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小学生的创造性思维和大脑网络发展
图1分析管道的示意图。（a）解剖和静止状态数据采集。（b）使用FMRIPREP 20.2.1进行成像数据预处理。（c）使用礼品工具箱的静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）数据的ICA组和三个感兴趣网络的ICS选择（DMN，SN，ECN）。这允许从体素活动产生空间图和时间课程。（d）静态功能网络连接（SFNC）是在所有儿童的平均时间课程上进行的，以生成空间图，时间课程光谱和FNC相关性。（E）在每个孩子的整个时间过程中执行动态功能网络连接（DFNC）。一种基于窗口的方法将信号分为相同长度的小窗口，然后是K-均值算法，将相似窗口重组为簇。分析产生了DFNC措施，例如停留时间（即，参与者在每个大脑状态中花费的时间/扫描）。
人的大脑使用空间模式代表分段环境
人类和动物使用认知图来表示环境的空间结构。尽管这些地图通常被概念化为以等电位的方式扩展到已知的空间，但Psy Chrogical证据表明，人们在心理上分段的复杂环境进入了子空间。不明白这项操作背后的神经认知机制，我们熟悉了参与者的虚拟庭院，该虚拟庭院被河流分为两半。然后，我们使用行为测试和fMRI来了解如何在此环境中编码空间位置。参与者的空间判断和多毒素激活模式受庭院的划分影响，表明即使环境的所有部分都可以共同提供，边界的存在也会引起精神分割。在海马和枕叶区域（OPA）中，在示意图空间代码中表现出的环境的分段组织，这些空间代码表示两个子空间中的几何等效位置。在retplenial复合物（RSC）中，响应与集成的空间图更一致。这些结果表明，人们同时使用局部空间模式和集成的空间图来表示分段环境。我们假设示意图可以作为组织成分元素组织复杂知识结构的一般机制。
全脑血管图：图学习和神经科学的数据集和基准（VesselGraph）
生物神经网络定义了人类和其他哺乳动物的大脑功能和智力，并形成了超大的空间结构图。它们的神经元组织与大脑微血管的空间组织紧密相连，微血管为神经元提供氧气并构建互补的空间图。这种血管（或血管结构）在神经科学中起着重要作用；例如，血管结构的组织（和变化）可以代表各种病理的早期迹象，如阿尔茨海默病或中风。最近，组织透明化的进展使得全脑成像和小鼠大脑血管整体分割成为可能。基于这些成像方面的进展，我们将基于特定的成像协议提供可扩展的全脑血管图数据集。具体来说，我们使用一种利用体积渲染引擎 Voreen 的改进图形提取方案来提取血管图，并通过 OGB 和 PyTorch Geometric 数据加载器以可访问且适应性强的形式提供它们。此外，我们使用引入的血管图数据集对许多最先进的图学习算法在血管预测和血管分类的生物学相关任务上进行了基准测试。我们的工作为推进图学习研究进入神经科学领域铺平了道路。作为补充，所呈现的数据集为机器学习社区提出了具有挑战性的图学习研究问题，包括将生物学先验纳入学习算法，或扩展这些算法以处理具有数百万个节点和边的稀疏空间图。1
在空间隔离的巨噬细胞种群中预测了不同的...
