脑网络部分整理
人脑内的神经元是如何相互连接的
人脑内的神经元是如何相互连接的人的大脑是由亿万个神经元构成的，这些神经元通过神经突触相互连接，形成了人脑内复杂的神经网络。
神经网络是人体最为神奇和神秘的一部分，它在控制和调节人体各项生理活动方面起着不可替代的作用。
那么人脑内的神经元是如何相互连接的呢？一、神经元的基本结构神经元是构成神经网络的基本单元，它是由神经细胞体、轴突和树突组成的。
神经细胞体内含有细胞核和细胞质，其中细胞质内含有大量的细胞内器官，如线粒体、内质网、高尔基体等。
轴突则是连接神经元与其他神经元或肌肉细胞的重要结构，可分为可兴奋和不可兴奋两种类型。
而树突则是神经元的接收器，它负责接受来自其他神经元传来的信号。
神经元的结构对于神经元相互连接以及神经网络的构建具有非常重要的意义。
二、神经元的连接方式神经元之间的连接通常是通过神经突触来实现的。
神经突触可以分为兴奋性突触和抑制性突触。
在兴奋性突触中，轴突释放神经递质，将信号传递至接收器的树突上，从而激发神经元的电气活动，使其向后传递信息。
而在抑制性突触中，则是神经递质通过突触膜上的受体与接收器结合，从而抑制神经元的电气活动。
神经元的连接方式主要包括同型连接、异型连接和前后连接。
同型连接是指相同类型的神经元之间建立连接，如与舒张肌细胞想关的神经元大多数具有同型连接；异型连接则是不同类型的神经元之间建立连接，如视网膜和脑的神经元之间建立的连接就属于异型连接。
前后连接指的是神经元在传递信息的过程中先起先发作用的那个神经元被称为“前置神经元”，后起反应的神经元被称为“后置神经元”。
三、神经元相互连接的变化神经元之间的相互连接在不断发生变化。
在神经元发育和成熟的过程中，神经元之间的连接会不断增加，甚至一些不同类型的神经元之间也会建立起连接。
这种变化可称之为“突触可塑性”，是神经元相互连接能力强的一个突出特征。
突触可塑性表现为“长时程增效”和“长时程抑制”。
长时程增效通常表现为当同一根轴突不断地兴奋同一个神经元时，该神经元的响应会变得越来越强。
脑回路的结构和功能
脑回路的结构和功能人类的大脑是一项神奇的生物和工程学的奇迹。
我们把事物整合成象符号、启发式、情感和记忆，同时，我们可以做出创新、发明和创造。
这些结果源自于一个由数十亿神经元和它们的连接组成的网格。
在这个巨大的神经元网络中，脑回路是一个至关重要的组成部分。
脑回路由两个或多个神经元连接组成，负责为中枢神经系统提供高级认知和情感信息处理的服务。
这些回路的结构和功能旨在执行各种不同的加工任务。
目前已经确认了许多不同的脑回路类型，它们的结构和功能代表了脑的不同区域。
一些脑回路是从生物进化中古老的神经元网络中获得的，这些网络已经在进化的过程中发生了很大的变化。
其他回路则是在哺乳动物、人类或特定物种中进化出来的，似乎是为了适应特定的行为和生存需求而产生的。
回路的分类早期的神经科学家开始运用神经切片技术，系统地研究了大脑的结构，然后制定了分类系统。
这种分类通常基于三个要素：神经元的形状、设计模式和区域；然而，现代研究者经常使用类似功能结构和归因的方法，以更好地理解脑的语言和行为，而不是以神经元彼此不同的比较性为基础。
除了按功能进行分类，脑的回路也可以根据现代图像学的技术，通过计算机成像技术进行多种方面的分析。
例如，研究人员可以使用射线来跟踪脑中的钙离子，联合锥体胶质细胞分析神经元在空间上的布局、连接和传递信息的能力，以及每个感知系统的响应。
脑回路的功能脑回路几乎覆盖了大脑的全部区域，它们共同构成了人类意识和操作系统的主要组成部分。
以下是一些至关重要的脑回路：1. 工作记忆网路：这个网络包括前额皮质、侧颞皮质、额叶和枕叶区域。
这些大脑区域的联合、协调和整合功能使得大脑可以同时保持和处理复杂的工作记忆功能。
2. 视觉回路：包括视网膜、丘脑、大脑皮质和颞叶区域，该回路将可成像的光反应与形态和颜色信息学习的机制相结合。
3. 运动回路：包括脊髓、小脑、基底核和大脑皮质。
该回路处理和调节肌肉运动的复杂性，保持身体姿势和动作的平衡性能，并感知和调制周围环境的运动方向。
计算机网络管理员-网络安全知识试题(整理版)
计算机网络管理员-网络安全知识试题(整理版)1.【多项选择题】为保证密码安全，我们应采取的正确措施有()A、不使用生日做密码B、不使用少于5为的密码C、不适应纯数字密码D、将密码设的非常复杂并保证20位以上本题答案：A, B, C1.1 单项选择题】下列情形之一的程序，不应当被认定为《中华人民共和国刑法》规定的“计算机病毒等破坏性程序”的是：()。
A、能够盗取用户数据或者传播非法信息的B、能够通过网络、存储介质、文件等媒介，将自身的部分、全部或者变种进行复制、传播，并破坏计算机系统功能、数据或者应用程序的C、能够在预先设定条件下自动触发，并破坏计算机系统功能、数据或者应用程序的D、其他专门设计用于破坏计算机系统功能、数据或者应用程序的程序本题答案：A3.【单项选择题】在典型的WEB应用站点的层次结构中，“中间件”是在哪里运行的？()A、浏览器客户端C、应用服务器D、数据库服务器本题答案：C4.【单项选择题】攻击者可能利用不必要的extproc外部程序调用功能获取对系统的控制权，威胁系统安全。
关闭Extproc功能需要修改TNSNAMES. 0RA和LISTENER. ORA文件删除一下条目，其中有一个错误的请选择出来（）。
A、 sysertprocB> icache_extprocC> PLSExtprocD、 extproc本题答案：A5.【多项选择题】嗅探技术有哪些特点？（）A、间接性B、直接性C、隐蔽性D、开放性本题答案：A, B, C, D6.【多项选择题】配置PPP链路层协议时，链路层协议状态始终不能转为Up状态的处理建议：（）A、PPP链路两端的接口上配置的参数和验证方式都必须一致，LCP检查才能成功B、如果LCP协商失败，请检查LCP配置协商参数为LCP协商中，包含验证方式的协商。
