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通过时间异步和程序连接的活动跟踪实现大型神经网络模拟的可扩展性
图 2：混合算法 [19]（图 (a) 和 (b)）和 ATiTA(P)（图 (c) 和 (d)）的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点，而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合，所有地方的脉冲都用红色表示，突触传递事件用橙色表示，下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P)，灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中，由于大小为 T com 的突触延迟，下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲，然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中，每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的，并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量，一些 PU 可能会等待其他 PU，而不会在每个线程上进行大量计算，因此它们的负载较低。在 (c) 中，对于 ATiTA(P)，在网络级别使用离散事件方法：计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后，仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中，(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列，因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意，两种算法（混合算法和 ATiTA(P)）都具有时间精度，可以是经典的数值精度 10 15，从这个意义上讲，它们都计算连续时间。
健康的年轻人的主观睡眠质量调节对惩罚的敏感性和奖励与与失眠症有关的地区的功能连通性
抽象的慢性不健康的睡眠行为是情绪和焦虑症出现的主要危险因素。尽管如此，我们仍然缺乏理解，为什么有些人比其他人更容易受到睡眠中断引起的情感失调。有了初步证据表明，在积极和负面情绪处理过程中的大脑活动可能起重要的调节作用，我们在大量健康的年轻人中进行了全脑静止状态功能连接分析（n = 155）。使用在失眠症障碍中始终影响的区域，我们研究了与睡眠质量相关的神经连通性模式，这些模式对与各个奖励和惩罚处理的措施的相互作用既不敏感又敏感，并评估了与情感健康索引的联系。大多数发现反映了睡眠质量和增强敏感性之间的相互作用，而良好的卧铺和贫困者则报告了相反的关联。这样的连接之一是，前中央回和后岛之间的耦合与特质焦虑症相关，其连通性值在较差的卧铺中观察到最低的连通性值，对惩罚较高敏感。反过来，唯一与睡眠质量相关的发现，即在亚果中扣带回皮层和丘脑之间的耦合也与习惯使用情绪抑制策略有关。关键词睡眠质量； fMRI;功能连通性；对惩罚的敏感性；对奖励的敏感性；情绪调节；焦虑因此，本研究提供了证据表明，情感功能在确定睡眠质量不良对大脑连通性和情绪健康的影响方面起着至关重要的作用，这为为什么某些人比其他人更容易受到与其他人相关的情感失调的影响提供了合理的机制。
倦怠综合症中的功能连接：静息......
慢性职业压力与情绪和认知功能的明显下降有关。神经机制研究表明，职业倦怠者的大脑活动和事件相关电位模式发生了显著变化。本研究对静息状态下的大脑功能连接进行了分析，从而更深入地了解了职业倦怠综合征的伴随机制。样本包括 49 名职业倦怠员工和 49 名对照者，按年龄、性别和职业匹配（M 年龄 = 36.15，SD = 8.10；59 名女性，39 名男性）。从 256 通道 EEG 系统收集连续密集阵列 EEG 数据。使用静息态范式在闭眼（EC）和睁眼（EO）条件下测试了职业倦怠和对照者之间的功能连接差异。结果表明，职业倦怠组和对照组的大脑活动存在显著差异。倦怠组的静息状态网络的特点是睁眼状态下 alpha3 子带（11-13 Hz）的额叶和中线区域功能连接减少。连接减少的最显著影响是在右额叶脑区观察到的。这些分析首次指出了倦怠综合征中 alpha3 子带内功能连接的独特方面。这些发现为倦怠综合征的神经生物学基础及其与静息状态网络变化的关联提供了见解。有关倦怠受试者神经特征的数据可能有助于了解认知功能和情绪调节下降的机制，并寻找适当的治疗方法。
黎曼几何用于结合 BCI 中的功能连接度量和协方差
脑机接口不需要任何肌肉能力就能进行交流，因此被广泛研究用于帮助运动障碍患者。脑电图 (EEG) 作为一种低成本、轻量级的技术，是记录大脑活动产生的电位的常用方法 [1]。尽管 BCI 有着广泛的临床应用，但它却无法在实验室外使用。需要克服的主要挑战之一是受试者之间高度的差异性，在文献中称为“BCI 效率低下”现象，相当一部分用户即使经过几次训练后仍无法控制 BCI 设备。解决这个问题的有效方法之一是改进神经解码器 [2]。为此，研究得出了依赖于协方差矩阵的新特征，例如，对于 𝑇 信号样本的 EEG 信号 𝑋，𝐶𝑜𝑣 = 1 𝑇 −1 𝑋𝑋 ⊤，以及邻接矩阵。这些邻接矩阵是
