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World File Search System醒来
醒来和睡眠期之间意识率延长的患者的脑电图差异
结果：1。MC中的分形维度（Higuchi的分形维度（HFD））往往高于所有阶段VS/UWS患者的分形维度（HFD），仅在醒来阶段存在显着差异（P <0.05）。醒来阶段的HFD与CRS-R评分呈正相关，并以88.3％的诊断精度表现出最高的诊断精度。与VS/UWS中的Teager-Kaiser能量运营商（TKEO）在MCS中的患者水平也更高，在NREM2阶段（p <0.05）中，与CRS-R-R分数和诊断精度为75.2％，在NREM2阶段中显着。MCS患者中的δ -band功率频谱密度[PSD（δ）]低于VS/UWS中的患者，在唤醒阶段明显如此明显（P <0.05），并且与CRS -R分数呈负相关，诊断精度为71.5％。
慢波睡眠醒来后大脑网络的重构：神经通讯中的干预措施和影响
睡眠惯性是指在醒来后立即经历的短暂的警觉性和表现力受损时期。人们对这一现象背后的神经机制知之甚少。更好地了解睡眠惯性期间的神经过程可能有助于深入了解觉醒过程。在生物夜晚从慢波睡眠中突然醒来后，我们每 15 分钟观察一次大脑活动，持续 1 小时。使用 32 通道脑电图、网络科学方法和受试者内设计，我们评估了对照和多色短波长丰富光干预条件下各频带的功率、聚类系数和路径长度。我们发现在对照条件下，觉醒大脑的典型特征是全局 theta、alpha 和 beta 功率立即降低。同时，我们观察到 delta 波段内的聚类系数下降和路径长度增加。醒来后立即暴露在光线下可以改善聚类变化。我们的结果表明，大脑内的长距离网络通信对于觉醒过程至关重要，并且大脑可能会在这种过渡状态下优先考虑这些长距离连接。我们的研究突出了觉醒大脑的一种新神经生理学特征，并提供了一种光在醒来后改善表现的潜在机制。
醒来加入我吧！一种用于无线电网络中最大匹配的节能算法
我们考虑由小型自主设备组成的网络，这些设备彼此之间以无线方式进行通信。在设计此类网络的算法时，最小化能耗是一项重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要且有限的资源。在发送和接收消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意且未知拓扑的无线电网络中寻找节点的最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log 2 n) ，时间复杂度为 O (∆ log n) 。这里 n 是节点数的任意上限，∆ 是最大度的任意上限；n 和 ∆ 是我们算法的参数，我们假设所有处理器都先验地知道这些参数。我们注意到，存在图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何重大改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在节点最终发生故障时备份其数据。此处，一个关键目标是最小化最大负载，其定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种高效的分散式低能耗算法，该算法可以找到一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个 polylog(n) 因子。