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FNS，全称Family Networking Services，即家庭网络服务，专指旨在帮助人们建立家庭网络的互联网应用服务。另富士电视株式会社（株式会社フジテレビジョン），一般称为富士电视台（フジテレビ）FNS，为一间以日本关东地方为主要播放区域的无线电视台 [1]，为日本五大电视联播网的核心台之一，简称「CX」，是由识别讯号JOCX-TV简化出来。

FNS，全称Family Networking Services，即家庭网络服务，专指旨在帮助人们建立家庭网络的互联网应用服务。另富士电视株式会社（株式会社フジテレビジョン），一般称为富士电视台（フジテレビ）FNS，为一间以日本关东地方为主要播放区域的无线电视台，为日本五大电视联播网的核心台之一，简称「CX」，是由识别讯号JOCX-TV简化出来。扩展资料家用网络线路入户线路类型主要有电话线、光纤和网线，下面分别介绍各类入户线路下路由器、电脑和宽带线的接线方法。1、光纤入户运营商提供的入户线路为光纤，需要配合光猫使用，这也是目前最多的连接方式了。2、电话线入户运营商提供的入户线路为电话线，需要配合Modem（猫）使用，一般是中国电信的宽带线路，注意：如果有电话线分离器，请将入户电话线连接到分离器后再连接猫。这种则是还没有通光纤地区最常见的连接方式。3、网线入户运营商（如电信宽带）或小区宽带通过网线直接提供宽带服务。

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1974年为了纪念富士电视台开局15周年而第一次举行，当时的名称是“FNS歌谣祭音乐大赛”。其目的是“通过电视为日本歌谣找到新的方向，为明日的电视文化创作新的目标”。协办单位有日本音乐事业者协会、音乐出版社协会、日本唱片协会。1974年与1975年每半年举行一次，之后改为每年举行一次的年度节目。设立大奖（即最高荣誉奖项）、最优秀新人奖、最优秀歌唱奖、最优秀HIT奖、最优秀视听者赏、最优秀歌谣音乐奖、优秀新人奖、最优秀作词奖、最优秀作曲奖、最优秀编曲奖、特别奖等奖项。大奖获得者赠予100万日圆奖金，后来增加至500万日圆。是当时日本其中一项最权威、最重要的音乐奖项。众多年度性的音乐节目纷纷取消，或者取消颁奖典礼的部分。FNS歌谣祭也不例外。1990年（第19届）是FNS歌谣祭最后一次以竞赛模式举行。从1991年（第20届）开始，转变为音乐会的模式。FNS歌谣祭(FNS歌谣祭虽然现在已经不是颁奖礼，但是在日本的年末年初的音乐节目中占有极其重要的地位)1、这个节目是富士电视台为了迎接自己的建台15周年的，在1974年首次举办的，开始时候叫做《FNS歌谣祭音乐大赏》，实际上在最早期的时候，一直都有各种奖项设立的，比如年间最优秀大奖、最优秀新人赏、、最优秀歌唱赏、最优秀ヒット赏、最优秀视聴者赏、优秀歌谣音楽赏、优秀新人赏、特别赏、最优秀作词尰曲编曲赏等等。2、但是从1990年代开始，音乐节目的收视率低下，所以各大电视台的音乐颁奖典礼节目都取消了，FNS歌谣祭也在1990最后一次颁奖之后，取消了节目后面的“音乐大赏”这几个字，而变成了现在的《FNS歌谣祭》。而节目的形式也变成了以当年的代表性歌手的演唱会形式。3、下面是几则小知识：(1)、2003至2007年连续5年收视率超过20%，是民营电视台音乐节目中唯一的一个(NHK是公办电视台，所以红白歌合战不算)。(2)、从2005年开始的主持人是由黑木瞳与SMAP的草剪刚担任(3)、历年压轴演唱歌手2002年（第31回） 浜崎あゆみ 『Voyage』2003年（第32回） SMAP 『世界に一つだけの花』2004年（第33回） 浜崎あゆみ 『Moments』2005年（第34回） SMAP 『Triangle』2006年（第35回） SMAP 『ありがとう』2007年（第36回） SMAP 『Christmas Night』(4)、另外，在NHK红白歌合战从不出场的歌手，在FNS歌谣祭也会出席的。比如Mr. Children。