验证方式协商失败也会导致LCP协商失败D、接口试图下先执行shutdown命令将接口关闭，再执行undoshutdown命令重启接口本题答案：A, B, C, D7.【单项选择题】Oracle通过修改用户密码策略可提高密码强度，以下哪个密码策略参数中文描述是错误的？()A、PASS\VORD_MAX登录超过有效次数锁定时间B、FAILED LOGIN,ATTEMPTS最大错误登录次数C、PASSWORD_GRACE_TIME密码失效后锁定时间D、PASSWORD_LIFE_TIME 口令有效时间本题答案：A8.【单项选择题】网络营业厅提供相关服务的可用性应不低于()。
脑神经网络的结构和功能调控
脑神经网络的结构和功能调控脑神经网络是人类认知和行为产生的关键。
这个网络的结构和功能比较复杂，也比较难以理解。
本文将逐步展开，探讨脑神经网络的结构和功能调控。
第一部分：脑神经网络的结构人类大脑由多个互联的神经元组成，它们的连接方式包括突触和轴突。
在脑神经网络中，神经元之间的信息传输通过这些连接来实现。
研究表明，人类大脑的突触连接超过百万亿个，整个大脑能够产生比万亿次的突触兴奋活动。
在脑神经网络中，不同的脑区负责不同的任务。
这些任务包括语言、注意力、思考、情感和记忆等。
不同的任务需要不同的神经元组成的区域来完成。
大脑受到外界刺激后，不同的神经元就会被激活，从而产生不同的行为反应。
因此，神经元密集的区域通常被认为是信息处理的中心。
除了神经元之间的连接方式，人类大脑的结构还包括各种类型的神经元。
这些神经元的类型可以根据它们发放动作电位的方式、突触连接的方式和神经递质的种类来进行分类。
第二部分：脑神经网络的功能调控脑神经网络的功能是由神经元之间的交互作用和神经传递所调控的。
一些基础的固定模式使大脑能够快速响应某些信息，如眨眼的反应。
但是，大多数情况下，大脑需要根据外界刺激做出适当的反应，这就需要各种类型的神经元协同作用。
神经元之间的连接方式以及不同神经元的特性使得脑神经网络可以自适应。
当神经元之间连接强度改变时，网络的行为模式也会发生相应的变化。
除去神经元之间的连接，神经元内部的细胞内信号还可以影响神经元的行为。
神经元关键的细胞内信号路线包括活动电位、Ca2 +浓度、cAMP和cGMP浓度等。
通过调节这些信号，神经元内外之间的传递就可以实现，从而使得神经元之间的协同更加流畅。
此外，大脑还可以通过神经递质和神经荷尔蒙来调节脑神经网络的功能。
这些分子可以在神经元之间或神经元和靶细胞之间传递信息。
结论脑神经网络的结构和功能调控非常复杂，但这两个方面都是了解人类行为的关键。
深入理解脑神经网络的结构和调控方式将有助于科学家更好地理解认知和行为的神秘之处，并开发更好的医疗和治疗方式。
情绪调节的神经机制大脑中的情绪调节网络
情绪调节的神经机制大脑中的情绪调节网络情绪是人类生活中不可或缺的一部分，它影响着我们的思维、行为和生理状态。
因此，了解情绪调节的神经机制对于我们理解和管理情绪具有重要的意义。
近年来，神经科学的研究发现大脑中存在着一个复杂的情绪调节网络，该网络由多个脑区相互连接和调节，共同参与情绪的生成与调节。
本文将通过介绍大脑中的情绪调节网络及其神经机制，帮助读者深入了解情绪调节的基础知识。
1. 情绪调节网络的组成情绪调节网络由多个脑区组成，主要包括前额叶皮层、扣带回皮层、杏仁核和边缘系统等。
这些脑区相互协作，形成一个复杂的神经网络，以实现情绪的生成、识别和调节。
1.1 前额叶皮层前额叶皮层是情绪调节网络的重要组成部分，主要包括前额叶皮质、顶叶皮质和顶前皮层。
这些脑区与其他大脑区域相互连接，并参与情绪的调节和表达。
前额叶皮层能够对情绪进行认知评估，并通过抑制或增强其他脑区的活动来实现情绪的调节。
1.2 扣带回皮层扣带回皮层是情绪调节网络的另一个重要组成部分。
扣带回皮层参与情绪的调节和控制，特别是对于负面情绪的调节具有关键作用。
它通过与其他脑区的连接，调节情绪的表达和情绪记忆的形成。
1.3 杏仁核杏仁核是大脑中一个重要的情绪中枢，主要参与情绪的生成和情绪记忆的形成。
它与前额叶皮层和扣带回皮层之间存在着密切的连接，共同调节情绪的表达和情绪记忆的形成。
1.4 边缘系统边缘系统是情绪调节网络的一个重要组成部分，包括海马体、杏仁核和杏仁回等多个脑区。
边缘系统参与情绪的产生和调节，并且与前额叶皮层和扣带回皮层之间存在着密切的联系，共同构成复杂的情绪调节网络。
2. 情绪调节网络的神经机制情绪调节网络实现情绪调节的神经机制主要包括情绪的产生、识别和调节三个方面。
2.1 情绪的产生情绪的产生受到多个脑区的共同调控。
前额叶皮层通过对环境刺激的评估和情绪记忆的形成，参与情绪的产生。
杏仁核作为情绪的核心区域，通过与其他脑区的连接，对情绪的产生起到关键作用。
脑科学视野下儿童执行功能的发展及其对早期教育的启示(一)
脑科学视野下儿童执行功能的发展及其对早期教育的启示(一)作者：杨元魁来源：《动漫界·幼教365(管理)》2020年第06期博士，现就职于东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室、东南大学学习科学研究中心、东南大学生物科学与医学工程学院，负责儿童情感研究室的工作：兼任江苏省心理学会普通与实验心理学专业委员会副主任，联合国儿童基金会“青少年社会情绪学习”项目专家，南京市中小学心理健康教育指导专家。
主要研究领域包括儿童心理与行为发展、心理健康教育、STEM教育和创客教育等。
在日常生活与工作中，你是否会被孩子的行事冲动且不计后果、固执己见且不知变通、遇到困难就消极沮丧等行为折磨得心力交瘁？你是否经常不畏艰辛、苦口婆心地教诲幼儿，可他们却“左耳朵进，右耳朵出”，屡教不改？你是否因孩子注意力难以集中、多动难安，就担心孩子患上了“多动症”？其实，这些现象都与儿宣的执行功能关系密切。
