XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVLSM
路由协议-LMS -Apada印度尼西亚
使用身份验证，提供以下HOP信息（Next Hop）和多播，对RIP进行了一些改进，即支持VLSM。在每个路由中添加子网掩码信息使路由器不必假设该路由具有与使用的子网掩码相同的子网掩码。
Chiro-Electroxtortic Triggers具有多功能活性介电层
失语症患者可能会出现各种语言障碍，例如中风等脑损伤。在中风期间和中风后发生了多个相互依存的神经生物学事件，导致灰色和白质的脑组织死亡（Quillinan，Herson和Traystman，2016年），并严重破坏负责语言处理的大脑区域之间的联系。在过去的几十年中，神经影像学研究提供了对这些语言降低的病理学的见解，并且可以将发现的结果大致分为两组：1）局灶性脑损伤对语言功能的影响，2）2）网络级别的影响 - 网络级别的影响 - 语言行为对语言行为（Kiran＆Thompson，2019，2019）。在这里，我们将在它们的方法论的背景下首次回顾这些观察结果，重点介绍使用结构数据的研究，然后提出对结构连通性破坏的补充分析，以进一步了解我们对势力失语中语言障碍的理解。基于体素的病变 - 症状映射揭示了皮质损伤与语言障碍之间的关系（VLSM，Bates等，2003）。传统上，VLSM在每个大脑的每个体素上使用T统计量来确定病变地形与中风后的游骑兵能力有关，例如规格的生产和语音组成（Borovsky，Saygin，Bates，＆Drorkers，2007; Henseler，Regenbrecht，＆Obrig，＆Obrig，＆Obrig，2014; U Yaa等 Halai, & Labon, 2014 ; Chn, et al., 2011 et al., 2017 ; 2018 ; ; schumer et al., 2010 ; ya m m , 2013 ; Republic et al., 2018 ), 2018 ; Pro- Cessing ( Den Ouden et al., 2019 ; Drorkers, Wilkins, Van valin, redfern, & jaeger, 2004 ; Lukic et al., 2020 ; Magnusdots et al., 2013 Roalsky等人，2017年），数字和单词阅读（Døli等，2020； Piras＆Maranglo，2009）和拼写（Rapp，Purcell，Hillis，Capasso，＆Miceli，2016年）
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神经影像学研究受伤大脑的空间归一化：
神经影像学方法的最新进展使研究人员能够以整个脑，体素的方式从个体那里获得各种结构和功能参数。要通过使用此类数据进行小组级别分析，必须确定个人之间体素2之间的一对一对应关系。解决此问题的最常见方法是将单个大脑注册为标准模板。许多复杂的空间注册方法可用于此目的。但是，当研究人群中大脑的个体变异性通过伤害或疾病大大增加时，使用当前可用的注册方案实现了各个大脑的令人满意的一致性，就成为一项艰巨的任务。诉诸于手动区域（ROI）绘图或使用仅兴趣的转换可能不是可行的选择，因为精确的空间归一化是基于体素基于体素的多种技术（例如基于Voxel的形态计数器）的先决条件（VBM； Ashburner＆Friston，2000），基于Tensor的基于基于tensor的基于基于voxer的技术。 1998; GASER，VOLZ，Kiebel，Riehemann和Sauer，1999年；汤普森，伍兹，巨型和托加，2000年），基于体素的病变 - 症状映射（VLSM； Rorden＆Karnath，2004），以及基于辅助的Voxel-Wise Meta-analys（Fox＆Fox，Fox，Fox＆liaird＆fox＆liaird＆fox＆liaird，