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前额叶皮层和抑郁
可转化性(TRANSLATABILITY)的问题 前额叶的组织结构 与跨物种可转化性相关的一个关键考虑是对人类和其他动物的前额叶和前扣带皮层的解剖和功能边界的认识。 ·尾腹内前额叶，c-vm PFC; 中央眶额叶，cOFC; 背侧前扣带回，dACC; 背内侧前额叶，dmPFC; 背外侧前额叶，dlPFC; 外侧眶额叶，lOFC; 内侧眶额叶，mOFC; 周围前扣带皮层 ，pgACC; 头端腹内侧前额叶，r-vmPFC; 膝下前扣带皮层，sgACC; 腹外侧前额叶，vlPFC。 ·图2 对其他正常健康啮齿动物的内侧前额叶皮层和眶额叶皮层进行干预的促抑郁(pro)或抗抑郁(anti)作用的总结。 AMG杏仁核、dACC背侧前扣带皮层、dlPFC背外侧前额叶皮层、mPFC内侧前额叶皮层、pgACC周围前扣带皮层、sgACC膝下前扣带皮层、Striat纹状体vmPFC腹内侧前额叶皮层。
1.9K20编辑于 2021-12-31 - 来自专栏CreateAMind
选择困难症新情况-前向计算可能在中途返回上游脑区的前额叶
我们补充选择困难症一种新情况，前向传播可能在中途返回上游脑区的前额叶。 另一种是童年受到的心灵创伤和不幸经历，使得前额叶的前向计算结果不好，见图2和7。图2的权重更新参考了局部差权重，较少参考优的权重使得计算结果不好。 图7前额叶皮层过于薄。 2 The model of Difficult decisions 而选择困难症是另一种相反情况，也和前额叶皮层有关。 考虑过多的不利情况、有利情况、约束条件和期待过高，特别是不利情况使得上游皮层权重范围较广，搜索效率低也使得上游皮层前向计算不好，见图3和8。 图8前额叶皮层过于厚。 图4和6是正常的前额叶神经元分布及其皮层厚度。图5和6是更理智的神经元分布及其皮层厚度。 我们考虑一种新的情况，由于选择困难，前向计算的中途返回上游脑区的前额叶，局部陷入死循环。
39840编辑于 2023-11-01 Brain综述|关于背内侧前额叶背前扣带皮层的争论:对未来研究的见解
背内侧前额叶皮层/背前扣带皮层(dmPFC/dACC)是一个关于其功能的许多理论和争论的大脑区域。就连它精确的解剖边界也备受争议。 位于背内侧前额叶皮层(dmPFC)和背前扣带皮层(dACC)之间的脑区是过去二十年来许多研究的焦点。该脑区大致对应于功能性神经影像学研究中常见的活动簇(图1C)。 2. 解剖学上不明确的大脑区域的多重信号2.1 什么是dmPFC/ dACC的解剖差异解决dmPFC/ dACC功能冲突的一个难点是其解剖定义。 为了清晰地标记大脑区域，在本综述中，我们首先定义了围绕dmPFC/dACC的四个主要大脑区域(图1):前辅助运动区(pre-SMA)和背内侧前额叶皮层(dmPFC)，它们都属于额叶皮层(图1A)，背前扣带皮层 图2 与dmPFC/dACC相关的多个信号的非详尽列表。
2K10编辑于 2024-03-13- 来自专栏脑电信号科研科普
额叶-小脑连接介导认知加工速度
混合效应LASSO回归显示，有六条重要路径提示了小脑-额叶网络预测认知速度。其中，3例为长程(2例额叶-小脑，1例小脑-额叶)，3例短程(额叶-额叶、小脑-小脑和小脑-丘脑)。 用“retime”R软件包拟合前高斯模型，用“lme4”R软件包拟合模型。 2.5 MRI扫描参数及数据预处理 MRI图像由GESigna HDxt 3T扫描仪和一个8通道相控阵磁头线圈采集。 3.2 感兴趣区 选择了13个感兴趣区(图2B，表2)，包括额叶(双侧额叶内侧皮质、双侧额叶视野和双侧额下交界处)、顶叶(双侧顶内沟)、皮质下(双侧丘脑)和小脑(双侧小叶6和小脑蚓部6)。 最有意义的发现是，在涉及额叶、顶叶和皮层下区域的预定义任务-积极网络中，发现一个主要的小脑-额叶网络与认知加工速度有关。该神经网络由6条与速度相关的有效路径组成。 其中LIFJRCH6、RMFC→、→MCV6和LCH6→LFEF是额叶和小脑之间的3个远程功能连接。
95110发布于 2021-07-05 nature reviews neuroscience：前额叶学习的时间尺度