既然如此，儿童的“执行功能”究竟是如何发展的，又是如何影响儿童的学习与生活的昵？它对儿童早期教育有何启示？很多时候，父母和老师都会对孩子的一些“问题”行为感到心力交瘁，例如：做事冲动易怒，表现得咄咄逼人且丝毫不顾后果;遭遇困难容易受挫，不愿意坚持尝试，消极沮丧，甚至情绪崩溃，难以抚慰;时常因为一些微不足道的事情而乱发脾气;即使成人反复强调要做些什么、怎么做，还是会忘记该做什么：在集体活动中经常积极举手回答老师的问题，但一问三不知，抑或是答非所问，即使可以复述老师的问题，回答得也是牛头不对马嘴;固执己见，坚持以某种方式行事，即使现实情况发生变化也难以作出适当的调整，否则就恼羞成怒;离园的时候难以按照幼儿园的要求收拾和整理自己的物品;等等。
每当面对孩子的这些行为时，很多父母或老师往往会表现得无所适从，更有甚者会用吼、骂、打等强硬措施来解决“问题”，使得情况进一步恶化，给亲子关系或师幼关系造成消极影响。
事实上，这些“问题”行为都是幼儿的脑发育尚未成熟所表现出来的“执行功能”问题，对于大多数孩子而言，这都是十分正常的现象。
认知重评和表达抑制情绪调节策略的脑网络分析：来自EEG和ERP的证据
心理科学进展 2019, Vol. 27, No. 2, 370–380 Advances in Psychological ScienceDOI: 10.3724/SP.J.1042.2019.00370370你和上司合拍吗？组织中的上下级匹配*彭 坚1 王 震2 侯 楠3(1广州大学工商管理学院, 广州 51006) (2中央财经大学商学院, 北京 100081)(3东北大学工商管理学院, 沈阳 110169)摘 要 上下级匹配, 作为影响领导−下属良性互动的关键因素, 近几年逐渐成为组织管理研究中的前沿话题。
上下级匹配是指领导和下属在心理或行为特征方面的契合度, 包括一致性匹配和互补性匹配两种类型, 其测量方式也涉及直接测量与间接测量。
从现有文献来看, 研究者主要考察了领导−下属在人格特质、社会认知、心理状态、工作行为和关系因素等方面的匹配效应, 涉及心理过程和互动过程两大中介机制, 个体因素和情境因素两大调节机制。
未来研究可以关注传统性、面子意识等本土心理特征的匹配效应, 或者对现有的中介、调节机制进行拓展。
关键词 上下级匹配; 人与领导匹配; 领导力; 追随力 分类号B849; C931 引言在以往研究中, 领导占据着焦点位置(领导中心视角); 此时, 下属则是以配角的身份出现, 被动地接受来自领导的影响。
随着外部环境的快速变化, 学术界和实践界开始认识到, 仅凭领导一人难以做出快速而精准的决策。
换言之, 下属在实现组织目标过程中的重要性逐渐彰显。
在此背景下, 不少学者开始将研究焦点转向下属, 呼吁“下属中心”的研究(Uhl-Bien, Riggio, Lowe, & Carsten, 2014)。
人与领导匹配理论的出现, 有效整合了“领导中心”和“下属中心”两个视角, 将领导和下属置于同等重要的对称位置, 以探讨领导特征和下属特征如何共同地产生化学反应并影响到工作产出。
这些研究从上下级组合、搭配的角度, 为提高工作产出提供了富有洞见的理论与实践启发。
人脑神经网络的结构与功能
人脑神经网络的结构与功能人脑神经网络的结构主要包括大脑皮层、脑下核、脑干和脊髓等部分。
其中，大脑皮层是人脑功能最为复杂的部分，控制着感知、思维、情绪等高级认知和行为；脑下核包括丘脑、基底核、边缘系统等，主要负责控制运动、情绪和自主神经系统的调节；脑干通过连接大脑和脊髓，起着稳定和调节大脑功能的作用；脊髓负责感觉和运动的中转过程。
在人脑神经网络的功能方面，主要包括感知、运动、认知和情绪调节等。
感知是指人脑通过接收和解释感觉器官传来的信息来感知外部世界，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等。
运动是人脑对外部世界进行反应和动作输出的过程，包括意志性运动和无意识运动。
认知是指人脑对信息进行处理、存储和使用的能力，包括注意力、记忆、学习、思维、判断和解决问题等。
情绪调节是指人脑对自身内部体验和外部环境的情感反应和调节，包括愉悦、悲伤、愤怒、恐惧等情绪状态。
人脑神经网络的功能实现主要依赖于神经元之间的信息传递和神经网络的连接强度。
神经元是神经网络的基本单位，通过树突接收来自其他神经元的信号，通过轴突传递信号给其他神经元。
当神经元接收到的输入信号超过一些阈值时，就会产生兴奋传递信号；反之，如果输入信号不足以触发兴奋，神经元则处于抑制状态。
这种兴奋与抑制之间的传递和调节，形成了神经网络中信号的传递和神经元之间的连接。
这些连接会根据输入信号的频率和强度的不同，调节和改变神经网络的连接强度，从而影响信息的传递和处理过程。
此外，人脑神经网络的功能还受到神经递质的调节和突触可塑性的影响。
神经递质是神经元之间传递信号的化学物质，通过调节神经元之间的连接和传递信息的方式，影响神经网络的整体功能。
突触可塑性指的是神经元之间连接强度的可变性，可以通过训练和学习来增强或减弱神经元之间的连接，从而改变神经网络的功能。
总的来说，人脑神经网络的结构和功能是高度复杂和多样化的，涉及到多个脑区和神经元之间的连接和调节。
对人类和其他生物的认知、行为和情绪等方面具有重要作用，对于研究人脑的结构和功能、认知科学以及神经科学等领域具有重要意义。
计算机与网络基础知识
计算机与网络基础知识知识网络是知识参与者之间的社会网络。
能够实现个人、组织与组织外部的知识创造与传递，人们透过知识网络进行信息合作与交流。
目标是把技术与人连接起来，实现智力资本、结构资本和顾客资本的有效结合。
