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人脑活动的时空复杂性结构
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。
这不是宣传：与现实作战的冒险
他没有从人们所熟悉的俄罗斯“网络水军”或自封的“互联网研究机构”及其对 2016 年美国总统大选的操纵开始，而是从菲律宾开始，以此来解除读者的戒心。通过这样做，他含蓄地指出，虽然俄罗斯是应对虚假信息的核心，但它现在只是一个更深层次、更普遍的问题的表现。他展示了自发的个人——比如马尼拉的“P”——如何将心理研究与社交媒体上可扩展的操纵活动、表演暴力、抗议或政策行为、网络新闻和固定会议结合起来——以改变选举方式，让大多数读者感到不舒服，强调分裂、替罪羊和错误信息。他展示了这些网络如何经常得到俄罗斯互联网研究机构的支持，模糊了国家界限，因为数字领域的国家公民发现自己被自称是本地的声音所包围，但实际上，这些声音是由受资助的巨魔农场的工人和全球志愿者组成的混合体。
人脑活动的时空复杂性结构
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。
耦合非厄米踢转子中定向动量流与弹道能量扩散的共存
我们用数值方法研究了具有 PT 对称势的耦合踢动转子中的量子输运。我们发现当复势虚部幅度超过阈值时，波函数会发生自发的 PT 对称性破缺，而耦合强度可以有效调节该阈值。在 PT 对称性破缺状态下，由周期性踢动驱动的粒子在动量空间中单向运动，标志着定向电流的出现。同时，随着耦合强度的增加，我们发现从弹道能量扩散转变为一种改进的弹道能量扩散，其中波包的宽度也随时间呈幂律增加。我们的研究结果表明，由粒子间耦合和非厄米驱动势相互作用引起的退相干效应是造成这些特殊输运行为的原因。
地平线的副本
从较小的调整开始可能是有益的。这里有一些指示：1。分析您的想法，如果您带来任何困扰，请尝试将自己脱离情况，并专注于您告诉自己的叙述。2。在关注自己的思想并确定模式后，用绝对替代绝对，设想用“有时”和“ this”之类的短语代替诸如“ nothens”和“始终”之类的短语。3。定义自己和周围的人考虑给予行为一个称呼。考虑对自己说：“我今天没有干净，”而不是今天不清理自己的“懒惰”。您没有通过一个动作来定义。4。寻求积极的方面在每种情况下至少确定了至少三个积极方面，即使它一开始就显得不堪重负。一开始似乎并不自然，但最终会发展成为一种自发的实践。5。证据是否会增强您的负面看法？在得出结论之前，请确保您拥有所有信息，请考虑询问，研究和询问自己和他人。努力更努力地接受这些现实。
将常见的认知模型应用于静息态 fMRI 可识别帕金森病中的异常功能连接
要全面了解人类的认知功能，必须结合网络化大脑区域之间的相互作用模型。这些网络相互作用的改变是许多神经退行性疾病认知障碍的根本原因，为大脑结构和认知功能之间提供了重要的生理联系。认知架构通常用于解释健康大脑如何运作，通常使用基于任务的活动。然而，这种描述是不完整的。大多数系统级大脑活动都是自发的或内在的，无论受试者是否在执行任务都会发生。在这里，我们提供证据表明，共同认知模型（一种从现有认知架构分析中得出的共识模型）可以（a）推广到解释静息状态下的大脑活动，而不是在执行任务期间，以及（b）正确识别帕金森病中基底神经节连接的差异。关键词：共同认知模型；静息态 fMRI；帕金森病；动态因果建模
达到LFP电池的强大状态估计
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。
![arxiv：2412.15477V1 [CS.CV] 2024年12月20日](/simg/4\49250d0a542083947e8ca98027ad367b67d6f7eb.webp)
arxiv：2412.15477V1 [CS.CV] 2024年12月20日
接受严重失衡的数据培训时，深层神经网络通常很难准确地识别几个样本的课程。先前在长尾认可的研究试图使用已知样本分布来重新平衡学习，主要解决了同类水平上不同的分类困难。但是，这些方法通常会忽略每个类内的实例难度变化。在本文中，我们提出了一个困难的平衡利润率（DBM）损失，这既考虑阶级失衡和实例难度。dbm损失包括两个组成部分：一个范围的边缘，以减轻由不平衡的类频率引起的学习偏见，以及根据其自发的难度分配给硬阳性样本的实例余量。dbm损失通过将较大的边缘分配给更困难的样本来提高类别的判别性。我们的方法与现有方法无缝结合，并始终提高各种长尾识别基准的性能。
持续性皮质振荡对听觉有节奏刺激的频率选择性
人类的神经行为研究长期以来一直集中在任务重复执行期间本地活动水平的变化。后来发现扩展网络中的自发神经耦合也会影响性能。在这里，我们打算揭示基本机制，相对重要性以及自发耦合与任务诱导的激活之间的相互作用。为此，我们在休息期间记录了两组健康参与者（男性和女性），而他们执行了视觉感知或运动序列任务。我们证明，对于这两项任务，任务过程中更强大的作用以及通过自发的静止节奏预测性能的自发性节奏耦合。然而，高性能的人呈现出经典任务诱导的激活，而没有更强的自发网络耦合。激活是仅在自发网络相互作用较低的受试者中需要的补偿机制。这挑战了神经处理的经典模型，并要求采取新的策略来训练和提高性能。