图1 长、短期记忆系统的连接和时间尺度2. 学习统一了PFC功能在19世纪末，心理学家们曾努力寻找学习和记忆的普遍理论。 为了研究这些工作记忆能力的生物学基础，大约50年前Fuster进行了关于工作记忆的第一次神经元记录。 (2) PFC内部强大的相互连接性和与大脑其他部分的长程连接“地图”的输入-输出功能。 对于灵长类侧前额叶皮层，来自海马区域本身（subiculum）和前海马区域的直接连接，作为直接输入进入侧前额叶皮层和循环WM回路。 这一预测得到了最近实验结果的支持，这些结果揭示了在训练进行时，以与训练前相同方式 passively 呈现刺激会逐渐产生不同的响应。
66010编辑于 2024-12-19- 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
Traefik 2 基础授权验证（前篇）
Traefik 2 基础授权验证（前篇） 我们经常会看到在访问应用前，系统提示用户进行鉴权操作，或出于某些原因，内部提供公网服务的应用需要藏在一些基础的鉴权认证后，避免直接向大众公开。 "traefik.docker.network=traefik" # 参考 https://soulteary.com/2020/12/02/easier-way-to-use-traefik-2. traefik.http.middlewares.test-auth.basicauth.users=test:$$apr1$$H6uskkkW$$IgXLP6ewTrSuBkTrqE8wj/,test2: 然后在 compose 同级目录中创建一个 .env 文件，以英文逗号为分隔符，传入生成的用户鉴权信息即可： test:$apr1$H6uskkkW$IgXLP6ewTrSuBkTrqE8wj/,test2: 而我们定义的用户信息很可能和系统的鉴权信息是不同的（也不推荐使用这个方案做为多数情况下应用鉴权方案），所以造成应用无法正常登陆，所以此刻我们要将这个鉴权操作的作用范围做一个限制，让它仅仅生效在首次访问应用前，
1.1K30发布于 2020-12-02 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
Traefik 2 基础授权验证（前篇）
Traefik 2 基础授权验证（前篇） 我们经常会看到在访问应用前，系统提示用户进行鉴权操作，或出于某些原因，内部提供公网服务的应用需要藏在一些基础的鉴权认证后，避免直接向大众公开。 "traefik.docker.network=traefik" # 参考 https://soulteary.com/2020/12/02/easier-way-to-use-traefik-2. traefik.http.middlewares.test-auth.basicauth.users=test:$$apr1$$H6uskkkW$$IgXLP6ewTrSuBkTrqE8wj/,test2: 然后在 compose 同级目录中创建一个 .env 文件，以英文逗号为分隔符，传入生成的用户鉴权信息即可： test:$apr1$H6uskkkW$IgXLP6ewTrSuBkTrqE8wj/,test2: 而我们定义的用户信息很可能和系统的鉴权信息是不同的（也不推荐使用这个方案做为多数情况下应用鉴权方案），所以造成应用无法正常登陆，所以此刻我们要将这个鉴权操作的作用范围做一个限制，让它仅仅生效在首次访问应用前，
2.5K30发布于 2020-12-16 - 来自专栏孟永辉
18年前的B2B，2018年前的S2b
文\孟永辉 18年前，如果有人给你说起B2B的商业模式，你肯定认为他是在搞传销，因为在那个时代人们没有见到过这种模式。 而这也是马云18年前在北京四处碰壁的原因，如果有人给你说起S2b模式，你肯定认为他在异想天开，因为在当前的市场状态下，S2b模式的达成基本没有可能，因为S2b模式是未来十年的事情。 18年前的B2B以一种前所未有的面貌示人，带来的是外界对于它的质疑、侧目，而趋势的力量证明了它的正确性。当互联网红利的潮水逐渐退却，我们在洒满夕阳的海滩上依然能找到那股潮水带给我们的色彩艳丽的贝壳。 以阿里、京东、苏宁为代表的互联网巨头或许正是这些彩金，他们是时代的胜利者，更在期盼着新的S2b时代的来临。 然而，趋势的力量始终都将会证明它的正确，正如18年前的B2B市场所面临的一样。
