心理学、神经外科和神经康复。
人类的视觉皮层流
本文描述的追踪通路的方法包括对来自同一组 171 名人类连接组计划参与者的 7T 结构和功能 MRI 数据执行的扩散纤维束成像 (Huang et al., 2021)、功能连接和有效连接 (Ma et al., 2022; Rolls et al., 2022a; Rolls et al., 2022b; Rolls et al., 2023a; Rolls et al., 2023b; Rolls et al., 2023d)，以及对 88 名人类连接组计划 (Larson-Prior et al., 2013) 参与者执行的脑磁图 (Rolls et al., 2023c)。扩散拓扑图测量的是大脑区域之间的直接解剖通路，而不是方向，不提供有关连接方向的证据，并且在上述研究中，功能和有效连接可以作为有益的补充，因为扩散纤维束成像有时可能会在通路交叉的地方产生假阳性，并且可能会错过一些特别长的通路。功能连接是通过一对皮质区域中的 BOLD 信号之间的 Pearson 相关性来衡量的，可能反映间接相互作用和共同输入，并且不提供有关任何影响方向的证据。然而，高功能连接确实反映了一对大脑区域的相互作用程度，并且确实反映了功能，因为它在静息状态和任务执行之间是不同的。本文描述的调查中使用了静息状态连接，因为它可以提供一个基本的连接矩阵，即使参与者可能无法执行特定任务（如某些精神障碍），也可以对其进行调查。有效连接旨在衡量两个大脑区域在每个方向上相互影响的程度，并利用时间延迟来估计有时被描述为因果关系的东西。有效的连接对于测量皮质区域之间尤其重要，因为至少在皮质层次结构中，解剖结构是不对称的，通常皮质层 2 和 3 向前投射到下一个皮质区域的层 2 和 3，而反向投影往往起源于更深的皮质层，并投射回前一个皮质区域的层 1，终止于皮质锥体细胞的顶端树突，因此可能具有较弱的影响，可以通过自下而上的前向输入分流（Markov et al., 2013; Markov and Kennedy, 2013; Markov et al., 2014; Rolls, 2016, 2023）。我们测量的有效连接被描述为全脑生成有效连接，因为它是可以生成所有 360 个皮质区域之间的功能连接和延迟功能连接（fMRI 为 2 秒，MEG 为 20 毫秒）的有效连接矩阵，并使用基于相互作用的 Stuart-Landau 振荡器的皮质连接模型的 Hopf 算法（Deco 等人，2019 年；Rolls 等人，2022b 年；Deco 等人，2023 年；Rolls 等人，2023c 年）。