可分为内部知识网络和外部知识网络,前者强调组织内部员工间与组织间的知识交流，后者强调组织外部的知识来源，包括社区、国家社会关系，以及竞争者。
下面是小编收集整理的计算机与网络基础知识范文，欢迎借鉴参考。
计算机与网络基础知识(一)1.计算机科学基础1.1数制及其转换·二进制、十进制和十六进制等常用数制及其相互转换1.2数据的表示·数的表示(原码、反码、补码表示，整数和实数的机内表示)·非数值表示(字符和汉字表示、声音表示、图像表示)·校验方法和校验码(奇偶校验)1.3算术运算·计算机中的二进制数运算方法2.计算机系统基础知识2.1硬件基础知识·计算机系统的结构和工作原理·CPU的结构、特征、分类及发展·存储器的结构、特征分类及发展·I/O接口、I/O设备和通信设备2.2软件基础知识·操作系统的类型、配置·操作系统的功能·数据库系统基础知识·应用软件的安装与配置·网络管理软件的功能3.计算机网络基础知识3.1数据通信基础知识·数据信号、信道的基本概念·数据通信模型的构成·数据传输基础知识·数据编码的分类和基本原理·多路复用技术的分类、基本原理和应用领域·数据交换技术的分类、基本原理和性能特点3.2计算机网络基础知识·计算机网络的概念、分类和构成·协议的概念，开放系统互连参考模型的结构及各层的功能·TCP/IP协议的概念及IP数据报的格式、IP地址、子网掩码和域名·双绞线、同轴电缆、光纤和无线传输媒介的性能特点·中继器、网桥、路由器、网关、集线器、交换机等网络互连设备的主要功能和特点·PSTN、N(B)-ISDN、X.25、DDN、FRN、ATM、xDSL、VSAT等计算机网络接入技术的性能特点3.3局域网技术基础·IEEE802参考模型·局域网拓扑结构·局域网媒体访问控制技术CSMA/CD·以太网的发展历程·以太网的分类及各种以太网的性能特点·以太网技术基础、IEEE802.3帧结构、以太网跨距·交换型以太网、全双工以太网的基本原理和特点4.计算机网络应用基础知识4.1因特网应用基础知识·因特网的概念、起源和提供的基本服务，以及我国的因特网现状·通过PSTN、ISDN、ADSL和局域网接入因特网的基本原理和特性·WWW、主页、超级链接、HTML的概念及应用·电子邮件、FTP、T elnet、BBS、ICQ、网络新闻组、网络传真、网络视频会议、电子商务和电子政务的概念及应用4.2网络操作系统基础知识·网络操作系统的概念、结构和特点·Windows操作系统的安装、配置和基本应用·Linux操作系统的安装、配置、基本应用、KDE环境和Linux操作命令4.3应用服务器基础知识·DNS服务的基本原理·WWW服务的基本原理·FTP服务的基本原理·电子邮件服务的基本原理5.网络管理基础知识5.1网络管理基本概念·网络管理的概念、功能、网络管理标准和网络管理模型·简单网络管理协议SNMP概述、管理信息库、SNMP操作5.2网络管理系统基础知识·网络管理系统概念·Sniffer的功能和特点6.网络安全基础知识·可信计算机系统评估准则·网络安全漏洞·网络安全控制技术·防火墙基本原理·入侵检测系统的功能和基本原理·漏洞扫描系统的功能和基本原理·网络防病毒系统的功能和基本原理·CA中心建设的概念和基本原理·容灾系统·应急处理常用方法和技术7.标准化基础知识·标准化机构·常用的国内外IT标准8.信息化基本知识·信息化概念·有关的法律、法规9.与网络系统有关的新技术、新方法的概念·无线个人网、无线局域网、无线城域网和无线广域网的标准·无线局域网的拓扑结构、媒体访问控制方式和扩频技术，IEEE802.11·新一代网络管理系统·新一代网络技术(Ipv6,3G)·网络10.专业英语·掌握计算机技术的基本英文词汇·能正确阅读和理解本领域的简单英文资料网络系统的管理与维护11.小型计算机局域网的构建·组网设计·组网技术选择·组网设备选择及部署·设备配置和管理·划分VLAN12.综合布线·综合布线概念、组成、设计及依据的标准·综合布线基础环境准备·线缆及相关硬件的选择与安装·综合布线系统的性能指标及测试流程13.小型计算机局域网服务器配置·IP地址、子网掩码的规划配置·DNS服务器的规划、设置和维护(Linux环境和Windows环境) ·电子邮件服务器的规划、设置和维护(Linux环境和Windows环境)·FTP服务器的规划、设置和维护(Linux环境和Windows环境)·代理服务器的规划、设置和维护(Linux环境和Windows环境)·DHCP服务器的安装与设置14.Web网站的建立、管理维护以及网页制作·Web网络的规划、建设、管理与维护·使用HTML和相关软件进行网页设计与制作(如选用Photoshop、Flash、Fireworks或Dreamweaver等)·JSP、ASP、XML等动态网页编程技术的基本概念15.网络系统的运行、维护和管理·使用网络管理软件对网络的配置、安全、性能、故障、计费进行监督和管理·简单网络故障的分析、定位、诊断和排除·小型网络的维护策略、计划和实施·数据备份和数据恢复·系统性能分析，系统潜在问题分析计算机与网络基础知识(二)一最主要的三种网络(1)电信网络(电话网)，负责话音通信，也就是打电话、接听电话。
脑磁共振成像和脑网络及其分析软件
科技资讯2016 NO.16SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION信 息 技 术1 核磁共振成像核磁共振,英文全称Magnetic Resonance,简称MR,是磁矩不为零的原子核,在外磁场作用下自旋能级发生塞曼分裂,共振吸收某一定频率的射频辐射的物理过程。
核磁共振成像,英文全称为Magnetic Resonance Imaging,简称MRI,是一种生物磁自旋成像技术,它是利用原子核自旋运动的特点,在外加磁场内,经射频脉冲激后产生信号,用探测器检测并输入计算机,经过处理转换在屏幕上显示图像。
