Cerebral responses to the visually presented processing of nouns, verbs and adjectives in mandarin Chinese: A functional MRI evaluation

目的:利用功能性磁共振成像探讨大脑中与汉语名词、动词、形容词词组加工的脑区。方法:实验于2004-05/2006-11 在北京安贞医院与中科院心理研究所以及江苏省语言科学与神经认知重点实验室完成。①选择以汉语为母语的正常被试8 人,均为右利手。利用基于T2* 成像的E P I成像技术记录被试默念汉语名动形词组时大脑局部的血氧增减,实验材料选取汉语最基本的三类实词组成词组,利用组块设计通过E -P rim e 软件通过投影投射到磁体内部的反光镜上,被试平躺在磁体内,透过反光镜默读实验材料。②实验分成两个序列,每个序列包含9 个组块,每个组块包含一类刺激,每类刺激共4 个组块。实验机器是Simens Sonata 1.5T 超导型磁共振设备,分别对被试进行3 个序列扫描,包括定位像,功能像和三维全脑像。其中功能像扫描重复时间为100 m s/层,单次扫描20 层,每层厚5 m m ,层间隔为1.5 m m ,观察视野为220 m m ×220 m m ,分辨率为64×64 象素,在扫描结束后利用AFN I软件对两个序列数据进行叠加处理,通过名动形三类词构成的词组之间脑区的差异分析不同词类加工的对应脑区。结果:6 名被试进入结果分析。默念汉语词组激活了大脑的左额上、中、下回以及内侧,左颞叶上、中回,扣带回以及右脑等许多区域,这些区域在不同任务中有区别也有重叠,特别值得注意的是,有名词参与的词组与没有名词参与的词组相比脑区激活差异明显,有名词参与的词组中,前扣带回附近,右额叶下回,双侧额叶前部等部位有明显激活。结论:汉语中名词重叠词组要大于动词重叠词组和形容词重叠词组,名动词组要大于名形词组和动形词组。扣带回在与名词相关的词组加工中起重要作用,不同类型的汉语词组加工在大脑中依赖不同的区域

纳米硅薄膜的生长动力学与计算机模拟

在等离子体增强化学气相淀积(PECVD)系统中,以高纯H_2高度稀释SiH_4为反应气体源,在射频和直流双重功率源的激励下制备成功具有纳米结构的nc-Si:H薄膜,利用高分辨率电子显微镜(HREM),Raman散射谱(RSS),扫描隧道电子显微镜(STM)等实验技术对nc-Si:H薄膜样品作了研究.基于对薄膜制备过程的动力学分析,提出nc-Si:H薄膜的分形生长模型:扩散与反应限制凝聚模型.其结果与实验符合得很好

Cerebral responses to the visually presented processing of nouns, verbs and adjectives in mandarin Chinese： A functional MRI evaluation

目的：利用功能性磁共振成像探讨大脑中与汉语名词、动词、形容词词组加工的脑区。方法：实验于2004-05/2006-11在北京安贞医院与中科院心理研究所以及江苏省语言科学与神经认知重点实验室完成。①选择以汉语为母语的正常被试8人,均为右利手。利用基于T2＊成像的EPI成像技术记录被试默念汉语名动形词组时大脑局部的血氧增减,实验材料选取汉语最基本的三类实词组成词组,利用组块设计通过E-Prime软件通过投影投射到磁体内部的反光镜上,被试平躺在磁体内,透过反光镜默读实验材料。②实验分成两个序列,每个序列包含9个组块,每个组块包含一类刺激,每类刺激共4个组块。实验机器是SimensSonata1.5T超导型磁共振设备,分别对被试进行3个序列扫描,包括定位像,功能像和三维全脑像。其中功能像扫描重复时间为100ms/层,单次扫描20层,每层厚5mm,层间隔为1.5mm,观察视野为220mm×220mm,分辨率为64×64象素,在扫描结束后利用AFNI软件对两个序列数据进行叠加处理,通过名动形三类词构成的词组之间脑区的差异分析不同词类加工的对应脑区。结果：6名被试进入结果分析。默念汉语词组激活了大脑的左额上、中、下回以及内侧,左颞叶上、中回,扣带回以及右脑等许多区域,这些区域在不同任务中有区别也有重叠,特别值得注意的是,有名词参与的词组与没有名词参与的词组相比脑区激活差异明显,有名词参与的词组中,前扣带回附近,右额叶下回,双侧额叶前部等部位有明显激活。结论：汉语中名词重叠词组要大于动词重叠词组和形容词重叠词组,名动词组要大于名形词组和动形词组。扣带回在与名词相关的词组加工中起重要作用,不同类型的汉语词组加工在大脑中依赖不同的区域

基于分块矩阵的报文传输路径查找算法

为提高智能变电站通信网络的运维水平,文章提出了一种基于分块矩阵的报文传输路径查找算法。为了把智能变电站通信网络静态配置信息抽象为数学模型,建立了物理网络拓扑矩阵模型和逻辑网络拓扑矩阵模型,并构建了两者之间的映射关系,给出了报文路径查找算法的流程。针对矩阵法分析网络拓扑计算量大的问题,文章提出以分块矩阵技术为主,稀疏矩阵与对称矩阵技术辅助优化的算法。采用遗传算法将网络矩阵模型分为对应的多个子矩阵,采用稀疏矩阵和对称矩阵技术处理子矩阵。通过对实际智能变电站的网络分析,与邻接算法相比,此算法不仅可以查找报文的转发路径,而且计算速度快占用内存空间少