动脉自旋标记成像观察帕金森病患者纹状体-丘脑-皮层环路的代谢网络连接属性

目的 从代谢网络连接的角度探讨帕金森病(Parkinson’s disease, PD)患者纹状体-丘脑-皮层(striatal-thalamo-cortical,STC)环路紊乱的影像学特征。材料与方法 采用动脉自旋标记成像技术,获取62名PD患者以及65名健康对照(healthy control,HC)受试者的脑血流量(cerebral blood flow, CBF)数据。基于CBF信息计算两组STC环路代谢网络的连接属性,包括种子点-连接、皮层-连接及模块-连接。随后使用置换检验分别进行三种网络连接的组间比较。结果 两组的年龄、性别、受教育程度及认知量表评分差异均无统计学意义(P>0.05)。相较于HC受试者,PD患者其种子点-连接值在双侧颞下回、双侧梭状回、双侧额中回、左侧枕中回以及右侧中央后回等脑区显著增高,而在双侧颞中回、左侧额直回、左侧颞上回、双侧额下回、双侧楔前叶、右侧辅助运动区以及双侧顶下回等脑区显著减低(P<0.05);其与感觉运动皮层存在显著增强的皮层-连接、而与运动皮层及顶-枕叶皮层存在显著减弱的皮层-连接(P<0.05);模块-连接于额叶模块与运动模块、感觉运动模块与顶-枕叶模块以及顶-枕叶模块与颞叶模块之间呈现显著升高;而于额叶模块与颞叶模块、运动模块与顶-枕叶模块以及感觉运动模块与颞叶模块之间呈现显著降低(P<0.05)。结论 PD患者存在代谢层面的神经网络紊乱,涉及到STC环路内以基底节区为枢纽的广泛性连接异常。

基于rs-fMRI的2型糖尿病患者动态功能网络连接研究

目的 应用动态功能网络连接(dynamic functional network connectivity, dFNC)分析技术探讨2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus, T2DM)患者脑功能连接时变性及其动态功能指标与临床指标的相关性。材料与方法 前瞻性纳入31例T2DM患者的临床和影像资料,并记录患者的糖尿病相关生化指标和神经心理学测试得分。同期招募32名年龄、性别及受教育年限相匹配的健康对照(healthy control, HC)。使用滑动时间窗技术进行dFNC分析得到4个功能连接状态及dFNC指标(平均停留时间、时间分数、转换次数)。采用两独立样本t检验计算不同状态内FNC矩阵以及dFNC指标的组间差异,采用Spearman相关分析计算T2DM组dFNC指标与临床指标和认知评分的相关性。结果 在状态1弱连接中,T2DM组与HC组相比,平均停留时间增多(t=2.086,P<0.05)。在状态3局部强连接中,T2DM组与HC组相比,平均停留时间减少(t=-2.250,P<0.05),时间分数减小(t=-2.582,P<0.05),默认模式网络(default mode network, DMN)与视觉网络(visual network, VIS)之间的功能连接减弱(t=-4.875,P<0.05,FDR校正)。T2DM患者的病程与状态1弱连接状态的平均停留时间呈正相关(r=0.42,P<0.05),其他糖尿病相关生化指标和认知功能评分与dFNC指标无相关性(P>0.05)。结论 dFNC分析能捕获更多有关T2DM患者脑网络连接改变的潜在信息,揭示大脑网络复杂多变的时变特征及活动形式,有望为探究T2DM相关认知障碍的神经生物学机制提供新的见解。

基于独立成分分析的终末期肾病患者静态及动态功能网络连接研究

目的:探索终末期肾病(ESRD)患者功能网络连接(FNC)的静态及动态变化特点。方法:收集33例ESRD患者及34例健康对照组作为研究对象。首先基于独立成分分析识别到6个静息态功能网络,即听觉网络、凸显网络、视觉网络、感觉运动网络(SMN)、执行控制网络(ECN)及默认网络。然后比较两组静态功能网络连接(sFNC)和动态功能网络连接(dFNC)相关参数的差异,并与神经心理测试进行相关分析。结果:sFNC分析显示ESRD组ECN与SMN的sFNC强度显著高于健康对照组(P<0.05,FDR校正),而且与执行功能评分[连线追踪测试A(TMT-A)]呈显著正相关(r=0.429,P=0.018)。dFNC分析显示ESRD组状态3的时间分数和平均驻留时间显著低于健康对照组(P<0.05);状态2的时间分数(r=0.503,P=0.005)和平均驻留时间(r=0.412,P=0.024)与TMT-A评分呈显著正相关;状态4的时间分数与焦虑评分呈显著负相关(r=-0.372,P=0.043)。结论:本研究采用独立成分分析的方法揭示了ESRD患者静态及动态功能网络连接的特点,为深入理解ESRD患者神经病理损害机制提供了新视角。