这应该是关于用滑轮组水平拉动物体时，求总功。如果是，那么F是绳子末端的拉力，n是滑轮组承受力的绳子根数，s就是被拉动的物体移动的距离。请将原题传上来。

FNS手枪系列FNS系列手枪是FN公司在2010年10月在欧洲推出的新产品，该枪实际上是以2008年就停产的40-9式手枪为基础，增加了类似于瓦尔特P99的铰接式扳机保险，但可与FNX系列手枪通用弹匣。除此以外，FNS系列在外形特征、尺寸和结构上与40-9手枪基本相同。最初在欧洲推出的只有9mm口径的FNS-9型，在2011年又增加了.40口径的FNS-40型，且开始投放北美市场。然后又先后推出了较短的紧凑型（Compact）及长枪管的加长型（Longsilde）。FNS手枪的套筒为钢制，而底把则由聚合物整体注塑而成，和当时流行的手枪一样，FNS系列也采用可改变握把大小的设计——FNS的设计是有一片可由射手自己更换的握把背板。最初推出的FNS系列含有手动保险，但这种纯双动型的击针手枪的手动保险不是必须的，所以后来FN公司推出两种FNS，一类有手动保险，另一类则没有。

含义1、FNS，全称Family Networking Services，即家庭网络服务　含义2、日本富士电视台Fuji Network System

1974年和1975年称为“年间最优秀大奖”；1976年和1977年称为“最优秀大奖”FNS歌谣祭包括大奖之内的所有在1991年已经废除。 年（届） 获奖者 获奖歌曲 1974年（第3届） 五木宏 迷恋 1975年（第4届） 布施明 仙客来的芬芳 1976年（第5届） 都春美 北方旅宿 1977年（第6届） 石川小百合 津轻海峡·冬景色 1978年（第7届） 泽田研二 LOVE （拥抱） 1979年（第8届） 西城秀树 YOUNG MAN (Y.M.C.A.) 1980年（第9届） 五木宏 二人的拂晓 1981年（第10届） 寺尾聪 红宝石戒指 1982年（第11届） 松田圣子 野玫瑰的练习曲 1983年（第12届） 细川贵志 矢切渡口 1984年（第13届） 五木宏 长良川艳歌 1985年（第14届） 中森明菜 Meu amor é旿旿 1986年（第15届） 中森明菜 DESIRE -情热- 1987年（第16届） 近藤真彦 愚者 1988年（第17届） 中山美穗 Witches 1989年（第18届） 光GENJI 满满的太阳 1990年（第19届） B.B.QUEENS 大家来跳舞

电视转播

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fns27小时综艺猜人是2021年9月和10月的节目。人类观察是日本TBS电视台制作的综艺节目，由黑色美乃滋主持，于每周四晚上8点播出。该节目将镜头隐藏在某个角落里，每集都设置一些日常生活中很难或不可能发生的事情，观察人们在遇到特殊情况时候所发生的变化或者反应。节目形式2012年10月24日，人类观察作为午夜节目开播，每周四凌晨0点30分播出，节目时长为30分钟。2013年4月25日，改为周四晚黄金时间20点播出，节目时长延长至54分钟，10月10日，节目播出时间更改为每周四晚19点56分播出。2015年10月8日，节目延长至2小时，每周四晚19点56分至21点49分播出。节目组将镜头隐藏在某个角落里，每集都设置一些日常生活中很难或不可能发生的事情，观察人们在遇到特殊情况时候所发生的变化或者反应。该综艺脑洞大、胆子大把各种正常人不敢想的假命题玩得就像真的一样，能治愈所有不开心。人类观察使观众普遍有两种心情。

红A的意思就是红色的Archer，金闪闪虽然也是Archer，但他不是红色的，所以红A是红A，金闪闪是金闪闪，Archer是英灵职位红A是因为被远坂凛召唤过来时出了差错，想不起来他叫什么，远坂凛就称呼他Archer，但Archer是职位，这一代圣杯之战可以用如果碰见其他的Archer（比如金闪闪），这个叫法就不适用，因为他和远坂凛都是一身红，于是就叫他红A土狼就是卫宫士郎的士狼，这两字很像，于是土狼就是指卫宫士郎如果想知道红A的真名以及他与远坂凛和卫宫士郎的真正关系，除了普通的看完，还要看剧场版 我就不剧透了，只是先透一下，红A的英灵传说与卫宫士郎远坂凛两人关系不一般

你网线接线对吗、另外你有路由器的说明书吗这些百度都可以找得到

关于fns27小时父亲猜女儿如下：综艺节目是很多人茶余饭后打发时间的方式，虽说综艺节目的类型各不相同，但是大体上气氛都是轻松愉悦的。国内的综艺节目在打发时间时间的同时还会让人学到一些东西，非常正能量。然而在日本很多综艺节目都非常没有节操，尺度也很大，举个例子来说，有一档日本综艺设置了一个环节就是父亲猜女儿。看名字好像没有什么不妥，但是这个猜的方式却让人不太能接受，那就是让女儿赤身裸体漏出三点让父亲猜，相信看过的观众估计都会被吓到。那么父亲猜女儿的综艺节目是什么，其实很多人都知道父亲猜女儿这个节目环节，但是不知道这个桥段究竟来自哪部综艺。实际上父亲猜女儿是日本综艺《FNS27小时TV》中的一个环节，在这个节目中不仅有父亲猜女儿这个板块，其他的一些板块也是非常没有底线让人看了难以接受，包括爆裂老爹中折磨惩罚女嘉宾的方式。还包括整人环节不顾嘉宾安危肆意整人只为了刺激的行为，估计这样的节目在国内根本不会过审播出，可是在日本不仅顺利播出甚至很多有名的明星都会参与，这足以说明日本文化有多开放了，不服都不行。