MRI能提供医学影像学中的其他成像技术所不能提供的大量信息,并且不同于已有的成像术,它对疾病的诊断具有很大的潜在优越性。
它可以直接做出横断面、矢状面、冠状面和各种斜面的体层图像,不会产生CT检测中的伪影;不需注射造影剂;无电离辐射,对机体没有不良影响。
因为核磁共振(MRI)的有效性,该技术已应用于全身各系统的成像诊断。
效果最佳的是颅脑,及其脊髓、心脏大血管、关节骨骼、软组织及盆腔等。
对心血管疾病不但可以观察各腔室、大血管及瓣膜的解剖变化,而且可作心室分析,进行定性及半定量的诊断,可作多个切面图,空间分辨率较高,显示心脏及病变全貌,及其与周围结构的关系,优于其他X线成像、二维超声、核素及CT检查。
2 脑网络研究目前,复杂脑网络研究是脑科学研究领域的一个热点,现有的基于脑电图(EEG)、脑磁图(EMG)、功能磁共振成像(fMRI)、DTI (diffusion tensor imaging)等脑成像技术的复杂脑网络研究已经表明复杂网络理论在脑结构和脑功能分析方面是一个十分强大的工具,能揭示过往分析手段所不能揭示的脑结构和脑功能的①通讯作者:高军晖(1968—),男,汉,浙江杭州人,计算机工程硕士,工程师,研究方向:数据分析、数值模拟及其在生物学、物理学中的应用,E-mail:jhgao68@。
大脑的活动特点及规律
大脑的活动特点及规律大脑是人类体内最为复杂和重要的器官之一，它通过神经元之间的信号传递和网络连接实现对身体其他部分的控制和向外界环境的感知。
大脑的活动特点及规律包括以下几个方面：1.细胞间的信号传递：大脑活动的基本单位是神经元，其特点是能够产生和传递电信号。
神经元通过电信号的传递，将感知信息传送到大脑不同的区域，并通过神经网络中的突触连接与其他神经元进行交流和信息传递。
2.多样性与高度分工：大脑不同区域负责不同的功能，分工明确。
例如，额叶负责思维与决策、顶叶负责感觉与知觉、颞叶负责记忆与语言等。
这些区域之间相互联络，形成一个复杂的网络系统。
3.可塑性：大脑具有较高的可塑性，即能够通过学习和经验改变结构和功能。
随着学习和记忆的进行，大脑中的神经元连接不断变化、重塑，从而提高大脑的适应能力和处理信息的效率。
4.节律性：大脑活动呈现出一定的节律性规律。
在大脑活动中，可以观察到不同频率的脑电波，如δ波、θ波、α波、β波和γ波等。
这些脑电波的频率和振幅反映了大脑不同状态和活动的变化。
5.脑半球间的对称性：大脑由左右两个半球组成，两个半球之间通过纤维束相互连接，实现信息的传递与协调。
左半球主要负责语言、逻辑思维和分析能力，右半球主要负责空间感知、情绪和直觉等。
这两个半球之间的协同工作使得大脑活动更为高效。
在大脑的活动中，还可以观察到一些规律的现象：1.同步性：神经元之间存在一定的同步性，即当神经元的活动发生时，周围的神经元也会相应地跟随活动。
这种同步性有助于信息的交流和加强神经网络的连接。
2.高度集群化：大脑的神经元之间不仅存在同步性，同时还会形成高度集群化的活动。
当特定功能区域的神经元同步活动时，就形成了功能模块。
这些功能模块之间的连接和协作，实现了复杂的大脑功能。
3.神经网络的自组织：大脑中的神经网络具有自组织的特性。
神经元之间的连接可以依靠经验和学习而形成、调整和优化。
这种自组织的过程使大脑能够适应外界环境的变化和需求。
新疆中小学教师计算机考试网络部分真题
新疆中小学教师计算机考试网络部分真题网络部分模拟题在浏览"C:\jskh\新课程\新课程\信息技术\未来的电脑"文件夹中的网页"index.htm"时，发现其中关于"双屏"的内容很有用，需要整理到教案中。
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语文在浏览"C:\jskh\我们新疆\名吃与瓜果"文件夹中的网页"index.htm"时，发现其中的文字内容很有用，需要整理到教案中。
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生物在浏览"C:\jskh\新课程\数学\Intel未来教育-规律\学生网站"文件夹中的网页"new_page_10.htm"时，发现页面上的"老槐树"图片很有用，需要保存起来。
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大脑相关概念
大脑是人体重要的器官之一，它掌管着我们的思考、学习、记忆、情感、行为乃至生存。
以下是关于大脑的一些相关概念：
1. 神经元：大脑的基本构造单位，神经元之间通过突触相互连接，传递信息。
2. 皮层：大脑的表层，由多层神经元组成，负责我们的认知和行为控制。
3. 髓鞘：神经元外部的一层物质，负责绝缘和加速神经信号的传递。
4. 灰质：神经元群体的颜色，位于皮层的表层，负责处理信息并控制我们的行为。
5. 白质：由神经元之间的胶质细胞和包裹髓鞘形成的网络，负责神经信号的快速传递。
6. 意识：大脑的高级功能，是我们对外部世界和自身状态的感知和认知。
7. 记忆：大脑的一种重要功能，包括短期记忆和长期记忆。
短期记忆负责我们的情绪和行为，长期记忆则储存我们的知识和经验。
8. 思考：大脑的高级认知功能，包括推理、分析、想象和决策等。
9. 学习：大脑对新的知识和经验的获取和储存的过程。
10. 情绪：大脑对外部刺激的反应，通过丘脑和边缘系统等区域进行调节。
11. 自我意识：大脑对自我身份和存在感的认知，涉及到前额叶等区域的复杂功能。
12. 睡眠：大脑在睡眠期间会进行信息的整理和储存，以及修复和重组神经网络。
13. 饮食：合理的饮食对大脑的功能至关重要，尤其是富含蛋白质和抗氧化剂的食物。
14. 精神疾病：大脑功能异常可能导致各种精神疾病，如抑郁症、焦虑症、精神分裂等，对这些疾病的研究有助于更深入地理解大脑的运作机制。