具有错误发现率控制的网络连接数据变量选择

网络连接数据的统计推断问题已成为近年来统计学研究的热点问题.传统模型中样本数据间的独立性假设通常不能满足现代网络连接数据的分析需求.本文研究了网络连接数据中每个节点的独立效应,并借助融合惩罚的思想,使得相互连接节点的独立效应趋同.同时借助仿变量方法 (Knockoff)仿冒原始变量的数据依赖结构、构造与目标变量无关的属性特征,提出了针对网络连接数据进行变量选择的仿变量方法 (NLKF).从理论上证明了NLKF方法将变量选择的错误发现率(FDR)控制在目标水平.对于原始数据协方差未知的情形,使用估计的协方差矩阵仍具有上述良好的统计性质.通过与传统变量选择方法 Lasso对比,说明了本文方法的可靠性.最后结合因子投资领域2022年1–12月中国A股市场4 000只股票的200个因子数据及每只股票所属申万一级行业构造的网络关系,给出模型的应用实例.

一种基于可信网络连接架构的安全关联方案

在可信网络连接架构中,各实体之间通过身份鉴别及密钥协商等策略实现数据的安全传输,一旦实体的密钥遭到泄露,将会给可信网络的安全带来巨大的危害。针对上述问题,本文基于三元三层可信网络连接架构,提出了一种安全关联方案,可解决访问请求者在接入受保护网络过程中的安全认证问题。通过该方案,会话双方之间只需要进行一次密钥协商工作,便可完成后续多个周期的共享密钥更新,减少了会话双方之间的交互过程,从而极大地降低了密钥泄漏的风险。同时,该方案还具备前向安全性,在认证过程中,即使某一周期的部分信息泄露,攻击者也无法通过该信息计算出会话双方之间后续周期的共享密钥,进而极大地提高了可信网络环境的安全性。此外,通过安全性分析可知,本方案可抵御重放攻击、中间人攻击等安全威胁。

基于物联网的新型算力平台与网络连接

5G+AI是构建新型算力平台的重要条件,其需要以稳定的网络连接形式,实现对网络资源的合理使用,通过算力促进网络的正常应用。基于此,文中分析了新型算力平台的价值,确保算力平台的应用指标;再从设计思路、基本框架、资源模型、功能模块等出发,对算力平台进行实现,保障算力资源得到有效调用;最后,分析了新型算力平台的网络连接,对网络环境进行切片化,确保了网络资源的正常使用。

基于三重网络模型的酒精依赖患者静息态动态功能连接分析

目的:探讨酒精依赖(AD)患者静息态三重网络(中央执行网络、突显网络、默认模式网络)动态功能网络连通性(dFNC)的变化。方法:于2020年2月-2021年3月采集15例酒精依赖患者和15例健康志愿者(正常对照组)的静息态fMRI数据。对预处理后的fMRI数据进行独立成分分析以获得大脑网络成分,并通过滑动窗口方法生成大脑网络的动态功能连接矩阵。并对所有dFNC矩阵应用k-means聚类算法确定大脑网络连接模式,获得受试者脑网络的时间属性。最后,使用斯皮尔曼相关分析评估异常时间属性(时间分数、平均停留时间、转换次数)与酒精依赖量表(ADS)评分之间的关系。结果:最终将15例志愿者和12例AD患者纳入本研究,并通过聚类分析得到四种重复出现的功能连接状态。与对照组相比,AD组在弱连接状态下花费时间较长,但在中央执行网络和突显网络之间的强连接状态下花费时间较少(P均<0.05)。双样本t检验结果显示,AD患者中央控制网络内的IC38与IC49之间的功能连接显著增强(P<0.05,FDR校正)。结论:AD患者中央执行网络的功能连接发生了变化,本研究为探索酒精依赖的复杂神经病理学机制提供了一定的见解。

基于国产管理平台的安全可信网络连接系统

随着网络化体系作战系统的发展,信息安全在舰船网络建设中日益重要。可信网络连接系统可部署在舰船一体化网络中,能够为舰船信息网络内设备及通信一体化提供安全防护。论文提出了一种基于国产管理平台的安全可信网络连接架构,通过可信芯片TCM和完整性度量模块对终端状态进行验证,实现可信功能并提供可信状态报告;通过第三方安全管理中心和可信认证策略实现可信域内终端身份识别和可信状态判定,保证可信域内的各终端安全可信和通信双方的安全可靠连接,使整个平台具备主动免疫防护能力,能够对安全威胁进行有效防御。