76370发布于 2018-05-15 - 来自专栏数据仓库技术
常见大数据面试SQL-查询前2大和前2小用户并有序拼接
一、题目 有用户账户表，包含年份，用户id和值,请按照年份分组，取出值前两小和前两大对应的用户id,需要保持值最小和最大的用户id排首位。 | D | 2023 | 30 | 3 | 2 | | A | 2023 | 40 | 2 | 3 | | B max(if(rn = 2, user_id, null)) as min2_user_id from (select user_id , year user_id为max2_list； 拼接min1_user_id、min2_user_id为min2_list; 执行SQL select year, concat(max(if(desc_rn concat(max(if(rn = 1, user_id, null)), ',', max(if(rn = 2, user_id, null))) as min2
26710编辑于 2024-07-12 - 来自专栏腾讯云TStack专栏
Q3：继续向前前前前前！
9月11日，腾讯SaaS生态“千帆计划”升级，从“一云一端”升级为“一云多端”，在腾讯云和企业微信的基础上全面连接微信、QQ、腾讯会议等C端平台，发挥腾讯C2B的战略优势，帮助企业转型升级。 在AI领域，国际数据公司IDC发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》报告显示，腾讯云AI公有云市场份额进入国内前三，人脸识别API调用量国内第一。 今年2月，腾讯云中标第七次全国人口普查项目，联合企业微信提供技术支持。此次人口普查从纸质表登记改为电子化方式登记，在信息采集、录入以及数据计算过程中大大提升了普查效率，节省了人力物力。 ? 未来，我们还将不断加强数字基础设施的投入力度，充分发挥C2B优势，不断释放出产业互联网的经济动能和社会价值。 本文转载自“腾讯云”公众号 ? 没看过瘾？ 这里还有 往期精彩内容回顾 1 助力政企数字化转型：腾讯云TStack首批达到等保2.0四级安全能力要求 2 腾讯政务云灾备，打造信息安全最强“护卫” 3 2020 OpenInfra Days China
1.5K20发布于 2020-11-13 Brain综述|前额叶皮层：从猴子到人
2. 人类前额叶功能的一般原理直到 20 世纪中叶，人类大脑的前部在科学和医学上很少受到关注，当时人们观察到额叶切除术为激动的精神病患者提供治疗，在这种手术后，患者平静祥和。 最后，最可接受的解剖学定义是基于细胞结构和连通性的结合，使我们能够将人类前额叶皮层视为主要由额叶皮层的背外侧、腹外侧、眶前和腹内侧区域的颗粒等皮层形成，不包括运动前皮层、颞叶皮层、顶叶皮层和岛叶皮层。 背外侧、腹外侧、前近中、前腹侧和眼眶区域以及前额叶皮层的喙面被认为是“颗粒等皮层”。这种等皮层似乎将灵长类动物的前额叶皮层与其他哺乳动物的大脑前部区分开来，其中皮质表面是颗粒状的。 神经影像学研究显示，主要由右侧脑区域组成的一致网络，包括额叶结构，如背外侧和后腹外侧前额叶皮质、前扣带回皮层和前补充运动区，以及双侧顶叶区域。反应抑制可以分割成不同的子过程，由不同的大脑区域支持。 8假设所有原始人科的共同祖先的工作记忆跨度与黑猩猩相同，然后在智人物种中，它线性增加到 7 ± 2，最初的“跳跃”从 2 到 3，产生了明确的认知差异。
1.7K10编辑于 2024-07-18- 来自专栏脑际接口（非侵入式）
前额叶Alpha不对称性——具体算法实现
完整计算链路原始EEG信号（AF7,AF8或Fp1,Fp2）↓步骤1：分段切成1-2秒的epoch（无重叠或25%重叠）↓步骤2：带通滤波8-13Hz（alpha频段）↓步骤3：功率谱估计（Welch法 ）PSD=welch(eeg,fs,nperseg=fs×2)↓步骤4：提取alpha频段功率alpha_power=∫PSD(f)df,f∈[8,13]Hz↓步骤5：取对数（使分布接近正态）ln_power_left importnumpyasnpfromscipy.signalimportwelchdefcompute_frontal_asymmetry(eeg_left,eeg_right,fs=128):"""计算前额叶 return"negative"elifasym_idx<-threshold:return"positive"else:return"neutral"关键参数（论文里的最优值）参数推荐值理由分段长度1-2秒 天生对称（中性性格）→asym=0.0如果直接用固定阈值：Alice:asym从-0.8变到-0.4→实际情绪低落了但-0.4>-0.3阈值→产品还显示"积极"❌解决方案（你们要做的）：每个人佩戴时先做2分钟基线校准
