XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System活动连接
利用数字工具开展行动
如果你想从更大范围减少数据踪迹，可以采取以下措施。你访问的网站会跟踪你访问时的行为。这样做有利有弊。但对于那些希望浏览时不留痕迹的人来说，这不是一件好事。要解决这个问题，你可以使用匿名浏览器，如 TOR 或 Epic Browser。这些浏览器会屏蔽你的数据，包括来自互联网服务提供商的数据。你也可以使用虚拟专用网络 (VPN)。这些浏览器会向其他人隐藏你的特定互联网身份。每个互联网帐户都有一个唯一的 IP 地址号。因此，可以将互联网活动连接到这些特定 IP 地址之一。VPN 会更改你的 IP 地址，使活动无法连接回你。
BRAIN-2020-0815-ver9-Long_3P 430..446 - NSF-PAR
目的：在本研究中，我们提出了一种新颖的自适应约束独立向量分析 (acIVA) 方法来有效捕捉动态血氧水平依赖性 (BOLD) 活动 (dBA) 的时间和空间特性，并有效地量化 dBA (sdBA) 的空间特性。我们还建议将 dBA 纳入大脑动力学研究，以深入了解活动连接共同进化模式。简介：使用功能性磁共振成像 (fMRI) 研究人脑动力学，可以识别独特的功能网络连接 (FNC) 状态，并为精神障碍提供新的见解。有证据表明，fMRI 捕捉到的 BOLD 活动和 FNC 都与心理和认知过程有关。然而，只有少数研究评估了这两个功能领域的相互关系。此外，由于需要研究精神分裂症的异质性，识别精神分裂症亚组具有重要的临床意义。方法：我们设计了一项模拟研究来验证 acIVA 的有效性，并将 acIVA 应用于从精神分裂症患者和健康对照者 (HC) 收集的静息态 fMRI 数据的动态研究，以调查 dBA 和动态 FNC (dFNC) 之间的关系。结果：模拟研究表明 acIVA 准确捕捉了空间变异性并提供了 sdBA 的有效量化。fMRI 分析产生了同步的 dBA-时间属性 (tdBA) 模式，并表明 dBA 和 dFNC 在空间域中显着相关。利用这些动态特征，我们可以识别出在临床症状方面具有显著差异的精神分裂症亚组。结论：我们发现，与 HC 相比，精神分裂症患者的脑功能组织异常，因为精神分裂症患者的同步 sdBA-tdBA 模式较少，并且精神分裂症患者更喜欢融合多个脑区的部分。使用动态特征识别精神分裂症亚组启发了神经影像学在研究疾病异质性方面的应用。