FNS多级导向神经递质检测系统采用最先进的导纳技术，从人体取得生物电信号，通过医学专业软件自动处理，消除了 基础阻抗对检测波幅的影响，使波形更稳定，获取动态人体睡眠时基本生命特征。 还是可以治疗精神 分裂症的吧。好像花卉园的哪家医院有这种设备的吧。

年份 时间 男性主持人 女性主持人 平均收视率 1974年 上期 预选 　　　　26.2% 上期 预选 小川宏 吉永小百合 34.0% 下期 预选 　　　　不明 下期 预选 　　　　26.4% 1975年 上期 予选 　　　　25.9% 上期 予选 小川宏 吉永小百合 22.3% 下期 预选 　　　　28.8% 下期 预选 　　　　30.3% 1976年 预选 小川宏 浅茅阳子 不明 本选 　　　　28.2% 1977年 预选 关口宏 芳村真理 30.6% 本选 　　　　36.0% 1978年 预选 露木茂 芳村真理 不明 本选 　　　　不明 1979年 预选 露木茂 芳村真理 不明 本选 　　　　不明 1980年 预选 露木茂 芳村真理 不明 本选 　　　　不明 1981年 预选 露木茂 芳村真理 26.3% 本选 　　　　29.2% 1982年 预选 露木茂 芳村真理 24.1% 本选 　　　　28.3% 1983年 预选 露木茂 芳村真理 20.1% 本选 　　　　26.6% 1984年 预选 露木茂 芳村真理 23.4% 本选 　　　　22.8% 1985年 预选 露木茂 芳村真理 19.1% 本选 　　　　21.2% 1986年 　　露木茂 芳村真理 24.4% 1987年 　　露木茂，古馆伊知郎 无 24.8% 1988年 　　露木茂，古馆伊知郎 无 不明 1989年 　　露木茂，古馆伊知郎 无 不明 1990年 　　露木茂 楠田枝里子 不明 1991年 　　露木茂 楠田枝里子 27.6% 1992年 　　露木茂 楠田枝里子 不明 1993年 　　露木茂 楠田枝里子 不明 1994年 　　露木茂 楠田枝里子 不明 1995年 　　露木茂 楠田枝里子 不明 1996年 　　川端健嗣 楠田枝里子 24.0% 1997年 　　川端健嗣 楠田枝里子 21.7% 1998年 　　川端健嗣 楠田枝里子 19.7% 1999年 　　川端健嗣 楠田枝里子 22.2% 2000年 　　川端健嗣 楠田枝里子 22.5% 2001年 　　川端健嗣 楠田枝里子 16.3% 2002年 　　川端健嗣 楠田枝里子 19.0% 2003年 　　川端健嗣 楠田枝里子 21.2% 2004年 　　川端健嗣 楠田枝里子 21.8% 2005年 　　草剪刚 黑木瞳 20.1% 2006年 　　草剪刚 黑木瞳 21.3% 2007年 　　草剪刚 黑木瞳 20.7% 2008年 　　无 黑木瞳 19.7% 2009年 　　草剪刚 黑木瞳 18.5% 2010年 　　草剪刚 无 　　2011年 　　草剪刚 高岛彩 17.8% 2012年 　　草剪刚 高岛彩 18.3%

FNS歌谣祭 是富士电视台在毎年12月时大规模的音楽节目。 (Fuji Network System、略称：FNS) FNS歌谣祭u30fb音楽大赏内由歌手们轮流演出以及颁奖颁发年度最优秀新人赏、最优秀歌唱赏等等

FNS系统提供了已在30多个国家应用的银行核心业务系统B＠NCS—24FNS现在已经被TCS收购了

《FNS 27小时》可以在B站观看。这档综艺名叫《FNS 27小时》，中文名又叫《爆裂父亲》，是一档在日本非常受欢迎的节目，而这档节目的宗旨只有一个，就是恶搞。

帝国饭店“孔雀之间” - 1974年上期预选、1974年下期预选日本剧场- 1974年上期本选新宿KOMA剧场- 1974年下期本选京王广场酒店“コンコードボールルーム” - 1975年上期预选中野阳光广场- 1975年上期本选、1975年下期本选、1976年本选、1977年本选、1978年至1985年的预选旧河田町社屋第6特设STUDIO - 1975年下期预选、1976年预选、1977年预选、1988年日本武道馆- 1978年至1985年的本选、1986年、1987年、1989年、1990年新高轮格兰王子大饭店“飞天” - 1991年至1995年、1998年至今横滨体育馆- 1996年、1997年

