FreeSurfer 是美国哈佛-麻省理工卫生科学与技术部和马萨诸塞州总医院共同开发的一款磁共振数据处理软件包,是基于 Linux 平台的全免费开源软件.FreeSurfer 能完成对高分辨率的 MRI 图像进行分割.配准及三维重建,其处理过程主要包含去头骨.B1 偏差场校正.体数据配准.灰白质分割.面数据配准等.FreeSurfer 可以方便地处理大脑 MRI 图像,并生成高精度的灰.白质分割面和灰质.脑脊液分割面,根据这两个表面可以计算任何位置的皮质厚度及其他面数据特征如皮质 外表面积.曲率

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首先,ica是一种探索性的方法,属于数据驱动的范畴. ica计算量很大,一般都是离线式计算. ica基于的猜想是,世界是加性的.在我们所研究的脑科学中,所采集到的BOLD信号,是由一些源信号所构成,更准确地说,是由这些源信号叠加而成的.也就是说,假设我们以每个体素为研究对象,那么每个体素的BOLD信号在每个时间点的数值,都是由很多个独立的源信号所组成.注意,在这里,我们对于ica的要求就是分离出的源信号是独立的. 那么,源信号来自于哪里呢? 来自于某个体素,来自于某个脑区,来自于分散在大脑皮层各

关于Git暂存区的理解      暂存区可以说是Git的三大重要的区域之一,另外两个分别是工作目录和Git仓库,所以说对暂存区的深入理解可以帮助我们理解很多Git命令背后隐藏的工作原理.今天,本文将以一名初学者的角度详细讲解Git暂存区,涉及到的Git命令也会作简单的介绍但不会深入.     在这里,我们先抛出Git暂存区的概念和相关理解,后面会一一说明.     (1)所谓的暂存区只是一个简单的索引文件而已.     (2)暂存区这个索引文件里面包含的是文件的目录树,像一个虚拟的工作区,在这个

Oracle索引类型 B树索引 特定类型索引 确定索引列 主键和唯一键值列的索引 外键索引 其他合适的索引列 B树索引 B树索引算法 B树是指B-tree(Balanced Tree),B树的存在是为了存储设备而设计的一种多分叉的树.B树中 每个节点至多含有m个子节点 每个非叶子节点除了根节点之外至少含有⌈m/2⌉个子节点 根节点至少含有2个子节点否则它是叶子节点 有k个子节点的非叶子节点包含k-1个键值 所有叶子节点出现在同一层 其中,m称为该B树的阶,一个3阶B树的节点的排列如同 [指针]键

大脑是生物体内结构和功能最复杂的组织.近年来蓬勃发展的脑蛋白组学研究是绘制大脑功能分子图谱.全面理解大脑生理病理机制的必经途径.跨膜蛋白家族在突触信号传递和神经可塑性调节中扮演重要角色,许多跨膜蛋白与精神类疾病和神经退行性疾病的发生发展密切相关.然而对动物组织中跨膜蛋白家族的组学解析仍面临巨大的技术挑战,限制了跨膜蛋白家族的深入认识. 上海科技大学iHuman研究所.生命科学与技术学院水雯箐课题组长期发展生物质谱技术,应用于G蛋白偶联受体(GPCR)的配体筛选与功能蛋白质组学研究,促进新结构.新

<环球科学>2019年03月号 高水平的科普杂志.本期我感兴趣的话题有: 1:65岁以上老年人是转发假新闻的主力: 2:人的面孔特征可以通过50个维度来定义: 3:华裔科学家发现人脑颞叶中有6个“面孔脑区”,主要功能是识别人脸: 4:不仅仅是黑猩猩,红猩猩.大猩猩和倭黑猩猩也过着像儿童寓言里那种无所事事的生活,运动量极少: 5:人类演化出了一套必须要保持高水平体力活动才能维护身体健康的机制: 6:全世界约有100个部落生活在与世隔绝的状态中: 7:水电调峰——根据电力需求的变化调整水流大小,是

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过

阅读文献:Distance Dependent Infinite Latent Feature Model 作者:Samuel J.Gershman ,Peter I.Frazier ,and David M.Blei   摘要: 潜在特征模型在对数据进行小模块分解的过程中被广泛使用.这些模型的贝叶斯非参数变量在潜在特征上使用了IBP先验,进而使得特征的数量由数据决定.我们提出了一种一般化的IBP--距离依赖IBP,用来建模不可交换数据.这种模型依赖于数据点之间定义的距离,倾向于使相邻近的数据共