乒乓球运动员动作预测时空整合的大脑网络连接特征

目的:通过神经成像技术分析运动信息优化时的大脑网络时空连接特征,从而验证运动信息的有效利用是提高动作预测准确性的主要因素之一。方法:利用脑电帽记录乒乓球运动员动作预测中Alpha(α)、Theta(θ)节律随运动信息量的变化;利用功能性磁共振成像系统分析乒乓球运动员的动作观察网络(简称为AON)激活和功能连接特征。结果:α和θ节律的能量值随运动员动作预测的时间进程减小;AON的主要节点脑区激活水平提高及功能连接强度增大,尤其是额顶脑区与颞叶相关脑区之间存在显著功能连接。结论:随着运动信息量的增大,乒乓球运动员的注意资源分配与认知调控能力得到优化;训练经验是调节动作预测过程中AON脑区激活水平和功能连接强度的主要因素;α、θ节律与AON重要节点脑区在功能上的整合是动作预测时空特征反映大脑网络连接特征的基础。

企业网络连接对产品创新绩效的影响研究

为了提升企业产品创新绩效以保持企业核心竞争力,基于网络视角,构建了企业网络连接通过创新资源互动影响其产品创新绩效的理论模型。通过对230个我国中东部地区的企业样本数据进行实证分析,研究发现:企业网络连接对其产品创新绩效具有显著正向影响;创新资源互动是企业网络连接影响其产品创新绩效的重要中介变量;合作经验在企业网络中的强连接与创新资源互动之间具有显著正向调节效应,但是在弱连接与创新资源互动之间的调节效应不显著。通过实证研究提出了企业提升产品创新绩效的新路径及相关建议。

急性期、缓解期RRMS患者静息态功能网络连接的fMRI研究

目的运用功能网络连接方法探讨复发缓解型MS(relapsing remitting MS,RRMS)患者急性期、缓解期的大尺度静息态功能网络间的延迟相关性。方法选取15例RRMS急性期患者(为急性期组)、23例缓解期患者(缓解期组)及23例年龄、性别和教育匹配的健康者对照。受试者接受静息态功能成像扫描及临床量表评分,在Matlab平台上采用高模型阶数的组间独立成分分析算法分离出独立分量,基于最大空间相关模板匹配算法识别出8个认知相关RSNs,应用FNC工具箱执行Lag-shift算法,计算RSNs间在时间上的最大延时相关系数,比较急性期RRMS患者与健康对照组、缓解期RRMS患者与健康对照组功能网络连接差异。结果RRMS患者急性期组与缓解期组扩展残疾量表得分存在统计学差异。与健康对照组比较,RRMS患者急性期组前突显网络在时间上滞后于背侧默认网络;高级视觉网络滞后于右侧执行控制网络。缓解期组RRMS患者右侧执行控制网络滞后于前突显网络,背侧默认网络滞后于初级视觉网络、高级视觉网络。结论RRMS患者存在认知相关功能网络连接异常,背侧默认网络、右侧执行控制网络功能连接改变在缓解期组RRMS患者功能代偿机制中具有重要作用。

基于网络连接的自动驾驶联合仿真方法

自动驾驶算法大规模应用离不开算法仿真测试,目前多使用场景仿真软件对动态场景和传感器信号进行模拟,而较为准确的车身动力学模拟多需要交给专门的车辆多体动力学仿真软件。得益于Matlab中Simulink产品广泛的适配性,目前使用场景仿真软件和车辆动力学仿真软件进行联合仿真的方法仍多通过Matlab进行中转连接,但不适用于非Matlab环境的算法测试。本文提出了一种基于TCP网络连接的场景仿真软件与车辆动力学仿真软件直接连接的联合仿真方法,能够达到应用仿真场景地图路面实时高程信息的效果,实现了车辆动力学仿真软件高频解算,与场景仿真软件频率相配合的效果。

家庭教育指导服务的社区资源和网络连接实践

家庭教育是教育大系统中的重要基础性内容,做好家庭教育指导服务,综合利用社区资源网络资源,能够提升家庭教育指导服务的质量和效果。文章具体分析家庭教育指导服务的建设现状,结合社区资源和网络连接的现实要求开展实践,并针对性的提出家庭教育指导服务社区资源和网络连接的发展建议,希望帮助家长解决子女教养中遇到的现实困惑和实际问题,促进家庭的和谐与稳定。

厂级监控信息系统网络连接与数据传输异常的快速检测

简单介绍火力发电企业厂级监控信息系统的部署原理、网络链接与数据传输的方式、要求及特性;简述日常应用常规技术对网络、数据、传输异常检测的基本方法,使用工具的检测步骤、技巧及判断。浅析常规手段在技术的局限性,通过和应用检测工具在检测结果、时间效率上进行全面综合比对,进一步探讨应用何种技术手段能更加快捷、准确地判断出厂级监控信息系统故障类型、原因,确定故障点,以实现应急响应事件中有效、快速处理网络连接与数据传输异常的目标,缩短检测、处理所需消耗的时间,并将其进行推广普及,提高全员效率和技术水平。