爸爸猜女儿综艺叫《FNS27小时TV》，是日本综艺《FNS27小时TV》中的一个环节。在这个节目中不仅有父亲猜女儿这个板块，还有爸爸和女儿一起完成各项挑战和任务的环节。

《fns27》综艺中爆裂父亲出现在第**8集**。

FNS歌谣祭 是富士电视台在毎年12月时大规模的音楽节目。 (Fuji Network System、略称：FNS) FNS歌谣祭u30fb音楽大赏内由歌手们轮流演出以及颁奖颁发年度最优秀新人赏、最优秀歌唱赏等等

dbq，不太清楚，不知道啊。。。

每个人用手机时间都不同。小米11FNs烧Wifi是处理器芯片过热导致WiFi模组虚焊，从而致使小米11的Wi-Fi功能无法正常使用。手机时间用的越长处理芯片就会越热。不过正常来说是不会大批量的出现烧wifi的情况的，即使烧了在质保期内可以免费换新的，而且换完新机，质保重新开始计算。

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左点睡眠仪可以通过改变异常脑电波，可以起到让人体更容易进入睡眠状态的作用

定义变量i和fn。循环执行当fn=fns[i++]的时候就结束。

吐槽 应该是どういうこと而不是どよこと

对整个大脑的时空组织的全面表征对于理解人类大脑的功能和功能障碍都是至关重要的。灰质静息状态功能连接(FC)有助于揭示大脑固有的基线网络。然而，尽管有研究表明脑白质(WM)的FC在任务和休息时确实发生了变化，但白质(WM)几乎占大脑的一半，在这一表征中却基本被忽略。在本研究中， 我们鉴定了静息态fMRI的9个白质功能网络(WM-FNs)和9个灰质功能网络(GM-FNs) 。利用多路fMRI数据计算类内相关系数(ICC)，评估静态功能连接(SFC)和动态功能连接(DFC)的可靠性。在GM-FNs、WM-FNs和GM-WM-FNs中估计SFC、DFC和它们各自的ICCs之间的关联。 GM-FNs的SFC强于WM-FNs，但对应的DFC较低，说明WM-FNs更具动态性 。在GM-和WM-FNs中，SFC、DFC及其ICCs之间的关联相似。这些结果表明， WM fMRI信号包含与GM相似的丰富时空信息，可能为更好地建立全脑功能组织提供重要线索。 1 简介 功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)是一种通过血氧合水平依赖(BOLD)信号间接检测神经元活动的无创方法。使用BOLD信号，可以在不受约束的内在活动中评估分离的大脑区域之间的时间同步活动，这被定义为 功能连接(FC) 测量。采用不同区域的灰质(GM)之间的FC测量,人类大脑基线功能网络(FNs),如运动网络,听觉网络,默认模式网络(DMM),和注意网络,可以可靠地提取。此外，fMRI的FC已被证明与年龄、神经反应、流体智力和性别有关。此外，各种精神障碍，如阿尔茨海默氏病、精神分裂症、抑郁症和自闭症，都被报道改变了FC。上述研究表明，脑功能参数在表征人脑功能和功能障碍方面有许多重要的应用。 然而，以往的fMRI FC研究大多集中在GM BOLD信号上，而来自白质(white matter, WM)的信号通常被认为是由噪声主导的，WM中的FC多被忽略。考虑到WM紧密地连接着GM的不同区域，并且占了人类大脑的近一半。一些研究已经开始在正常和临床人群中使用FC测量来探索WM信号的变化。Ding和同事证明，在不同的任务条件下，某些WM束的BOLD信号在特定的GM区域显示出不同的FC模式。以往的静息状态研究大多采用静态功能连接(SFC)来探讨不同脑区之间的时间同步性。Peer及其同事在静息态fMRI信号中采用了SFC方法，证实了不同的对称白质功能网络(WM-FNs)的存在，它与灰质功能网络(GM-FNs)和底层的WM束紧密相连。这一发现被我们之前的研究进一步证实，我们使用人类连接组项目(HCP)数据在GM-和WM-FNs(GM-WM-FNs, GM-WM-FNs)之间发现了可靠的WM-FNs和FC。此外，对称WM-FNs和GM感知运动系统之间的FC在精神分裂症患者中显示了异常变化，这表明GM和WM之间的连接(GM-WM)对维持人类大脑的正常功能至关重要。然而，这些在WM中使用时间平均FC的研究忽略了FC的动态特性。探讨脑皮层的动态特性及其可靠性有助于揭示脑皮层的基线网络，从而更好地理解全脑的时空动态。 累积的fMRI研究表明，动态功能连接(DFC)代表功能连接的时间变化，可以反映认知和行为关键方面的宏观神经活动模式的变化。DFC改变在各种精神疾病中已被广泛报道，如精神分裂症、重度抑郁症、自闭症和阿尔茨海默病。