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 强化学习(RL)最近以击败欧洲围棋冠军等重大成就重新受到欢迎.在这里,我们第一次表明,RL可以有效地用于训练一个脉冲神经网络(SNN),以在不使用外部分类器的情况下在自然图像中执行目标识别.我们使用了前向卷积SNN和时间编码方案,其中激活最强的神经元最先发放,而激活较弱的神经元随后发放,或者根本不发放.在最高层,每个神经元都被分配到一个目标类别,并且假设刺激类别是第一个要发放的神经元类别.如果这一假设是正确的,神经元

百篇博客系列篇.本篇为: v63.xx 鸿蒙内核源码分析(文件系统篇) | 用图书管理说文件系统 | 51.c.h.o 文件系统相关篇为: v62.xx 鸿蒙内核源码分析(文件概念篇) | 为什么说一切皆是文件 | 51.c.h.o v63.xx 鸿蒙内核源码分析(文件系统篇) | 用图书管理说文件系统 | 51.c.h.o v64.xx 鸿蒙内核源码分析(索引节点篇) | 谁是文件系统最重要的概念 | 51.c.h.o v65.xx 鸿蒙内核源码分析(挂载目录篇) | 为何文件系统需要挂载 |

先来看看整体的结构,结构体定义在DexFile.h里面   在dexFileSetupBasicPointers中设置各个子结构体,当然是在解析DexHeader之后 源码在DexFile.c文件中   在解析每个子结构体之前我们先了解下leb128格式, 源码leb128.c中解析这种格式  LEB128 ( little endian base 128 ) 格式 ,是基于 1 个 Byte 的一种不定长度的编码方式 .若第一个 Byte 的最高位为 1 ,则表示还需要下一个 Byte 来描述

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种

转自:http://blog.csdn.net/chrovery/article/details/51088425 转自 http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=27717694&id=3971861 一.前言 对于现在编译的一些module要insmod在系统上时,可能会报各种各样的错误.这些错误仔细研读内核源码,都能找出原因.2.6 内核以前的insmod部分主要依赖于modutils源码包,在用户层基本将工作完成

第三块: 数据区         索引区中的最终数据偏移以及文件头中描述的map_off偏移都指向数据区, 还包括了即将要解析的class_def_item, 这个结构非常重要,下面就开始解析   class_def_item:         这个结构由dex文件头中的classDefsSize和classDefsOff所指向, 描述Dex文件中所有类定义信息, 每一个DexClassDef中包含一个DexClassData的结构(classDataOff),         每一个DexCl

dex是Android平台上(Dalvik虚拟机)的可执行文件, 相当于Windows平台中的exe文件, 每个Apk安装包中都有dex文件, 里面包含了该app的所有源码, 通过反编译工具可以获取到相应的java源码.        为什么需要学习dex文件格式? 最主要的一个原因: 由于通过反编译dex文件可以直接看到java源码, 越来越多的app(包括恶意病毒app)都使用了加固技术以防止app被轻易反编译, 当需要对一个加固的恶意病毒app进行分析或对一个app进行破解时, 就需要了解

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html,http://52brain.com/thread-15512-1-1.html SPM8允许两种FDR校验.一个是voxel-wise FDR,另一个是topological FDR. 如果要做voxel-wise FDR 校验,就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0. (有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显示FWE矫正和NOR

首先感谢大神空里流霜耐心的讲解,这篇笔记内容主要是整理他的谆谆教导,虽然他也看不到>< 所有数据都要经过平滑. Paired t-test虽然在2nd-level analysis中,但是由于本次实验每个被试只有一张图(自己内部已经没有东西可以比较了),所以可以直接在2nd-level analysis中做检验. P.S. 如何判定需不需要做1st-level analysis呢?简单地说,就是每个被试只有一张图的时候不需要再做1st-level analysis. >Specfy 2n

原文出处: Ticmy 1 2 int i = 0; i = i++; 结果还是0为什么? 程序的执行顺序是这样的:因为++在后面,所以先使用i,"使用"的含义就是i++这个表达式的值是0,但是并没有做赋值操作,它在整个语句的最后才做赋值,也就是说在做了++操作后再赋值的,所以最终结果还是0 让我们看的更清晰点: 1 2 int i = 0;//这个没什么说的 i = i++;//等效于下面的语句: 1 2 3 int temp = i;//这个temp就是i++这个表达式的值 i++

哈哈,看到了一篇我最感兴趣的领域的新闻报导,可以深挖里面的各种细节. Quanta Magazine: Illuminating Science - 原文出处 卡内基·梅隆大学 - Tai Sing Lee 谷歌学术  大学官网(真牛逼,论文多,引用率高) Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA)  高级智能研究计划   Wiki Wei-Chung Allen Lee - Instructor in Neurobiolog