一、摘要 尽管我们生活中经常会感到压力，但是这种体验背后的生理机制目前是不清楚的。本文的作者研究了海马到全脑在急性压力刺激下的功能连接，并且借助机器学习的算法来表明了海马的功能连接能够预测个体对压力的感觉。在紧张性刺激下，海马的功能连接网络包括下丘脑，背外侧的前额叶皮层能够预测弱的压力。海马网络不能预测压力之外的个体感受，非海马网络也不能预测个体的压力主观感受。本研究发现了海马网络对个体压力感受的一致性和特异性，表明了该网络能够调节对压力的感受。
果壳网2015年4月29日发布了一篇名为《MBTI测试，从头到脚不靠谱》的文章，由崇巍撰稿。
前几天FAIR发了一个新的图像预训练模型 SEER，看完论文之后我不禁感叹，不仅我企图往多模态卷，Facebook自己也卷起来了。
数据分析该如何与算法合作，是个老大难问题。一方面是业务方日益提高的，对模型的幻想。另一方面是大量企业里存在的，数据采集差，缺少足够数据人员，工作目标不清晰等等问题。到底该如何和分析与算法协同增效？今天系统分享一下。
专家通常很难把他们的行为恰如其分地解释清楚，他们的很多行为是如此地熟练以至于已经变成无意识。
功能模块、业务架构、需求分析、用户需求、系统分析、功能设计、详细设计、文档、业务、技术……很多被随口使用的名词，其实是含糊甚至错误的。
前面我们讲到了集合的定义以及集合的 Iterator。我们知道集合分为 Collection和 Map，今天我们的重点是学习 Collection。
显然，细胞内凝聚物的物质性质可以有很大的变化。这些结构可以在连续体上呈现出高度流动和液态，也可以更粘稠、粘弹性或多孔固体或凝胶。这些变化的物质状态可能是由于凝聚过程中涉及的特定分子组分，以及液滴的时间和成熟度以及淬灭深度，即系统在两相范围内的深度所导致的。RNA的存在—无论是特定的还是非特定序列—都可以影响液滴的物质性质；然而，RNA是使液滴流动化还是固化，这取决于具体的条件和环境，可能是由于价态和静电效应的贡献。在几个环境中，已经证明，随着时间的推移，或者在促进稳定蛋白质相互作用的突变或阻止蛋白质与RNA结合的能力的突变下，液滴变得更像固体。此外，在更像凝胶的状态下，固态是否可逆是需要考虑的一个重要特性，因为不可逆性对生理学和病理学的可能影响非常重要。尽管关于可以在重组系统中检测到的物理状态的描述越来越多，但某一特定物质状态在细胞中的实际功能仍然不清楚。特定的粘度或粘弹性在进化过程中被选择的程度，或者是凝聚成分的紧急性质，并不一定为结构的功能调整，这还不清楚。因此，仍然很重要的是要表征和操纵液态或凝胶状的隔室的物质状态，最终的目标是理解物质状态与功能是否以及如何相关。
本文主要讲一下深度网络时代，目标检测系列的RCNN这个分支，这个分支就是常说的two-step，候选框 + 深度学习分类的模式：RCNN->SPP->Fast RCNN->Faster RCNN
Vision Transformer成功的原因被认为是由于Self-Attention建模远程依赖的能力。然而，Self-Attention对于Transformer执行视觉任务的有效性有多重要还不清楚。事实上，只基于多层感知器(MLPs)的MLP-Mixer被提议作为ViTs的一个有吸引力的替代方案。
前些天从实验室了解到天池的 FashionAI全球挑战赛，题目和数据都挺有意思，于是花了点时间稍微尝试了下。目前比赛还在 初赛阶段，题目有两个，分别是 服装属性标签识别 和 服饰关键点定位。 服装属性
年初各种盘点、总结、回顾类的报告很多，有一类“不带脑子”的队友纷纷上线，搞得做数据分析的同学们非常蛋疼。具体表现吗，看下图：
编程语言是如何发展的，以及它告诉我们的：它们总是朝着提供更多模块化和封装的方向发展。
随着AI技术的发展，NLP技术已经陆续“上岗”至各类产业应用场景中，自动处理繁杂而重复性的工作，如新闻内容自动分类、智能客服自动回复、评论敏感词审核、用户评论情感分析等。
Transforme这一模型并不难，依旧是传统机器翻译模型中常见的seq2seq网络，里面加入了注意力机制，QKV矩阵的运算使得计算并行。
很多工作两三年的同行都跟我说，认为性能调优没什么用。刚工作的时候我也这样以为，但后来我才知道我当时想法多么的天真。
1、Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry：感觉-认知系统的整合与自闭症谱系障碍的严重程度之间的关系
从事互联网数据仓库工作好多年了，其中最大的感触就是数据仓库开发人员每天做的最多的工作就是为业务方取数。简单重复的取数工作，一方面很难让大家在技能上有提高，另一方面也慢慢的消磨了大家的积极性和意志，也让大家极没有存在感。