由于DFC测量在分析人类行为测量和各种精神障碍的大脑功能障碍中具有重要的应用，因此在多个静息状态fMRI扫描中估计DFC参数的可靠性是很重要的。Choe等采用3种常用的DFC估计方法对DFC的可靠性进行了估计，发现动态条件相关方差比滑动窗口(SW)和锥形SW得到的更可靠。此外，使用包含3种不同DFC统计量标准差(SD)、低频振幅(ALFF)和偏移的SW方法，Zhang和同事利用 类内相关系数(ICC) 探索了SFC、DFC及其可靠性之间的关联。然而，目前对DFC的研究主要集中在GM BOLD信号上，尚未研究DFC在WM中的时间特性和可靠性。 在这项研究中,我们假设从WM BOLD信号包含丰富的和鲁棒的时空信息，类似于从GM获得的。为了解决这个假说,WM分割掩模,包括128个随机出感兴趣的区域(roi),获得了用 层次划分方法 。随后，构建GM-和WM-FNs，并通过对基于分区的DFC矩阵进行K-means聚类来评估。对于每个成对的FNs，采用SW法计算所有FNs的SD值，得到一个DFC值。通过计算ICC值来估计GM-/WM-FNs内部和GM-WM-FNs之间DFC参数的可靠性。最后，通过Pearson相关系数估计SFC、DFC与ICCs之间的相关性。 2 方法简述 2.1 数据和预处理 HCP数据集用于当前的研究(https://db。hu manconnectome.org)，并纳入129名健康受试者，每个受试者都有静息状态fMRI和t1加权解剖图像。 使用静息态fMRI数据处理助手(DPARSF) (http://rfmri.org/DPARSF)和SPM12工具箱(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12)进行功能图像的预处理步骤。 2.2 组水平GM和WM mask的创建 为了最小化混合WM和GM信号，每个个体的分割结果被用来获取组级别WM和GM的mask(图1A,步骤3)。具体地说,对于每一个个体,每个体素在整个大脑被确认为WM,GM、或CSF,这为每个受试者生成了二元化的WM和GM掩模。然后，我们在所有受试者中分别计算这些高分辨率解剖分割的WM和GM掩模的平均值。组级WM掩模的定义采用以下2步:1)阈值>60%的受试者使用二值化的解剖掩模;2)然后，我们将解剖掩膜与功能数据进行比较，并在80%的受试者中去除被识别为WM但具有功能数据的体素。最后，为了排除大脑深层结构的影响，我们使用了哈佛牛津地图集来移除皮层下区域。由于我们的研究集中在大脑皮层，小脑被排除在组水平的WM掩模之外。对于群体层面的GM掩模，使用更宽松的阈值>20%的受试者用于识别T1图像中的GM体素，但我们排除了WM掩模中包含的任何体素。然后选择结果掩模的体素，使用功能数据中>80%受试者中存在的体素定义群体水平的GM掩模。 2.3 脑分区和SFC构建 与之前的研究 (图1A，步骤3)一样，将组级WM掩模分为128个随机大小近似相同的roi。具体来说，将组级WM掩模分为两个半球。然后使用分层法将每个半球掩模随机划分为64个roi。此外，为了便于与先前关于DFC测试重测信度的研究进行比较，我们使用了与该研究相同的GM分区模板(自动解剖标记[AAL]图谱)，包含116个区域(90个皮层/皮层下区域和26个小脑/蚓部区域)。由于我们的研究集中在大脑皮层，我们排除了26个小脑/蚓部区域。最后，排除AAL图谱组水平GM掩模外的体素。此外，为了计算AAL是否对我们的结果有影响，我们使用Dos图谱进行了相同的分析(补充3)。 对每个感兴趣区域，利用感兴趣区域内所有体素的时间序列提取平均时间序列，得到WM和GM分别为128和90个时间序列。对于每个被测对象，利用ROI时间序列各对之间的Pearson相关系数计算SFC，得到GM内(90*90)、WM内(128*128)内和GM-WM(90*128)之间的SFC矩阵。 2.4 SW分析和DFC 估计DFC最常用的方法是SW方法，该方法使用fMRI时间序列的窗口段在固定长度上连续计算相关矩阵。本研究选择40TRs窗长来探索GM/WM以及GM-WM的DFC. 2.5 聚类功能网络 对组级DFC矩阵进行K-means聚类(距离度量相关，10次复制)得到WM-FNs(图1A，步骤7)。聚类的数量从2到20，对每个聚类进行聚类效度指标肘准则(聚类内与聚类间距离之比)，得到最佳的WM-FN个数。 2.6 SFC和DFC的ICC分析 可靠性在很大程度上是对个体差异的统计评估。信度低，表明相关测量不适合研究个体差异。虽然有许多测试重测信度的测量方法，但在fMRI中最常用的测量方法是使用 ICC 。