6D姿势估计未见物体的工业增强现实
土地利用变化和气候变化被认为是当前生物多样性下降的两个主要驱动力。保护区有助于保护景观免受其他拟人化障碍，并在正确设计后可以帮助物种应对气候变化的影响。当旨在保护区域生物多样性而不是保护焦点物种或景观元素时，受保护区需要覆盖区域生物多样性的代表性，并在功能上连接，从而促进网络中受保护区域中的个体移动，以最大程度地提高其有效性。我们开发了一种方法来定义有效的保护区，以生态代表性和功能连通性作为标准在区域网络中实施。我们在加拿大Que´bec的Gaspe'sie地区说明了这种方法。我们使用基于个体的模型模拟了濒临灭绝的大西洋天际驯鹿人群（rangifer tarandus caribou）的运动，以确定基于这种大型哺乳动物的功能连通性。我们创建了多个保护区网络方案，并评估了其生态反映性和对当前条件的功能连接性。我们选择了最有效的网络方案的子集，并提取了其中包括的保护区域。生态代表性与创建网络的功能连接之间的权衡。在最有效的网络中反复选择了可用的区域。最大化生态代表性和功能连通性的保护区代表了在有效保护区域网络中实施的合适区域。这些领域确保了该区域生物多样性的代表样本被网络涵盖，并最大程度地提高了保护区域之间和内部的随着时间的流动。
使用脑电图数据
摘要 - 这项工作的目的是使用癫痫患者的脑电图数据，并使用交叉频谱密度（CPSD）分析大脑区域之间的连通性。我们通过去除癫痫发作的人来获取76个脑电图疗程中的数据。然后，我们为每个患者计算了210个电极对的CPSD。最初，我们在整个样品中计算了CPSD，然后根据与不同大脑状态相关的频段进行了分层。我们观察到大脑轮毂，默认模式网络（DMN）和附加到DMN的抗相关网络。大脑的连通性随频率变化而变化，因此大脑状态。EEG分析是一种相对便宜，持续时间较长，而更方便的方法比fMRI，但提供了类似的信息。类似的研究可用于识别大脑连接模式，而大脑通过为任务收集脑电图数据来执行特定任务。关键字 - ：大脑连接，集线器，脑电图
大脑电活动和功能连接减少......
Annamaria Painold 1 , Pascal L Faber 2 , Eva Z Reininghaus 1 , Sabrina Mörkl 1 , Anna K Holl 1 , Peter Achermann 2 , Bernd Saletu 3 , Gerda Saletu-Zylharz 3 , Peter Anderer 3 , Nina Dalkner 1 , Armin Birner 1 , Susanne Bengesser 1 , Hans-Peter Kapfhammer 1 , Patricia Milz 2 1 奥地利格拉茨医科大学精神病学和心理治疗系 2 瑞士苏黎世精神病学大学医院精神病学、心理治疗和心身医学系，KEY 脑-心智研究所 3 维也纳医科大学精神病学和心理治疗系，维也纳 通讯作者：Eva Z Reininghaus，精神病学和心理治疗系心理治疗医学，格拉茨医科大学，Auenbruggerplatz 31，A-8036 格拉茨，奥地利。电子邮件：eva.reininghaus@medunigraz.at
基于大脑连通性的现实生活创造力预测由语义记忆结构介导
创造力的联想理论认为，创造性认知涉及产生远距离联想的能力，以及在语义记忆中不相关的概念之间建立有用联系的能力。然而，现实生活中的创造性行为是否以及如何依赖于语义记忆结构及其神经基础仍不清楚。我们在参与者接受语义相关性判断任务时获取了多回波功能磁共振成像数据。这些评级用于估计他们各自的语义记忆网络，其属性可显著预测他们现实生活中的创造力。使用连接组预测建模方法，我们确定了基于任务的功能连接模式，这些模式可预测与创造力相关的语义记忆网络属性。此外，这些属性介导了功能连接与现实生活中的创造力之间的关系。这些结果为大脑连接模式如何通过语义记忆结构支持现实生活中的创造性行为提供了新的见解。我们还展示了如何使用计算网络科学来结合行为、认知和神经层面的分析。
使用生成对抗神经网络对多发性硬化症患者大脑结构连接进行数据增强
背景和目标：机器学习框架已经展示了其在处理复杂数据结构方面的潜力，并在包括脑成像在内的许多领域取得了显著成果。然而，训练这些模型需要大量的数据。这在生物医学领域尤其具有挑战性，因为由于获取的可及性、成本和病理相关的多变性，可用的数据集有限且通常不平衡。为了克服这一挑战，可以使用生成模型来生成新数据。方法：在本研究中，提出了一个基于生成对抗网络的框架来创建多发性硬化症 (MS) 中的合成结构脑网络。该数据集包括 29 名复发缓解型和 19 名继发进展型 MS 患者。使用 T1 和扩散张量成像 (DTI) 采集来获取每个受试者的结构脑网络。对新生成的脑网络质量的评估是通过 (i) 分析其结构特性和 (ii) 研究它们对分类性能的影响来执行的。结果：我们证明了高级生成模型可以直接应用于结构脑网络。我们从数量和质量上表明，新生成的数据与真实数据相比没有显著差异。此外，使用生成的样本扩充现有数据集可提高分类性能（ 퐹 1 푠푐표푟푒 81%），而基线方法（ 퐹 1 푠푐표푟푒 66%）则没有。结论：当需要基于连接组的数据增强时，我们的方法为生物医学应用定义了一种新工具，为通常的基于图像的数据增强技术提供了一种有效的替代方案。