activity op• Data kinds: matrix × points × labels → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("graph_activity_spread"))
activity कितनी दूर तक फैली, इसकी time-series table: column step / mean_distance / active_fraction / source_fraction।
X = (T, n) state sequence, P = (n, 3) coordinates, source = stimulated nodes का indicator (लंबाई n के integers, non-zero = stimulated; कम से कम 1)। mean_distance[t] = Σ|x_i(t)| ‖P_i − c‖ / Σ|x_i(t)| (c = stimulated nodes का centroid; |x| से weighted activity की औसत दूरी, unit वही जो P की; जिन steps में activity पूरी शून्य हो वहाँ 0)। active_fraction[t] = |x_i(t)| ≥ पूरे data का maximum × thresh वाले nodes का अनुपात। source_fraction[t] = activity का वह हिस्सा जो stimulated nodes पर है, Σ_source |x| / Σ|x| (सब शून्य हो तो 0)।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py
• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py
table को input के रूप में लेते हैं)—
activity)graph_activation_latency · points_activity_video
*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.