为了评估WM-和GMFNs中SFC和DFC的测试重测可靠性，对119名HCP受试者进行了2组ICC分析。其中BMS是受试者之间的均方方差，WMS是受试者内部的均方方差，k是每个参与者的扫描重复次数(这里k =2)。 为了分析SFC、SFC ICC、DFC和DFC ICC之间的关联，我们估计了在GM-/WM-FNs内SFC ICC和GM-WM-FNs之间SFCICC的关联。图1 功能网络聚类和生成DFC ICC映射的过程 3 结果 3.1 GM和WM内空间聚类模式 采用基于GM分区DFC矩阵的K-means聚类方法识别GM-FNs。聚类有效性指数的肘准则表明，GM-FNs的最优数量为9，该数字用于识别最终的聚类(图S1A)。GM-FNs包括:AN，左、右额顶叶网络(左右FPN)，内侧视觉网络(内侧VN)，外侧VN，后DM，感觉运动网络(SMN)，和前DMM，以及皮质下网络(SCN)(图2)。基于WM分区DFC矩阵的K-means聚类有效性指数肘准则显示，WMFNs的最优数量为9(图S1B)，分别为(图3):右侧前额叶WM-FN(RPF-WM-FN)，皮质脊髓下WM-FN (ICS-WMFN)，左侧前额叶WM-FN (LPF-WM-FN)，左侧放射后冠WM-FN (LPF-WM-FN)，右侧放射前冠WM-FN (RACR-WM-FN)，枕部WM-FN (OC-WM-FN)，右侧放射后冠WM-FN (RPF-WM-FN)，感觉运动表浅WM-FN (SMS-WM-FN)感觉运动中WM-FN (SMM-WM-FN)。图2 k-means识别的9个GM-FNs图3 k-means识别的9个WM-FNs 3.2 网络内SFC和DFC 图4显示了所有GM和WM分区的全脑组水平的SFC、DFC及其ICC图谱。图4A显示了GM分区的SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC映射。我们发现以下4个GM-FNs的SFC显示出较高的内部网络SFC（图3和4A):中间VN (SFC = 0.74, DFC = 0.2)、后DMN (SFC = 0.57,DFC = 0.27)、SMN (SFC = 0.66, DFC = 0.23)和前DMN (SFC = 0.52, DFC = 0.28)。 SFC的ICC值普遍高于DFC的ICC值，说明SFC比DFC更可靠 。正如所料，SFC值越高，SFC ICC越高，DFC值越高，DFCICC越小。 图4B显示了WM分区的SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC。以下2种WM-FNs表现出较高的SFC和低DFC (图4B和5):OC-WM-FN(SFC = 0.45, DFC = 0.30)和RPCR-WM-FN (SFC = 0.41, DFC =0.31)。WM-FNs的平均内部连接强度(SFC =0.34)显著弱于GM-FNs (SFC = 0.51，图5A)， WM-FNs的平均DFC (DFC = 0.32)显著高于GM-FNs (DFC = 0.28，图5B)。总的来说，对于WM分区，SFC ICC值高于DFCICC结果。根据GM-FNs的结果，DFC值越大，对应的DFC ICC越小。图4C展示了GM和WM分区之间的SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC映射。与GM和WM分区相似，连接强度高的SFC一般对应较低的DFC，且GM和WM分区之间SFC的ICC结果总体高于DFC的ICC结果。图4 分区nask的SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC映射图5 GM-和WM-FNs的内部网络SFC和DFC 3.3 网络间SFC和DFC 对于GM-FNs的SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC结果如图6A所示。我们发现，侧VN变现为与AN (SFC = 0.56)和内侧VN (SFC = 0.67)的高SFC，其对应的DFC图显示FC的低波动(DFC分别为0.28和0.23)。SMN和AN之间(SFC = 0.52, DFC = 0.29)以及左右FPN之间(SFC = 0.50, DFC = 0.29)也有相似的结果。此外，从整体上看，SFC ICCs的公信力高于DFC的公信力，说明SFC比DFC更可靠。 对于WM-FNs的SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC结果如图6B所示。