以上这些只是大脑复杂运作机制的一部分概念，要深入理解大脑，需要涉及到神经科学、解剖学、生理学等多领域的知识。
大脑的结构和功能
大脑的血液供应和脑脊液循环
大脑的血液供应： 通过颈内动脉和 椎动脉供应，负 责向大脑输送氧 气和营养物质。
脑脊液循环：脑 脊液在蛛网膜下 腔内流动，对大 脑起到缓冲和保 护作用，同时能 够清除代谢废物。
大脑健康的生活方式
均衡饮食：保证营养充足，多吃蔬 菜水果和富含蛋白质的食物
控制压力：学会调节情绪，保持乐 观心态，避免长期处于紧张和焦虑 状态
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
适度运动：每天至少进行30分钟有 氧运动，如快走、慢跑、游泳等
睡眠充足：保持规律的作息时间， 每晚睡眠7-8小时，避免熬夜和不 足的睡眠时间
达能力
空间能力：男 性通常比女性 更擅长空间思
维能力
情感处理：男 女大脑在处理 情感方面的机
制存在差异
社交能力：女 性通常比男性 更擅长处理人 际关系和情感
交流
性别对认知和行为的影响
大脑结构差异： 男性通常具有 较大的颅骨和 较重的大脑， 而女性则具有 较轻的大脑和
较小的颅骨
认知能力差异： 男性在空间认 知和数学能力 方面较强，而 女性在语言和 沟通能力方面
大脑的老化和衰退
大脑的老化过程： 随着年龄的增长， 大脑的神经元数量 逐渐减少，导致记 忆力、思维能力和 反应能力下降。
大脑老化的原因： 遗传因素、环境因 素、生活方式等都 可能影响大脑的老 化过程。
大脑老化的表现： 记忆力减退、反应 迟钝、注意力不集 中等。
大脑老化的预防： 保持健康的生活方 式，如合理饮食、 适量运动、良好的 睡眠等，有助于延 缓大脑的老化过程 。
脑神经网络耦合弹性曲线解释和计算实现
脑神经网络耦合弹性曲线解释和计算实现简介：脑神经网络是一种复杂的生物系统，它由大量的神经元相互连接而成。
这些神经元的相互作用形成了脑的功能和行为。
研究脑神经网络的耦合弹性曲线有助于我们更好地理解脑网络的运作机制，并且为人工智能领域提供启示。
1. 耦合弹性曲线的定义与解释：在研究脑神经网络时，耦合弹性曲线是指描述神经元之间连接强度和传递速度之间关系的曲线。
它表示了当激活一个神经元时，其对其他神经元的影响程度和传递速度。
耦合弹性曲线的形状和斜率可以反映神经网络中突触的连接强度、信息传递效率以及整个网络的稳定性。
2. 耦合弹性曲线的计算实现：计算脑神经网络的耦合弹性曲线需要收集大量的实验数据，并进行适当的数据处理和分析。
具体步骤如下：a. 数据采集：使用合适的实验装置记录大量神经元之间的连接强度和传递速度。
这可以通过使用多电极阵列或光遗传学等技术实现。
b. 数据处理和分析：将收集到的数据进行整理、筛选和统计分析。
这包括计算每个神经元之间的连接强度和传递速度，以及他们之间的关系。
c. 曲线拟合：根据处理和分析得到的数据，使用适当的数学模型来拟合耦合弹性曲线。
常用的模型包括多项式拟合、指数拟合和非线性回归等。
d. 结果验证和调整：将拟合后的曲线与实际观测的数据进行比较，并根据实验结果进行验证和调整。
可以通过对不同实验条件下的网络进行模拟来验证曲线的准确性。
3. 耦合弹性曲线的意义和应用：研究脑神经网络的耦合弹性曲线对于理解脑的信息处理和记忆存储机制有重要意义。
它可以揭示神经元之间的相互关系和调节机制，从而帮助我们更好地理解脑网络的功能和行为。
此外，耦合弹性曲线的研究还对刺激设计、治疗方法和人工智能领域有潜在的应用。
通过了解不同刺激条件下的耦合弹性曲线，我们可以预测和优化刺激方案以实现特定的网络效果。
在治疗神经相关性疾病时，了解脑神经网络的耦合弹性曲线可以帮助医生设计更有效的治疗方案。
4. 脑神经网络耦合弹性曲线与人工神经网络的关系：研究脑神经网络的耦合弹性曲线可以为人工神经网络的设计提供启示。
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【优质】有效清除电脑缓存的3种方法-word范文
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有效清除电脑缓存的3种方法
第一种方法：用软件清理。
打开360安全卫士，选择“ 电脑清理”选项，就可以对以下所有子选项进行一个一个清理，(目前只能一个一个清理)。
点击开始扫描后，之后软件会开始运行，之后会有清理报告，还需要用户按立即清理的哦。
如果您觉得还是不满意，您都可以选择搬迁系统盘，打开360安全卫士，然后点右手边的，更多进入功能区，如果您没添加C盘搬家功能，可以在下方选择，一点就能添加到上方，然后点击搬家即可，按着系统说的要求操作可以了。
第二种方法：用附件里的磁盘程序清理。
点开始>所有程序>附件>系统工具>磁盘碎片整理程序，打开一个新的对话框，然后选择想要清理的磁盘，点“碎片整理”即可。
清理成功后，在会话状态下会显示“磁盘清理成功”。
第三种方法：我的电脑-属性清理。
双击“我的电脑”，选择C盘，右键“属性”，打开“属性”对话框，选择“磁盘清理”按钮，然后打开一个对话框，然后想要清理的文件类型后，点确定，即可。
计算机网络(自顶向下)知识点总结
1.端系统和网络核心，协议处在因特网边缘的部分就是连接在因特网上的全部的主机.这些主机又称为蟠系统(Cndsystem)网络核心部分要向网络边缘中的大量主机供应连通性，使边缘部分中的任何一个主机都能够向其他主机通信(即传送或接收各种形式的数据)・在网络核心部分起特别作用的是路由器(router)。
路由器是实现分组交换(PaCketSWitChing)的关键构件，其任务是转发收到的分组，这是网络核心部分最重要的功能。
注：分组交换主要有两类，一类叫做路由器，一类叫作桂路层交换机两者的作用类似，都是转发分组，不同点在于转发分组所依据的信息不同。