基于实际的生产业务场景和系统环境，模拟海量的用户请求和数据，对整个业务链路进行各种场景的测试验证，持续发现并进行瓶颈调优，保障系统稳定性的一个技术工程。
很多同学抱怨：“做数据分析时没思路！” 实际上，有很多原因都会导致这个结果。今天系统盘点一下。
如果说到什么是好代码，小伙伴们肯定都能说出一堆规则，例如使用一致的格式和缩进、使用清晰的变量名和方法名、在必要时提供文档与注释、不要过度精简代码等等。
整体的感觉是，面试者对组件停留在会用层面，在一些简单的业务场景或者成熟的平台下开发完全没有问题，但是遇到难题恐怕难以解决。
导读：近年来，随着有限元分析软件应用的普及，很多在过去仅仅局限于科研人员论文中的问题，逐步开始成为设计工程师的分析任务。但是另一方面，设计人员未必具备分析人员的知识储备，很多人对于结构分析缺乏有效的思路，甚至有的分析人员完全没有材料力学等相关的基本概念，在结构分析中往往会陷入各种误区，导致分析的效果大打折扣，甚至得出错误的结果。本文针对设计人员结构分析中常见的一些误区进行分析和讨论，希望引起结构分析人员的重视。本文讨论的问题仅限于建模思路和静力计算部分。 误区一：缺乏体系化的概念 很多人做结构分析，就连什么
本期小编一共为大家统计了94篇6月份发表的9分以上单细胞测序相关文章，其中影响因子15.0以上的文章有41篇！
抽象就是找出本质的共同特征，把一个东西想像成另一个东西。上面的过程就是抽象的过程。
最近帮公司面试，前前后后面了有六七个，结果不太理想。以下是我自己对近期面试的一些感想和总结。
付晓岩，资深企业级业务架构师，《企业级业务架构：方法论与实践》和《银行数字化转型》两书作者。有近20年金融从业经验，是业务与技术复合型人才。精通企业级业务架构设计理论与实践，是某国有大行企业级转型项目亲历者，具备多年的业务架构设计与管控实施经验。累计在各类技术论坛发表有影响力文章40余篇。
在C++初阶的时候，我们已经接触了 STL 中的部分容器并进行了模拟实现，比如 vector、list、stack、queue 等，这些容器统称为序列式容器，因为其底层为线性序列的数据结构，里面存储的是元素本身；
测试从需求分析开始介入，测试人员参与需求的分析活动，确定测试的需求。需要了解测试需求及测试进度，即需要验证什么功能需求点，采用什么测试策略，描述目前在进行哪一阶段的测试（单元测试、集成测试、系统测试）以及每个阶段内在进行的测试种类（功能测试、性能测试、压力测试等）。详细阅读分析需求文档，进行逻辑梳理并勾勒出功能的大概流程图；与产品经理等相关人员探讨表述不清楚的地方，细化业务流程；考虑正常流程中的测试难点；考虑与其他功能的关联；考虑非正常流程；考虑版本数据兼容。
ChatGPT真的很火，真的。虽然ChatGPT两个月前发布就已经让我大受震撼，但年后突然涌出一大批ChatGPT的介绍文章，一看发布者，居然全是荐股号、投资号，再次让我大受震撼。
“本项目案例由 云集至 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
神经网络的宽度很重要，因为增加宽度必然会增加模型的容量。但是，网络的性能不会随着宽度的增加而线性提高，并且很快就会饱和。
当初在开发的时候，发现DragonOS存在一些内存泄漏的问题，但是不清楚到底哪里产生了泄漏，也不清楚内核的内存分配过程。为了定位内存泄漏的问题，以及观测一些可能存在的性能问题，就实现了这个MMLog的组件，把每一次内存分配和释放都打到日志里面去，同时希望能在Linux下面启动一个监视器，去监控DragonOS虚拟机内的内存分配情况。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/40559403
“你自己多想想……”是很多新手数据分析师最怕听的话。如果前边还加个自己不熟悉的业务，比如“做个内容分析，做个售后分析，做个呼入分析……你自己多想想”，那就更难受了。到底该咋个“多想想”，今天我们系统讲解下。
任何企业在经营和发展的过程中，都会出现或多或少的各种困扰与发展难题。如物资库存管理，销售管理等，认真分析产生的困扰，积极需求解决困扰的方案，才是企业发展壮大的最大保障。 一般中小型企业来说，虽说“家家都有本难念的经”，但就常见的企业困扰来说，还是具有不少的共性。 从一定程度上理解，困扰的根源围绕的都是信息问题，如信息缺少、信息混乱、信息管理困难、信息缺乏统计分析等。 在仓管云为客户服务的过程中，我们发现以下几点普遍存在的因素： 库存流水账明细不清 出库、入库、剩余库存等库存进出流水帐，是管理仓库的必
