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数学天才大脑在长链推理任务中的脑电图源空间同步状态转换和马尔可夫建模
图5 代表不同簇内同步状态的原型功能脑网络。在非任务空闲状态和推理过程中，原型网络的拓扑结构分别对应于（a）默认模式网络（DMN）、（b）中央执行网络（CEN）、（c）背侧注意网络（DAN）、（d）扣带回-岛叶网络（CON）、（e）左腹侧额顶叶网络（lVFPN）、（f）右腹侧额顶叶网络（rVFPN）和（g）腹侧视觉网络（VVN）。此外，在推理任务过程中还形成了额外的（h）右额颞叶网络（rFTN）。在原型网络中，每个红球代表一个节点，其直径与节点度数成正比
电压可调弹性体复合材料利用形状不稳定性实现快速结构颜色变化
结构性着色材料可以根据外部刺激改变颜色，这使得它们可能用作比色传感器、动态显示器和伪装。然而，它们的应用受到角度依赖性、响应缓慢以及缺乏时间和空间同步控制的限制。此外，光子薄膜中很容易发生形状不稳定引起的平面外变形，导致光子晶体材料的颜色不均匀。为了应对这些挑战，我们将结构性着色光子玻璃和介电弹性体致动器结合在一起。我们使用外部电压信号快速（远小于 0.1 秒）调整颜色变化。光子玻璃产生的颜色对角度的依赖性较低，因此即使由于电压触发的不稳定性（弯曲或起皱）而弯曲，它们的颜色也是均匀的。作为概念验证，我们展示了一种像素化显示器，其中的各个部分可以独立快速地打开和关闭。这种广角、耐不稳定、变色的平台可用于下一代柔性曲面彩色显示器、具有形状和颜色变化的伪装以及多功能传感器。
癫痫发作严重程度的定量标记库
癫痫发作的严重程度是患有癫痫病患者的重要临床指标，与生活质量密切相关。1然而，测量癫痫发作严重程度的最佳方法尚不清楚。现有的测量癫痫发作严重程度的量表，包括国家医院癫痫发作严重程度量表（NHS3），2,3利物浦癫痫发作量表，4和癫痫发作严重性问卷，有5个问题，包括有关癫痫发作的各个方面的问题，包括癫痫发作的各个方面。大多数量表通过其临床分类6分开癫痫发作6，以反映不同癫痫发作类型的严重程度的差异。现有癫痫发作严重程度的主要缺点是他们依赖患者或护理人员的回忆。6例如，由于癫痫发作本身，患者对癫痫发作的回忆可能会受到损害。7,8因此，以无偏见的方式评估从癫痫发作到癫痫发作的严重程度的变化是有挑战性的。因此需要测量各个癫痫发作严重程度的物体定量工具，以了解不同时间尺度上癫痫发作的变化。基于脑电图（EEG）的严重性标记是量化癫痫发作严重程度的潜在方法。过去的研究使用了脑电图9和空间同步10作为癫痫发作严重程度的代理。还建议癫痫发作活性的解剖学扩散作为癫痫发作严重程度的量度。6尚未确定这样的措施如何比较每个患者的方法。此外，随着时间的流逝，各种与严重程度直接相关的癫痫发作特征。进行检查，局灶性癫痫发作更有可能在睡眠中概括，尤其是颞叶癫痫（TLE）。12帖子抑制的结果也取决于癫痫发作的时间。13,14亚临床癫痫发作