我们发现，RPCR-WM-FN与LPCR-WM-FN(SFC = 0.6)和RACR-WM-FN (SFC = 0.59)具有较高的SFC，其对应的DFC值具有较低的波动(分别为0.26和0.27)。此外，LPF-与LPF- WM-FNs(SFC = 0.56, DFC = 0.27)、SMS-与SMM-WM-FNs(SFC = 0.54, DFC = 0.28)、LPF-与RACR-WM-FNs(SFC = 0.52, DFC = 0.29)、LPCR-与RACR-WM-FNs(SFC = 0.29)之间也有相似的结果。与GM-FNs相似，WM-FN SFC ICC值总体上高于DFC ICC值。图6 功能网络的SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC映射 3.4 SFC,DFC,SFC ICC,DFC ICC之间的联系 为了估计SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC之间的关联，我们展示了所有FC对的所有这些度量之间的散点图（图7）。WM/GM分区和GM-WM分区之间存在两种正相关和两种负相关(图8A，表1)。我们还估计了GM-/WM-FNs内SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC之间以及GMWM-FNs之间的联系(图8B，表1)。与图8A(表1)得到的结果相似，我们还观察到2个正相关和2个负相关。图7 在SFC、DFC、SFC ICC和DFC ICC之间在大脑分区的所有FC对之间散点图图8 SFC、DFC、SFC ICC及DFC ICC之间的关联 4 讨论 本研究探讨静息态fMRI中WM BOLD信号的时空特征和WMDFC可靠性。此外，分别在WM/GM内和GM-WM之间估计了SFC、DFC及其各自ICCs之间的关联。 我们的研究进一步验证了通过对GM DFC矩阵进行K-means聚类可以得到GM-FN。使用同样的聚类方法，本研究也得到了9个WM-FNs。另一方面，无论是在WM/GM范围内还是在GM-WM范围内计算SFC和DFC图，SFC和DFC之间都存在负相关关系，表明SFC值低导致DFC高，反之亦然 。总体而言， SFC的ICC图高于DFC的ICC图，说明在WM/GM内部以及GM-WM之间，SFC比DFC更可靠 。此外，对于intra-GM-FNs的SFC强于intra-WM-FNs，而对于intra-GM-FNs对应的波动较低。我们进一步发现，在WM/GM和GM-WM中，SFC、DFC及其对应的ICCs之间的关联高度相似(图7)，表明WM BOLD信号的动态特征与GM相似，具有丰富的FC时间特征。 我们认识到，在本研究中，来自WM的BOLD信号被怀疑是由于部分体积效应而来自GM的下渗作用。为了最大限度地减少GM信号的影响，分别对WM和GM进行空间平滑，并仅使用分离的WM和GM体素对每个被试进行相应的掩模识别。此外，使用高质量的HCP数据集可以在一定程度上缓解这种局限性。随着多层成像技术的迅速发展和可靠成像技术的成熟，高信噪比和空间/时间分辨率的神经成像技术有望实现。最后，目前的研究没有进一步分析WM中的频谱并与GM进行比较，探索SFC/DFC与频谱的关系并与GM进行比较，还需要进一步的研究。 5 总结 本文研究了静息态fMRI中WM BOLD信号的动态特性和DFC的可靠性。分别在WM/GM和GM-WM之间估计SFC、DFC和它们各自的ICCs之间的关联。主要研究结果如下：1)我们验证了对GM内部的DFC矩阵进行K-means聚类可以得到GM-FNs，该方法也适用于获得WM-FNs；2) WM的动态特性与GM相似，包括DFC与SFC和DFC ICC呈负相关，SFC ICC与SFC和DFC ICC呈正相关。总体而言，在WM/GM内部和GM-WM之间，SFCICC图均高于DFC。3)我们也注意到GM-WM之间的SFC和DFC特性的差异。intra-GM-FNs的SFC强于intra-WM-FNs，对应的DFC较intra-GM-FNs低。研究结果表明，WM的BOLD信号包含丰富的时空信息，可以从静息态fMRI信号中获得与GM相似的重要DFC参数。 参考文献：White Matter Functional Connectivity in Resting-State fMRI: Robustness, Reliability, and Relationships to Gray Matter