我们发现了个性化联想网络功能地形的规范性性别差异，包括腹侧注意、默认模式和额顶网络。此外，染色体富集分析显示，功能地形多变量模式的性别差异在空间上与x连锁基因的表达以及星形细胞和兴奋性神经元细胞类型的特征相耦合。这些结果突出了性别作为形成功能地形的生物变量的作用。
Java作为一种面向对象的，跨平台语言，其对象、内存等一直是比较难的知识点。而且很多概念的名称看起来又那么相似，很多人会傻傻分不清楚。比如本文我们要讨论的JVM内存结构、Java内存模型和Java对象模型，这就是三个截然不同的概念，但是很多人容易弄混。
今天，旷视科技首席科学家孙剑团队发布论文Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling，首次披露AutoML中的重要子领域神经结构搜索的最新成果——单路径One-Shot模型。
今日洞见 文章作者、图片来自ThoughtWorks：熊子川。封面图片来自网络。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 大部分项目上，我所承担的角色是帮助客户寻找到产品战略，并着手落地开始项目实施，在这个过程中，我需要强制自己迅速从发散思维中回到收敛
SKNet中的SK是“Selective Kernel”的缩写，作者在知乎的文章提到这个架构设计的思路：
在数据结构优化管理的研究中，传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时，会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题，通过层次数据特征分析，提出了一种面向层次数据的力导向布局算法，将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度，以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题，然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术，通过与气泡图的协同，清晰展示层次数据的内容信息，从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明，能够有效提高层次结构数据的展示能力，最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察，取得良好效果。
先说xAI，这家是老马新成立的AI公司，目前还比较小，不过官网上人员背景真的是强。打的口号也很响亮是要explore the universe。拿到面试很开心，结果直接一轮游了。。。
不知看过多少次极大似然估计与最大后验概率估计的区别，但还是傻傻分不清楚。或是当时道行太浅，或是当时积累不够。
【新智元导读】苹果公司 AI 研究主管 Russ Salakhutdinov 近日在 NIPS 2016 的一次闭门分享会上畅谈了苹果的 AI 研究现状。从其流出的几张幻灯片可以看出苹果的确做了不少研究，尤其在压缩神经网络和图像识别算法方面独有一套。期待苹果发表第一篇机器学习论文！ 苹果公司长期以来一直对其在加州库比蒂诺的实验室进行的研究保持神秘。原因很好理解。但至少在人工智能领域，苹果显示出要开始揭开其研究的神秘面纱的迹象。12月6日，在 NIPS 会议的一场闭门午餐会上，苹果公司机器学习团队的新主管 R
假如你刚参与了一个算法项目，当你第一次打开这个项目时，发现里面已经有上万行与算法相关的代码，仔细查看过后，发现如下一些让你抓狂的问题：
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文探索先进的优化方法和潜变量模型的设计，以完成自然语言处理任务。 多人工智能任务的改进。隐变量模型提供了一个优雅的框架，以新的功能来增强生成算法。然而，在自然语言处理领域，尚不清楚如何最好地将潜变量与强大且无处不在的语言模型相结合。 https://vlievin.github.io/deep-lvms-for-nlp.pdf 本文探索先进的优化方法和潜变量模型的设计，以完成自然语言处理任务。全文共分为三个部分。在第一部分中，我们提出了隐变量语言模型的三种结构。本
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
