PageRank, 网络世界的标准?

Google的创始人Page和Brin在1998年发明了PageRank (PR)技术给互联网上的网页排序。排序原理很简单，但却影响深远。有兴趣的可以看Page和Brin等的原文: http://dbpubs.stanford.edu:8090/pub/1999-66 。简单地说，一个网页的重要性，取决于链接这个网页的网页数量，以及链接这个网页的网页的重要性。因为网页之间是互相链接的，所以计算PR是个循环迭代的过程。PR值的大小决定了网页在google搜索结果中的排名位置，也就是网页的影响力。

已经有研究表明，PR的算法可能代表了更一般的自然法则。比如给你一个字母D，让你说出以字母D开头的单词。最先说出的不是使用频率最高的那个单词，而是PR值最高的单词。这说明人的记忆提取也符合PR的法则 (原文: http://www.blackwell-synergy.com/doi/abs/10.1111/j.1467-9280.2007.02027.x )。

最近Nature发文章批评传统的学术期刊影响因子 (IF)的计算方法 (原文: http://www.nature.com/news/2008/080102/full/451006a.html )。传统的方法只考虑了文章被引用的次数，但是没有考虑到引用文章的质量，因此可能导致某些流行学科的影响因子超高，比如医学。文中认为既考虑引用次数，又考虑引用文章的质量更能够评价一篇文章和一个期刊的影响力。比较发现，采用PR算法以后，New England Journal of Medicine和Lancet等影响因子超高的期刊的影响系数都大大下降。这也许更符合事实，因为流行并不代表有影响力。

另外，blog的影响力也表现在被链接的数量，而不是访问量。要想知道自己的网页被哪些网页链接，可以通过下面的链接。 http://www.altavista.com/web/webmaster

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如何画出漂亮的图

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    题目其实是个标题党。我一直都在尝试各种方法把paper中图片做的更漂亮，但效果总是不理想。而读paper时经常能看到让人眼前一亮的图。比如最近Journal of neuroscience一篇关于视觉系统 随机共振 的研究。     所谓随机共振，就是当一个非线性系统在加入少量噪声时的工作效果要比完全没有噪声时好。人的神经系统就是个典型的非线性系统。上图是原文中的一个figure。要注意的是最上面的原始图像两个斜杠之间的细节。斜杠中的斜杠是阈下的，通常很难被知觉到，但如果加入适当的噪声，就可以清晰地看到斜杠中间的细节 (中图)。     初看到这幅图，我的感觉这是对随机共振效应的最好的演示。因为之前对随机共振的介绍都是理论或者语言描述，从来没有给过这样直观的演示。但说实话，很难看出如何只加入噪声就可以把第一幅图像变成第二幅图像的样子。我自己用MATLAB对原始图像加随机噪声，完全得不到这种效果。当然我自己的图像处理水平有限，电脑显示器也比较低级。不知道哪位高手可以实现。OR, 这其实只是个示意图？ Schwarzkopf, D., Silvanto, J., & Rees, G. (2011). Stochastic Resonance Effects Reveal the Neural Mechanisms of Transcranial Magnetic Stimulation Journal of Neuroscience, 31 (9), 3143-3147 DOI: 10.1523/JNEUROSCI.4863-10.2011
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大脑的工作模式和休息模式

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[ 十五言 是个不错的地方。也许以后类似的文章都会现在那里发表，欢迎 关注 。] 大脑不休息 与人体其的他器官不同，大脑在人的一生中一直处在活动状态。从能量代谢的角度讲，肌肉在休息时的耗能几乎可以忽略不计，但在收缩运动时会消耗1000倍以上的能量。相反，大脑无论在工作还是休息时都要消耗大概身体总代谢量的20%。而在工作时的耗能水平只比休息时高5%。正是因为如此，休息时的大脑更应该被看成是一种独特的状态，而并不是简单的休息。圣路易斯华盛顿大学的Marcus Raichle等人在2001年时将这种状态 (resting-state)命名为默认模式 (default mode)，并将一些在休息状态时神经活动更高的区域组成的网络称为为默认网络 (default mode network)。这一网络中的区域的神经活动在人执行特定的任务的时候反而会下降，通常认为是负责产生自发的想法以及无目的的思考。 对于大脑的休息状态，另一个重要的发现要追溯到1995年。当时在威斯康辛医学院的Bharat Biswal等人发现在完全没有运动的休息状态，大脑左右两侧运动皮层的fMRI信号仍然会显示出很强的相关性。fMRI技术是一种无创的记录脑活动的方法，它通过测量脑血流中含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白的比例间接地反映神经活动。这是一个非常重要的发现。因为之前虽然知道左右两侧的运动皮层在完成双手协调任务时会同时激活，但并没有人会想到人在没有动双手的时候负责控制两侧手的区域仍然会同步活动。这提示了一个大脑重要的属性。大脑中存在着自发的脑活动，而且这些自发脑活动不是杂乱无章的，而是有组织的。在接下来的一系列研究都发现，凡是已知的功能相关的脑区之间，在静息态时也都会显示出很强的相关。这一组组相互关联的区域就组成了不同的脑功能网络，比如视觉网络、运动网络和注意网络等等。这种使用静息态fMRI数据分析大脑功能网络的技术目前正日趋流行，而且是当前美国的人脑连接组项目(human connectome project)的基础技术之一。 既然休息时的脑活动已经能反映大脑的网络结构，那么，大脑活动时的状态又会有什么差别呢？大脑可以大致的分为两个系统：一个是之前提到的默认网络系统；另一个是负责各种具体任务的区域的集合，通常被称为任务正网络。这两个网络的神经活动是负相关的：一个网络的活动升高，另一个网络的活动...
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复习考试可以改变大脑结构

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