腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
思影科技
专栏成员
举报
428
文章
490323
阅读量
132
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章(428)
神经网络(60)
数据处理(45)
数据分析(41)
编程算法(33)
机器学习(31)
深度学习(31)
人工智能(25)
腾讯云测试服务(22)
alpha(16)
学习方法(14)
其他(13)
block(12)
erp(11)
连接(10)
网络(7)
数据库(6)
模块化(6)
NLP 服务(5)
医疗(5)
生物基因(5)
网络安全(5)
线性回归(5)
https(5)
sql(4)
http(4)
大数据(4)
figure(4)
glm(4)
mask(4)
sf(4)
语音(4)
go(3)
数据加密服务(3)
图像处理(3)
网站(3)
卷积神经网络(3)
数据结构(3)
nat(3)
min(3)
同步(3)
语音识别(2)
c++(2)
node.js(2)
单片机(2)
matlab(2)
vr 视频解决方案(2)
游戏(2)
自动化(2)
聚类算法(2)
分类算法(2)
analysis(2)
db(2)
it(2)
meta(2)
session(2)
编码(2)
统计(2)
费用中心(1)
内容分发网络 CDN(1)
对象存储(1)
人脸识别(1)
mac os(1)
python(1)
c#(1)
bootstrap(1)
css(1)
html(1)
api(1)
vba(1)
linux(1)
apt-get(1)
黑石物理服务器(1)
文件存储(1)
短视频(1)
访问管理(1)
音视频点播加速(1)
高性能计算(1)
express(1)
parcel(1)
存储(1)
爬虫(1)
shell(1)
图像识别(1)
强化学习(1)
监督学习(1)
ftp(1)
tcp/ip(1)
敏捷开发(1)
模式识别(1)
安全(1)
数据可视化(1)
sas(1)
processing(1)
信息流(1)
云计算(1)
特征工程(1)
模型测试(1)
流计算 Oceanus(1)
图像分析(1)
ast(1)
bat(1)
difference(1)
dos(1)
double(1)
dp(1)
epoch(1)
event(1)
fft(1)
frequency(1)
gd(1)
iso(1)
lm(1)
local(1)
mapping(1)
mean(1)
nft(1)
null(1)
patch(1)
plc(1)
prediction(1)
ps(1)
rest(1)
scale(1)
self(1)
sleep(1)
soa(1)
state(1)
time(1)
touch(1)
wifi(1)
word(1)
队列(1)
工具(1)
效率(1)
重构(1)
最佳实践(1)
搜索文章
搜索
搜索
关闭
关于开源神经影像数据集如何使用的协议
大数据
数据结构
https
网络安全
数据处理
本文提供了一个使用开源神经影像数据集的协议。涵盖了一个公开数据项目的所有阶段,包括数据的下载到结果的撰写,以及在公共存储库和预印本上共享数据和结果。
用户1279583
2022-02-28
1.1K
0
识别最优的数据驱动特征选择方法以提高分类任务的可重复性
node.js
文件存储
编程算法
模式识别
大数据
在机器学习研究中,特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度,而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的基于图论的FS-Select算法,在挑选出具有可重复性特征的同时,兼顾了其预测准确性。该研究由土耳其伊斯坦布尔科技大学的Nicolas Georges 等人发表在最近的Pattern Recognition杂志上。
用户1279583
2020-02-25
1K
0
Gut:脑成像技术在脑肠交互疾病中的角色
神经网络
大数据
请点击上面“思影科技”四个字,选择关注作者,思影科技专注于脑影像数据处理,涵盖(fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动)等,希望专业的内容可以给关注者带来帮助,欢迎留言讨论,也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览)
用户1279583
2019-12-17
951
0
Neuron:人类个体大脑的精准功能成像
大数据
来自美国德州VISN 17 Center of Excellence的Evan M. Gordon等人在Neuron期刊上发文,主要介绍了其提供的MSC数据集,以及针对数据集的研究。数据集包括来自十个样本的5个小时的RSFC数据,6个小时的任务态fMRI,以及结构 MRI。文章认为,原有的fMRI研究主要侧重于分析组间数据,其掩盖了个体fMRI静息态功能连接RSFC和任务态激活的细节信息。研究认为在全脑fMRI研究中增加单个被试fMRI数据量可以显著提高结果的可靠性和特异性,并提出了一种通过长时间采样细致展
用户1279583
2018-04-08
979
0
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档