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FNS，全称Family Networking Services，即家庭网络服务，专指旨在帮助人们建立家庭网络的互联网应用服务。另富士电视株式会社（株式会社フジテレビジョン），一般称为富士电视台（フジテレビ）FNS，为一间以日本关东地方为主要播放区域的无线电视台 [1]，为日本五大电视联播网的核心台之一，简称「CX」，是由识别讯号JOCX-TV简化出来。

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关于fns27小时父亲猜女儿如下：综艺节目是很多人茶余饭后打发时间的方式，虽说综艺节目的类型各不相同，但是大体上气氛都是轻松愉悦的。国内的综艺节目在打发时间时间的同时还会让人学到一些东西，非常正能量。然而在日本很多综艺节目都非常没有节操，尺度也很大，举个例子来说，有一档日本综艺设置了一个环节就是父亲猜女儿。看名字好像没有什么不妥，但是这个猜的方式却让人不太能接受，那就是让女儿赤身裸体漏出三点让父亲猜，相信看过的观众估计都会被吓到。那么父亲猜女儿的综艺节目是什么，其实很多人都知道父亲猜女儿这个节目环节，但是不知道这个桥段究竟来自哪部综艺。实际上父亲猜女儿是日本综艺《FNS27小时TV》中的一个环节，在这个节目中不仅有父亲猜女儿这个板块，其他的一些板块也是非常没有底线让人看了难以接受，包括爆裂老爹中折磨惩罚女嘉宾的方式。还包括整人环节不顾嘉宾安危肆意整人只为了刺激的行为，估计这样的节目在国内根本不会过审播出，可是在日本不仅顺利播出甚至很多有名的明星都会参与，这足以说明日本文化有多开放了，不服都不行。

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《FNS27小时TV》中认女儿的情节出现在第**7集**。

最佳回答：可以在B站看。这档综艺名叫《Fns 27小时》，中文名又叫《爆裂父亲》，是一档在日本非常受欢迎的节目，而这档节目的宗旨只有一个...

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拔下电源插头，如果显示屏另用干电池的也把它取出来（彻底断电），试一下。

你可以再买一个分频器，高音和低音都可以接到分频器上，从分频器上就引出两根线接功放就行了，分频器会把信号分出高低音分开供给不同的喇叭。分频器价钱不贵，去买时了解清楚接线方法就可以自己接了。

睡眠仪是一种针对帮助人体睡眠的理疗仪器。它运用电磁刺激 仿生物波等技术来帮助人们睡眠。睡眠仪可分为低频电磁刺激诱导睡眠、传统生物反馈治疗、数字频率合成仿生物电波。睡眠仪的机理：数字频率合成仿生物电波形电流刺激小脑顶核（FNS），小脑顶核直接上行投射到丘脑、下丘脑，电刺激小脑顶核引起改区神经元兴奋，并生行投射到丘脑，下丘脑，经丘脑皮质通络，与大脑皮质联系；启动中枢神经经源性神经保护，提高脑神经细胞膜电位稳定性，降低大脑兴奋性，改善和增强睡眠功能，利用FNS治疗失眠具有稳定神经系统内环境，主动调节患者睡眠/觉醒节律，改善因大脑兴奋性增加而导致的睡眠紊乱的作用主动调节睡眠、觉醒节律，从而达到非药物治疗失眠得目的。1、低频电磁刺激诱导睡眠电脑控制设定，通过枕头这个载体，发出的磁场，模拟人的脑电波，使人兴奋程度逐渐降低，诱导人进入睡眠。2、传统生物反馈治疗刺激信息引起感官知觉进入大脑,经过大脑处理传入电脑进一步引发刺激信息的变化，再进入大脑循环往复。大脑电生理活动自身调整，从而达到治疗睡眠的目的。3、数字频率合成仿生物电波，数字频率合成仿生物电波形电流刺激小脑顶核（FNS），小脑顶核直接上行投射到丘脑、下丘脑，电刺激小脑顶核引起改区神经元兴奋，并生行投射到丘脑，下丘脑，经丘脑皮质通络，与大脑皮质联系；启动中枢神经经源性神经保护，提高脑神经细胞膜电位稳定性，降低大脑兴奋性，改善和增强睡眠功能，利用FNS治疗失眠具有稳定神经系统内环境，主动调节患者睡眠/觉醒节律，改善因大脑兴奋性增加而导致的睡眠紊乱的作用主动调节睡眠、觉醒节律，从而达到非药物治疗失眠得目的。

过B作MN的平行线，分别相交于AD、AC于O"、N"∵M、O、N三点共线，∴B、O"、N"三点共线，且O"B:OM=O"N":ON。取BC中点G，连结OG、O"G、DG、DB。∵∠OGP=∠ODP=90°，∴P、D、G、O四点共圆。∴∠ODG=∠OPG，而由MN‖BN"有∠OPG=∠O"BG，∴∠ODG=∠O"BG，∴O"、B、D、G四点共圆。∴∠O"GB=∠O"DB。而∠O"DB=∠ACB，∴∠O"GB=∠ACB，O"G‖AC，而G是BC的中点，∴O"是BN"的中点，O"B= O"N"，∴OM=ON。