路由器依据分组中的IP地址转发分组,链路层交换机依据分组中的目的MAC地址转发分组。
用于网络核心的交换技术主要有两种：电路交换(CirCUitswitching),分组交换(PaCketswitching)协议(ProtOco1)是通信双方共同遵守的规则，主要用于指定分组格式以及接收到每个分组后执行的动作。
2.两种基本的服务(1)面对连接的服务保证从发送端发送到接收端的数据最终将按依次，完整地到达接收端面对连接服务的过程包括连接建立，数据传输和连接释放3个阶段。
在数据交换之前，必需先建立连接；数据交换结束后，必需终止这个连接。
传送数据时是按序传送的。
有握手信号，由tcp供应，供应牢靠的流量限制和拥塞限制(2)无连接服务对于传输不供应任何保证在无连接服务的状况下，两个实体之间的通信不须要先建立好一个连接，因此其下层的有关资源不须要事先进行预定保留。
这些资源将在数据传输时动态地进行安排。
无连接服务的特点是无握手信号，由UdP供应，不供应牢靠的流量限制和拥塞限制’因而是一种不牢靠的服务，称为“尽最大努力交付二面对连接服务并不等同于牢靠的服务，面对连接服务时牢靠服务的一个必要条件，但不充分，还要加上一些措施才能实现牢靠服务。
目前IntenICt只供应一种服务模型，“尽力而为“，无服务质量功能3.复用技术概念：是指能在同一传输媒质中同时传输多路信号的技术，目的提高通信线路的利用率频分复用(FDM)的全部用户在同样的时间占用不同的带宽资源。
人脑活动的回路机制研究
人脑活动的回路机制研究人脑是人体最为神秘和复杂的器官之一。
人脑由数以亿计的神经元组成，这些神经元通过化学和电信号相互作用，形成复杂的神经回路，这些神经回路支配着人类的大部分生理和心理功能，包括思考、记忆、学习、感官、情绪、行为等。
因此，人类对人脑活动的回路机制研究一直是一个长期而且关键的热点领域。
1.人脑的基本结构人脑是由大脑、小脑和脑干等部分组成。
其中，大脑是最为复杂和高级的部分，它分成左右两半球体，每一半球体包含六个叶状组织，称为大脑半球，每个叶子都包含不同的神经回路。
大脑的皮层是一个由神经元和支持细胞构成的超级结构，它代表了大脑的最高级别，调控着人体的思考、记忆、感官、情绪等功能。
小脑则主要控制人体的协调运动和平衡。
2.神经元和神经回路神经元是神经系统的基本结构单元，它们通过突触连接称为神经回路。
神经元内部的信号处理是通过生物电子信号进行的，但不同的神经元之间信息的传递是通过化学信号完成的。
当神经元兴奋时，它依靠神经冲动发送化学信号到下一个神经元，称为前行传导，当神经元被抑制时，化学物质会阻止其行动，称为后行传导。
神经元和神经回路的结构和功能决定了人脑的信息处理和神经誓言。
3.人脑活动的回路机制神经系统的实际工作过程不是像计算机那样简单的输入输出的过程。
人脑的神经回路动态而复杂，包含数以亿计的元素，这些元素的结构和功能是相互关联的，而且能够改变自身形状和活动模式。
这些神经回路的模式可以改变以匹配不同的输入，并根据需要进行有创意性的和正确的输出。
人类的大脑通过神经回路使得我们能够认识周围的环境，感知我们周围的世界，并与之互动，大脑神经回路细胞群在得到全部信息后，将渗透真实环境特征的信息进行处理，由此产生个体的认知、观念和感情等。
4.人脑网络的建立与调整人类的大脑在早期的人生经历对人脑活动的回路机制产生着极大的影响。
在出生的前三年内，神经元和神经回路的数量、分布和结构等都会随着相关经验和环境的变化而改变。
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本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==清理电脑内存占用的方法为了使电脑运行更快，我们要做好对自己电脑的内存控制，那么win7如何减少电脑内存占用,如何减少电脑内存使用率呢，下面小编就来和大家说说清理电脑内存占用的方法，一起来学习一下吧！清理电脑内存占用的方法一、关闭“自动更新”功能自动更新是Windows给我们带来更新快捷而设置的一种自动功能，这一功能无疑会占用我们操作系统的内存，一般也没必要让他随时去更新，一句话，关闭掉，方法就是进入“控制面版”，找到“Windows Update”，然后进行更改设置，如图所示：二、尽可能的少装无关紧要的程序我们都清楚，只要安装了一款程序就会占用一定的磁盘，同时很多程序还是后台运行的，最为关键的是很多程序安装后都会设置一些自动启用功能，这样只要我们一开机就运行了这些程序，特别是一些监控软件、杀毒软件尤为值得注意，不要因为怕病毒而安装多款杀毒瘾软件，适可而止。
三、优化“视觉效果”设置我们都清楚Win7具有非常华丽的视觉设置效果，任何华丽的背后都会让你付出内存的代价，鱼和熊掌二者不可兼得，具体你自己选择吧，只有适当少设置一些超炫的视觉效果从而达到减少电脑内存占用以及减少电脑内存使用率。
四、关闭无用的进程程序运行一般在进程中都有体现，我们可以关闭一些无用的进程，关闭的方法在任务栏上右击鼠标，然后进入“启动任务管理器”，然后选择“进程”选项卡，点击某个进程，然后点击下面的“结束进程”按钮就可以结束我们认为占用内存的进程，如图所示：五、关闭无用的服务在Win7中已经有了非常多的服务功能，但一些没用的服务还是关掉为好，一是从安全考虑，另一个原因也是节省我们的内存，关闭一些服务完全可以实现减少电脑内存占用率，使得我们的电脑运行速度也会变得快些。
六、常常整理内存电脑运行速度的快慢还与你是否有正确的电脑使用习惯，而常常整理电脑中的文件以及内存也是好的电脑操作习惯中的一种，这无疑是可以减少电脑内存使用的。
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脑网络的分析手段：MRI DTI fMRI EEG MEG