6美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学发展生物学系7 Stanford University，Stanford University，Stanford，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学8史坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学。 #correspondence应解决：Magdalena Matusiak，Ph.D.。 300 Pasteur DR，RM L209，94305 Stanford，美国加利福尼亚州，美国病理学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国，美国，美国，美国，美国，美国病理学。 300 Pasteur DR，RM L235，94305，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国病理学系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州，MRIJN@Stanford.Edu +1 +1（650）723-5252 723-5252宣言，所有作者都没有宣布任何潜在的冲突。 运行标题人类巨噬细胞的空间图6美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学发展生物学系7 Stanford University，Stanford University，Stanford，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学8史坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学。#correspondence应解决：Magdalena Matusiak，Ph.D.。 300 Pasteur DR，RM L209，94305 Stanford，美国加利福尼亚州，美国病理学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国，美国，美国，美国，美国，美国病理学。 300 Pasteur DR，RM L235，94305，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国病理学系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州，MRIJN@Stanford.Edu +1 +1（650）723-5252 723-5252宣言，所有作者都没有宣布任何潜在的冲突。运行标题人类巨噬细胞的空间图
具有辨别能力的探雷器
金属探测器广泛用于探测战争遗留爆炸物，如地雷和未爆炸弹药。几乎所有专业探测器都基于涡流原理。目前误报数量高达总警报数量的 99.9%。因此，排雷界非常需要专业地雷探测器增加鉴别能力。我们展示了两种互补的方法：使用垂直信号轮廓和水平空间图。这是通过在搜索头上添加垂直距离传感器和惯性定位单元来实现的。图像处理方法可用于区分金属压载物和危险物体。在本文中，我们展示了用于涡流成像的完全自主 3-D 定位单元开发的第一步。关键词：金属探测、地雷探测器、鉴别、信号高度分布、涡流
通过高级 CSA 改进战略决策的相关技术
随着网络攻击的范围和规模不断扩大，全球许多组织目前都面临着无法根据他们在网络领域收集的大量数据做出明智决策的困境。从网络安全分析师到高级政府官员，利益相关者都需要网络通用作战图 (C-COP)，以便根据收集的网络数据做出决策。需要先进的网络态势感知 (CSA) 来实时确定、概念化和预测潜在的网络威胁和漏洞，这一点至关重要。C-COP 中展示的技术提供了对网络攻击的敏锐理解，从而增强了分析师、网络运营中心 (NOC) 领导和高级管理人员的决策能力。通过使用新颖的关联技术，可以轻松快速地揭示恶意活动的背景，从而允许做出明智的决策，以了解如何对抗、缓解和/或防御发现的攻击。在网络域中关联和可视化信息的主要方法基于地理空间数据、网络拓扑或 Internet 协议 (IP) 空间。但是，这些方法对网络态势感知提出了一些限制，包括地理位置准确性、视觉清晰度和表示一致性。我们提出了一种最近开发的方法，该方法通过利用 IP 空间中的“所有权”概念，将分层树形图的概念推广到网络数据的关联和可视化。生成的 IP 空间图已成功用于 CSA，例如网络事件响应、网络攻击的取证调查和信息安全持续监控 (ISCM)。我们的分层 IP 空间图可视化一个域，而不是特定的数据集，因此可以同时显示许多不同的数据源和数据类型作为叠加层以支持 C-COP。决策者需要一种专业且可定制的可视化，以便快速了解、关联、跟踪并能够对 IP 空间内的活动采取行动。我们的实施还通过使用基于 Web 的多用户界面和称为网络标记语言 (CML) 的开放数据格式，支持公共和私人实体之间改进的信息共享。
网络富集的显着性测试 -
功能网络通常指导我们对脑表型关联空间图的解释。然而，评估感兴趣网络中关联的丰富方法的方法在科学严谨和基本假设方面有所不同。虽然某些方法依赖于主观解释，但其他方法对成像数据的空间结构做出了不切实际的假设，从而导致虚假阳性率膨胀。我们试图通过从一种在基因组学研究中广泛用于测试一组基因和感兴趣表型之间的关联的方法中借用洞察力来解决这一差距。我们提出了网络富集显着性测试（NEST），这是一个灵活的框架，用于测试脑 - 表型关联对功能网络或大脑的其他子区域的特异性。我们将NEST应用于研究表型关联，并通过大规模神经发育研究的结构和功能性脑成像数据进行研究。
物理风险分数和财务影响数据
S＆P全球可持续性1气候变化危害建模使用CMIP6气候模型，这是最新一代的全球气候模型，告知气候变化间室内面板（IPCC）7。最近将来自35个CMIP6模型的温度和降水数据从模型的不同天然空间分辨率下降到均匀的0.25°纬度宽度网格，其中包括NEX-GDDP 8降尺度的CMIP6数据集，构成了可持续性1 Hagard Model的基础。NEX-GDDP数据集进行了历史基线以及四个方案，SSP126，SSP245，SSP370和SSP585；但是，并非所有35个基础CMIP6型号都可以用于所有情况。首先重新处理数据格式，即时间切片的空间图，以在每个网格单元格生成2100年的每日时间序列。模型均值时间序列，该数据构成了可持续性1模型中九种危害中五个的主要驱动因素。