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World File Search System连通性
我不仅推进连通性，而且
为了保持技术领先地位并紧跟市场步伐，我们采取了全面的创新方法。我们的文化是创造力、内部创业精神和持续提升技能。我们与客户和合作伙伴合作，共同创建数字系统和解决方案，以解决他们的痛点，转变他们的运营和流程，以提高效率并取得积极的业务成果。这可以通过加快组织的态势感知，通过我们快速处理大量信息和数据的感知能力来实现。决策变得明智而有效，响应行动及时，成本、人力和环境资源的浪费更少。这些解决方案使我们能够在农业和教育、医疗保健、公共安全和国防等不同领域创造价值并产生有意义的影响。
对早期育儿干预对杏仁核 - 眶额皮层静止状态连通性连通性的初步检查：一项随机临床试验
我们研究了婴儿期为儿童的情绪调节和休息状态功能连通性（RS-FC）的基于证据的育儿计划的长期因果关系。家庭被儿童保护服务（CPS）转诊为寄养计划的转移的一部分。还招募了一群低风险的家庭。cps涉及的家庭被随机分配以接收目标（附件和生物行为追赶，ABC）或对照干预措施（家庭的发展教育，DEF），然后婴儿已满2。两种干预措施都是基于家庭的，手动的，并且长10年。在童年时期，儿童接受了6分钟的休息状态功能性MRI扫描。基于杏仁核种子的RS-FC分析以干预组作为群体级别的兴趣预测指标完成。57个儿童（N ABC = 21; n def = 17; n comp = 19; m年龄= 10.02岁，范围= 8.08 - 12.14）成功地扫描了。def组证明了负左杏仁核↔OFC连接性，而在ABC和比较组中，连通性接近零（ABCVSDEF：Cohen的D = 1.17）。ABC可能会在干预完成后约8年增强高危儿童的调节性神经生物学结局。
手写而非打字可以促进广泛的大脑连通性：一项对课堂有影响的高密度脑电图研究
随着传统手写逐渐被数字设备取代，研究其对人脑的影响至关重要。研究人员记录了 36 名大学生的脑电活动，当时他们正在使用数字笔手写视觉呈现的单词，并在键盘上打字。研究人员对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了连接分析。手写时，大脑连接模式比键盘打字时复杂得多，如顶叶和中脑区域的网络枢纽和节点之间广泛的 θ/α 连接一致性模式所示。现有文献表明，这些大脑区域和此类频率的连接模式对于记忆形成和编码新信息至关重要，因此对学习有益。我们的研究结果表明，通过使用笔时精确控制的手部运动获得的视觉和本体感受信息的时空模式对促进学习的大脑连接模式有很大贡献。我们敦促孩子们从小就必须在学校接触手写活动，以建立为大脑提供最佳学习条件的神经元连接模式。虽然在学校保持书写练习至关重要，但跟上不断发展的技术进步也很重要。因此，教师和学生都应该知道在什么情况下，哪种练习能产生最好的学习效果，例如在记课堂笔记时或写论文时。
重新分析O（N）模型的关键指数通过功能重新归一化组的流体动力学方法 胆汁盐水解酶-Catania 戒烟对糖尿病的影响 - ... 调查SIC MOSFET身体二极管反向恢复和快速恢复条件 益生菌的应用及其潜在的健康益处 linbo3薄膜通过溶胶 - 凝胶/自旋涂层方法，使用新型的杂物锂 - niobium前体 比较了地球的环境生命周期表现 - 从场景图中基于变压器的图像生成 阐明阻塞性睡眠呼吸暂停综合征中氧化应激和炎症生物标志物的复杂性：全面的评论 药理增强 回顾牙周组织工程和骨再生的见解和进步 Edaphobase 2.0 通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议 3D网格语义分割的图形变压器 影响农民参与自愿碳市场的意图的因素：计划行为的扩展理论
理解微观自由度在强烈相互作用的系统的行为是许多物理领域的主要目标，范围从结构镜[1,2]到基本粒子理论[3,4]，甚至延伸到量子重力[5,6]。但是，这些系统的第一原则计算通常非常困难，并且需要强大的工具。计算在系统进行相转换时特别具有挑战性，因为可能会出现新的自由度并变得相关。在这种情况下，基本理论必须始终如一地关联这两个阶段，从而描述了从一组自由度到另一组自由度的过渡。对于二阶过渡，系统在所有长度尺度上的行为取决于有限的所谓关键指数。这一问题的许多现代方法中的一种是功能重新归一化组（FRG）[7-11]，也称为精确的重新归一化组（RG）或
根据时间序列fMRI数据计算出的阿尔茨海默氏病的因果功能连通性
已知大脑区域之间的功能连通性在阿尔茨海默氏病中发生改变，并有望成为早期诊断的生物标志物。功能连接性的几种方法获得了代表大脑区域之间随机关联（相关）的非指导网络。但是，关联不一定意味着因果关系。相比之下，因果功能连通性（CFC）更有信息，提供了代表大脑区域之间因果关系的有向网络。在本文中，我们通过静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）记录了来自三个临床组的受试者的静止功能磁共振成像（RS-FMRI）的因果功能连接组：认知正常，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。我们应用了最近开发的时间感知PC（TPC）算法来推断整个大脑的因果功能连接组。TPC在时间序列设置中基于有向图形建模的全脑CFC的模型估计。我们将TPC的CFC结果与文献中其他相关方法的结果进行了比较。然后，我们使用了TPC的CFC结果，并基于Welch的t -test t -test t -Values获得的Alzheimer和认知正常组之间的CFC边缘强度的差异进行了探索性分析。因此，发现大脑区域与临床/医疗机构的研究人员发表的有关受阿尔茨海默氏病影响的大脑区域的文献一致。