经颅磁声电刺激下大鼠工作记忆中前额叶皮层因果连接网络特性分析

经颅磁声电刺激(TMAES)是一种新型非侵入式的脑神经调控技术,利用静磁场和超声波耦合在脑组织中产生刺激电流以调节特定脑区的神经放电活动。本研究旨在从神经节律振荡与信息传递的角度,探究经颅磁声电刺激对大脑工作记忆功能的影响。将24只斯普拉格·道利(SD)大鼠随机分为对照组、超声组和磁声组,磁声组接受0.10 T、7.98 W/cm^(2)的刺激,超声组接受相同强度的超声刺激,对照组不接受刺激;采集T迷宫工作记忆实验中大鼠前额叶皮层的局部场电位(LFPs)信号,对比不同组别θ(4~8 Hz)和γ(30~80 Hz)频段LFPs信号的时频分布,并基于图论进一步分析前额叶皮层的因果连接网络特性。结果显示,磁声组大鼠在行为选择过程中θ和γ频段LFPs信号的能量值大于超声组与对照组(P<0.05);磁声组信号间平均因果连接强度高于超声组和对照组(P<0.05);磁声组大鼠工作记忆任务中θ频段因果连接网络的全局效率(E_(glob))和聚类系数(C)比超声组和对照组显著升高(磁声组:E_(glob)=0.134±0.033,C=0.837±0.071;超声组:E_(glob)=0.099±0.032,C=0.713±0.111;对照组:E_(glob)=0.068±0.022,C=0.554±0.118,P<0.05);磁声组γ频段因果连接网络的全局效率、聚类系数比超声组和对照组显著升高(磁声组:E_(glob)=0.116±0.031,C=0.789±0.106;超声组:E_(glob)=0.087±0.018,C=0.641±0.135;对照组:E_(glob)=0.066±0.012,C=0.480±0.091,P<0.05)。研究表明,TMAES增强了θ和γ节律神经放电活动,促进大鼠行为选择期间神经元集群之间的信息交互,提高工作记忆相关信息的传递效率,为进一步揭示经颅磁声电刺激调控大脑记忆功能的深层作用机制提供支持。

可信网络连接的安全量化分析与协议改进

可信网络连接(TNC)被认为是可信的网络体系结构的重要部分,随着TNC研究和应用的不断深入,TNC架构自身的安全性问题变得更加至关重要.文中重点研究TNC协议架构的安全性问题,首先提出了一种针对TNC协议的基于半马尔可夫过程的安全性量化分析方法;其次针对TNC完整性验证和访问授权过程中存在的安全威胁和漏洞,提出了一套安全性增强机制,并通过安全量化分析方法进行了验证.最后利用IntelIXP2400网络处理器搭建了TNC原型系统,为文中提出的改进机制和系统框架提供了安全量化验证的实际平台.

可信网络连接研究

文中详细地介绍了可信网络连接的发展历程、体系结构、消息流程、相关规范,对TCG的可信网络连接架构的优点与局限性进行了分析.针对如何将可信计算机制拓展到网络,使得网络成为可信的计算环境这一问题进行了分析论述,并对可信网络连接技术未来的发展趋势进行了展望.

IP与ATM结合技术的发展及网络连接的探讨

本文概要介绍了ＩＰ与ＡＴＭ结合技术的分类和技术要点，提出了采用成熟技术进行ＡＴＭ网络连接的原则和配置要求，最后介绍了集成技术中ＭＰＬＳ的标准化进展情况。

可证明安全的可信网络连接协议模型

该文作者发现可信计算组织TCG提出的可信网络连接架构存在安全缺陷,攻击者利用这一缺陷可以发起一种平台替换攻击,攻击将导致可信网络连接过程中平台身份认证的失败和平台完整性校验错误.针对这一情况,文中形式化地给出了可信网络连接协议的安全目标.在此基础之上,为了使协议的设计和分析更具一般性和安全性,提出一种可证明安全的可信网络连接协议模型(TNC-PS),通过模型中的绑定器,可将理想环境下设计的完整性评估层协议,转化为实际环境下安全性相同的等价协议.从而在保持可信网络连接架构不变的基础上,避免其安全缺陷造成的影响.最后,利用TNC-PS模型设计了一个完整性评估层协议,该协议能够满足可信网络连接协议的安全目标.

基于802．1X的可信网络连接技术

网络访问控制技术能有效防止不安全终端对网络的威胁。该文介绍网络访问控制技术的研究现状,针对其实现中存在的问题,提出基于802.1X的可信网络连接模型,给出网络连接的认证流程及终端隔离技术的实现方法。实验结果表明,该模型可以保证终端的可信接入,并对不安全终端进行隔离和修复。