3310编辑于 2026-05-19 - 来自专栏刘望舒
Android网络编程（九）Retrofit2前篇
前言 Retrofit是Square公司开发的一款针对Android网络请求的框架，Retrofit2底层基于OkHttp实现的，而OkHttp现在已经得到Google官方认可，不了解OKHttp的请查看本系列的前作 1.使用前准备 老生长谈，先配置build.gradle： ? 当然别忘了在manifest加入访问网络的权限： ? 这次我们访问的网站产生了变化，我们用淘宝ip库，里面有访问接口的说明： 1. ip=[ip地址字串] 2. 响应信息： （json格式的）国家 、省（自治区或直辖市）、市（县）、运营商 3. 返回数据格式： ? 其中code的值的含义为，0：成功，1：失败。 2.用Retrofit异步访问网络 编写实体类 我们可以用JSON字符串转换成Java实体类(POJO)这个网站将Json转为实体类，经过修改的实体类如下： IpModel.Java： ?
1.5K60发布于 2018-02-01 - 来自专栏思影科技
Neuron决策研究：内侧前额叶网络调控内在需求的均衡
对于人类而言，眶额皮层（OFC）和腹内侧前额叶（vmPFC）的神经信号编码了食物、金钱、社会暗示等多种资源的价值，这种编码好似是通过某一种共同的“神经货币”来完成的。 2.2 被试指导和训练： 被试在扫描前预先进行一个run的练习，他们被告知如果一种动物在当前选项中为多数，那么接下来的选项也很可能为多数，但并不知道逆转概率是0.3。 模型1使用了前3个自变量，模型2包括了全部5个自变量。 Goal difference和offer difference分别由rACC（前扣带回皮质喙部）和dACC（背侧前扣带回）编码。 ACC（前扣带皮层） 本研究还分离了ACC内部不同的价值编码。dACC此前被认为编码决策中所放弃的价值，或者是想要切换到有更多奖励的环境的需求。
92810发布于 2020-04-02 - 来自专栏挨踢小子部落阁
javascript计算几天前，几小时前，几分钟前，几秒前
i]; if(temp>0){ sb.push(temp+unit[i]); } /*一下控制最多输出几个时间单位： 一个时间单位如：N分钟前 两个时间单位如：M分钟N秒前 三个时间单位如：M年N分钟X秒前 以此类推 */ if(sb.length>=1){ break; } } document.write(sb.join("")+"前"); } 一帮还在习惯不动脑子就直接上if-else的该好好想想了。
1.6K30发布于 2019-07-02 - 来自专栏大数据架构
机器学习（二） 如何做到Kaggle排名前2%
摘要 本文详述了如何通过数据预览，探索式数据分析，缺失数据填补，删除关联特征以及派生新特征等方法，在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法。 该项目是一个二元分类问题 如何取得排名前2%的成绩 加载数据 在加载数据之前，先通过如下代码加载之后会用到的所有R库 1234567891011121314151617 library(readr) # predict.result)write.csv(output, file = "cit1.csv", row.names = FALSE) 该模型预测结果在Kaggle的得分为0.80383，排第992名，前992 总结 本文详述了如何通过数据预览，探索式数据分析，缺失数据填补，删除关联特征以及派生新特征等方法，在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法。 《机器学习》系列文章 机器学习（一） 从一个R语言案例学线性回归 机器学习（二） 如何做到Kaggle排名前2% 机器学习（三） 关联规则R语言实战Apriori window.disqusProxy