使用时间卷积网络的动态功能连通性分析，用于注意力缺陷/多动症疾病识别
活动）（美国精神病学协会等，2013）。估计，多动症影响大约7.2％的全球人（Thomas等，2015）。当前对ADHD的诊断主要依赖于行为评估和临床措施来量化该疾病的严重程度（Sayal等，2018; Chan等，2023），这是由于其病理机制和临床症状的复杂性而成为一项艰巨的任务（USAMI，2016年）。因此，高度可取的任何计算机辅助诊断方法的出现，该方法支持一种客观和定量方法以自动识别ADHD。静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）是一种非侵入性神经影像学技术，在休息时测量了血氧水平依赖性（BOLD）信号的自发性波动，已广泛用于研究人类的脑功能（Lee等人，2013; cortese et; cortese et and an e an e an e an e an e an。Functional connectivity (FC) derived from rs-fMRI is able to characterize brain function abnormality and thus has been widely used for diagnosis of psychiatric diseases, such as schizophrenia, autism spectrum disorders (ASD), and attention deficit/hyperactivity disorders (ADHD) ( Du et al., 2018 ; Wang et al., 2019c ; Canario et al., 2021 ）。在fMRI分析的领域中，通常假定大脑FC在整个扫描过程（通常几分钟）中是固定的。实际上，越来越多的证据表明，FCS在短时间内发生了很大变化（Zhang等，2016; Jie等，2018; Ding等，2022; Huang等，2023），并且静态FC分析不能充分地感知这些动态的这些动态变化。滑动窗口方法是量化动态FC（DFC）的常用技术。根据此方法，从每个主题中提取的粗体时间序列首先使用固定大小的滑动窗口将每个主题分配为多个重叠或非重叠段，然后将基于每个段的FC网络构建以进行后续分析。基于滑动窗口的DFC分析的现有方法可以大致分为两类：（1）传统的机器学习方法和（2）深度学习方法。In the first category, low-level measures (i.e., clustering coefficients) of FCs are first extracted as new representations of the data, and then the corresponding classifier (i.e., support vector machine, SVM) is trained for final prediction ( Wee et al., 2016 ; Jie et al., 2018 ; Wang et al., 2021 ).例如，Wee等人。（2016）提议使用融合的多组套索算法同时生成这些子细分市场的DFC网络。然后，从每个生成的FC网络计算聚类系数。最后，所有这些段的串联系数都用于训练SVM分类器进行疾病诊断。Jie等。 （2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。 最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。 Luo等。 但是，基于传统的现有方法Jie等。（2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。Luo等。但是，基于传统（2023）提议计算时间微晶格动力学和光谱功率特征，以分析ADHD和正常对照（NCS）及其亚型之间的组差异。这些研究表明，考虑动态特性有助于改善疾病诊断的性能，而发现的FC的变化可能是将患者与正常对照区分开的潜在生物标志物。
促进萨摩亚农村 ICT 连通性，可行战略
当新冠疫情来袭时，大多数人都在家里工作和学习。对互联网的需求——非常重要，问题增多 - 网络连接不良 - 没有数据 - 没有设备 - 设备不兼容 - 根本没有互联网
硅光子芯片I/O用于超高带宽和节能的模具连通性
数据中心和高性能计算系统的流量需求在过去十年中成倍增长，这是由于机器学习，大数据分析，尤其是深度学习（DL）基于人工智能（AI）应用程序中数据密集型工作量的泛滥。最近在自然语言处理和内容产生中表明，大型语言模型的巨大潜力进一步加速了技术的进步，而采用了越来越大的更大的DL模型和数据集[1]。持续的趋势引发了巨大的努力，提高了计算硬件的能力，尤其是通过积极的并行性和专业化[2，3]，远远超过了基本通信基础设施的进步[4]。因此，将大量数据移动和芯片之间的移动已成为计算性能和能源效率的瓶颈，将这种系统的连续缩放缩放到Exascale [5]。