网络构成：节点、边
网络划分：
大脑神经连接网络可分为结构性脑网络（structural/anatomical brain networks 由神经单元之间的解剖性连接构成，反应大脑生理结构）、功能性网络（描述网络各节点之间的统计性连接关系，为无向网络）、因效性网络（effective brain networks 描述网络各节点之间的相互影响或信息流向，为有向网络是指也为功能性连接构成的网络，只不过其功能性连接为有向连接）。
涉及软件：（不全，仅为个人所用过的）
结构性网络：DSI_STUDIO FSL PANDA
功能性网络：DPARSF REST GRETNA
因效性网络：DYNAMIC_BC
主要理论：图论
度量指标：特征路径长度（characteristic path length）、聚类系数（clustering coefficient）、介数（betweenness centrality）
图论方法简述：
在脑网络研究领域，复杂脑网络研究也被成为基于图论分析的脑网络研究。
在图论中，一个具体的网络可抽象为由点集和边集组成的图。
边表示其连接的两个节点之间存在某种“关系”；
如果边是无向的，则称该网络是无向网络，反之则称为有向网络；如各个边有不同的权重，则称该网络为加权网络；若节点之间的边既有方向又有权重，则称网络为有向加权网络。
节点的度定义为与该节点连接的边的数目，有向网络中节点的度分为出度（该节点指向其他节点的边的数目）和入度（从其他节点指向该节点的边的数目）。
加权网络中，与度对应的是节点强度，定义为与该节点相连的边的权重和。
特征路径长度、聚类系数、介数等测度被用来度量网络整体或局部特征。
在无向无权网络中，节点间的距离被定义为两个节点间最短路径上边的数量。
网络特征路径长度定义为网络中任意两节点间的距离的平均值，用以刻画全局连接特征。
当网络中存在非联通部分（如孤立点），其特征路径长度的值将为无穷大。
为避免此问题，采用效率（定义为网络中所有节点的距离的调和平均的倒数）来刻画网络连接特征。
效率值越大，表示信息或能量等在该网络上进行交换所需的代价越小。
聚类系数用于刻画网络局部连接特征。
对于度为k的某节点，若与之相连的k个节点之间实际连接的边数为m，则聚类系数定义为与之相连的k个节点之间实际连接的边数与k个节点之间可能连接的边数之比（C=2m/[k(k-1)]）。
整个网络的聚类系数定义为各个节点的聚类系数的均值，用以描述网络中节点之间的连接紧密程度。
网络各节点的重要性可用介数来刻画，通过一个节点（或边）的最短路径数成为该节点（或边）的介数。
度或介数很高的节点成为中枢点。
介数很高的节点（或边）通常对保持整个网络通讯的有效性很重要。
而某个节点（或边）对网络的重要性可通过计算去掉该节点（或边）后的“受损”网络的效率来评估。
（筛选重要节点的算法如：K-核S-核）
复杂网络是指介于随机网络（小特征路径长度、小聚类系数）和规则网络（大特征长度、大聚类系数）之间的具有复杂拓扑特性的网络。
主要参考文献：
孙俊峰洪祥飞童善保复杂脑网络研究进展——结构、功能、计算与应用COMPLEX SYSTEMS AND COMPLEXITY SCIENCE 2010 12
（由于此篇算对脑网络的分析比较基础、全面的概述，且为中文版，故选其为模板整理）摘录：
目前，复杂脑网络研究是脑科学领域的一个热点，同时也是复杂网络理论的一个重要分支。
现有的基于脑电图、脑磁图、功能磁共振成像、弥散张量成像等脑成像技术的复杂脑网络研究已表明复杂网络理论在脑结构和脑功能分析方面是一个十分强大的工具，能揭示国王分析手段所不能揭示的脑结构和脑功能的机制和特征。
复杂脑网络的研究已广泛扩展到脑疾病研究、脑认知研究等各方面。
大脑神经连接网络可分为结构性脑网络（structural/anatomical brain networks 由神经单元之间的解剖性连接构成，反应大脑生理结构）、功能性网络（描述网络各节点之间的统计性连接关系，为无向网络）、因效性网络（effective brain networks 描述网络各节点之间的相互影响或信息流向，为有向网络是指也为功能性连接构成的网络，只不过其功能性连接为有向连接）。
结构性网络主要基于MRI和DTI等能反映闹生理结构的影像手段来研究，而功能性脑网络和因效性脑网络主要是基于EEG、MEG和fMRI等反映大脑功能的脑成像手段进行探索。
虽然神经元之间的结构项连接也是有向的，但是这种连接的方向性目前还不能被现有的成像技术在活体大脑中检测出来。
对应于脑网络，节点在不同尺度上可由神经元、局部场电位，以及感兴趣脑区等定义而成，而边可由神经元之间的电连接或化学连接，或各LFP之间以及ROI之间的相互关系（如相关性）等定义，这些连接或相互关系的强度即定义为连接边的权重。
对于功能性网络，其特征路径长度或效率可以刻画大脑在进行任职等任务时能量及物质消耗是否“经济”。
下图脑网络的主要研究内容及方法。
由上图可见，脑网络研究主要分为两种思路：
基于测量数据的研究及基于计算模型的研究。
前者基于实验测量的反应大脑结构性连接数据（如MRI、DTI等）或反应大脑功能性连接的数据（如fMRI EEG EMG等）计算预先定义的各脑区或节点的连接关系，然后构建网络进行分析。
后者基于特定的神经计算模型来进行研究，这些模型往往由互相耦合的振子构成，每个振子是一个具有若干个状态变量的微分方程组，该微分方程能表征一定的神经元或神经元集群的动力学行为，振子之间的耦合关系可以复制为满足某种概率分布的随机变量，也可以由大脑结构性连接来确定。
这两种思路分别被用来研究大脑的各种功能和疾病：大脑的发育与老化、大脑的认知机制、精神性或神经性疾病的网络机制及应用等。
（上面的建模部分学生未接触过，但确实有此方向）。