1.3K31发布于 2018-06-20 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下)
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl 系列前几篇连接如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) 深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上) 2 -> 1 -> 0 // / // 2 -> 1 -> 0 We add 2 as a next edge to 0 // / // 2 -> 3 -> 0 2 < 3, yet there exists a path from 2 to 3! 4.2.3 sequence_nr_ 该变量用于将网络中的后向节点与前向操作关联起来，并且在引擎中提供确定信息。
1.5K60发布于 2021-10-21 - 来自专栏用户5305560的专栏
面试题（2）：如何查找前20%的数据？
思路： 使用逻辑树分析方法可以把这个复杂的问题拆解为3个子问题： 1）找出访问次数前20%的用户 2）剔除访问次数前20%的用户 3）每类用户的平均访问次数 过程： 下面分别来解决每个子问题 1.访问次数前20%的用户 先按“访问次数”排名，然后就可以找到”前20%”的数据。 排名后，如何找出前20%的数据呢？ 排名<=最大的排名值 * 20%,就是前20%的数据。 ? max(排名) from a) * 0.2; 2.剔除访问次数前20%的用户 题目要求是“剔除访问次数前20%的用户”，也就是把上面sql语句里的where条件中的 <= 变成 >就获取到相反的数据了 select 用户类型,avg(访问量) from b group by 用户类型; 这里的表b就是前面第2步得到的临时表，带入sql里就是： select 用户类型,avg(访问量) from (select
81010发布于 2021-08-11 - 来自专栏数据结构与算法
【UNR #2】黎明前的巧克力(FWT)
大佬发博客 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = (1 << 23) + 10, mod = 998244353, inv2 = (mod + 1) / 2, inv4 = 748683265, lim = 1048576; inline int read() { char c = getchar(); int x = [j + k] = add(x, y), a[j + k + mid] = add(x, -y); else a[j + k] = mul(add(x, y), inv2) , a[j + k + mid] = mul(add(x, -y), inv2); } } int main() { N = read(); i <= N; i++) po3[i] = mul(3, po3[i - 1]); for(int i = 0; i < lim; i++) { a[i] = add(mul(2,
49530发布于 2019-03-19 - 来自专栏大数据文摘
这些“秘密武器”，让你轻松跻身Kaggle前2%
这些简单而强大的技术帮助他在Instacart Market Basket Analysis竞赛中取得了前2%的成绩。 下文是他以第一人称为小伙伴们分享他的技术经验。希望对你有所帮助。enjoy！ 2、在查看这些图之前，我总是会先做假设，假设特征趋势会是什么样子的。如果特征趋势看起来不符合预期，可能暗示着存在某些问题。实际上，这个验证趋势假设的过程使机器学习模型更有趣了！ 相关报道： https://towardsdatascience.com/my-secret-sauce-to-be-in-top-2-of-a-kaggle-competition-57cff0677d3c
57420发布于 2018-12-19
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