UCSC 在线基因组浏览器也可用来查看基因组数据,并且其上收集了ENCODE数据,重复序列数据,物种保守信息数据,MOTIF分布等信息,对于我们在公共数据中在线查看特定区域和基因的表达、修饰、保守性情况有很大的便利。 相比于其它基因组浏览器,UCSC genomebrowser的一个特色是可以展示Track overlay,即把多个Track堆叠到一起,从而直观的看到峰的高和第,比如把ChIP的数据和Input的数据叠在一起,就可以看到ChIP富集的区域;把不同样品的表达数据叠在一起,就可以查看基因表达的
2020 年突如其来的疫情,不停地改变着我们的生活,一年一度的CdnLive 也『被迫』搬上了云端,从今天开始所有2020 年CdnLive 大会视频回放开放,老驴见缝插针地回看了几个研发大拿的演讲,所有技术热点的背后都要有平台的支撑,所谓的平台也就是解决方案,从ML 到3D IC, 我们看到技术耀眼的光,也深切体会到新技术带来的挑战,总有极少数的人类昂首直面这些挑战。C 记 Voltus 研发总监曾博士在今年的CDNLive 大会上分享了半导体工艺发展对签收工具带来的新挑战,及C 记在应对这些挑战的解决方案。
2018年简直对英特尔来说,简直水逆。高管离职、安全事故、销量下滑…让大家非常期待英特尔接下来的产品路线。
2,全局元素被直接赋予font-size 设置为 14px,line-height 设置为 1.428, (段落)元素还被设置了等于 1/2 行高(即 10px)的底部外边距(margin)
(段落)元素还被设置了等于 1/2 行高(即 10px)的底部外边距(margin)
创建堆积柱形图时,列将按照系列添加到图表的顺序进行堆积。例如,绘制如下图1所示的简单数据时,系列A位于底部,系列B堆叠在A上,C堆叠在B上。这样的顺序忽略了每个类别中点的单个值。
开本系列,讨论一些有趣的 CSS 题目,抛开实用性而言,一些题目为了拓宽一下解决问题的思路,此外,涉及一些容易忽视的 CSS 细节。 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧。 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍。 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目(二)-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 所有题目汇总在我的 Github 。 3、层叠顺序(stacking level)与堆栈上下文(s
我需要自定义 listView的分割线,而这个分割线是由两条线组成的,在使用xml drawable时遇到了困难。
此次研究的本质在于回答一个问题—使用图像作为观测值(pixel-based)的 RL 是否能够和以坐标状态作为观测值的 RL 一样有效?传统意义上,大家普遍认为以图像为观测值的 RL 数据效率较低,通常需要一亿个交互的 step 来解决 Atari 游戏那样的基准测试任务。
集成思想就是让很多个训练器决定一个结果,目的:让机器学习效果更好,单个不行,群殴走起。
我们都知道百度开源了一个Echarts数据可视化库,支持绘制各种主流的图表。Python在数据分析方面是十分强大的,于是,pyecharts就应运而生了。
---- 新智元报道 编辑:时光 拉燕 【新智元导读】华为独立研发的3D芯片堆叠技术,它基于旧节点,却能增加新性能,华为新的芯片封装和连接技术将有何价值? 据报道,华为开发了一种芯片堆叠工艺,并申请了专利,这将比现有的芯片堆叠工艺成本低得多。 不过,华为的这项技术是基于旧节点,但提高了芯片性能。 而这,可能有助于华为避开美国的制裁。 为什么要开发? 美国政府将华为及其芯片供应商HiSilicon新思科技列入黑名单,现在要求所有生产芯片的公司都申请出口许可证。 而且,所有半导体生产都涉及美国开发的
前面介绍NLP领域词向量技术的时候提到了目前最炙手可热的语言模型BERT,而BERT之所以能取得这样的瞩目成就,离不开其采用的超强特征提取器Transformer。
Photoshop 图层就如同堆叠在一起的透明纸。您可以透过图层的透明区域看到下面的图层。可以移动图层来定位图层上的内容,就像在堆栈中滑动透明纸一样。也可以更改图层的不透明度以使内容部分透明。
这其实就是pheatmap 画的非常简单的一张图。通过源代码我们可以发现它其实也是借助了grid 包操作。
上一次,我们了解了 Q-Learning:一种生成 Q-table 的算法,代理使用它来找到在给定状态下采取的最佳动作。
这些方法依赖于从一段文本中提取几个部分,比如短语和句子,然后将它们堆在一起创建摘要。因此,在提取方法中,识别出用于总结的正确句子是至关重要的。让我们通过一个例子来理解这一点。
近几年,神经网络在自然语言、图像、语音等数据上都取得了显著的突破,将模型性能带到了一个前所未有的高度,但如何在图数据上训练仍然是一个可研究的点。
11月22日消息,据韩媒中央日报(Joongang.co.kr)报导,韩国內存芯片大厂SK海力士正计划携手英伟达(NVIDIA)开发全新的GPU,拟将其新一代的高带宽內存(HBM4)与逻辑芯片堆叠在一起,这也将是业界首创。SK海力士已与辉达等半导体公司针对该项目进行合作,据报导当中的先进封装技术有望委托台积电,作为首选代工厂。
本次网络的拓扑结构是三台交换机连接到一起,依次为A交换机,B交换机和C交换机。交换机A是主交换机,他通过G1/1接口连接B交换机的G1/1接口,通过G2/1连接C交换机的G1/1。所有G端口都设置为VLAN 100。这个A交换机作为主交换机完全是网络管理员自己选择的,实际上我们可以随意的将ABC中的任何一个选择为主交换机,大家根据实际情况选择即可。
昨天是英特尔中国研究院成立20周年,英特尔所在的融科大楼着实“火”了一把,但并没有影响他们一年一度的媒体开放日。
先进集成电路封装技术是“超越摩尔定律”上突出的技术亮点。在每个节点上,芯片微缩将变得越来越困难,越来越昂贵,工程师们正在把多个芯片放入先进的封装中,作为芯片缩放的替代方案。
近日,网络上的一项专利,暗示了英特尔或借助“堆叠叉片式”晶体管技术来延续摩尔定律,并且用于2nm及以下先进制程的半导体工艺上。
CFET (互补场效应晶体管 )是一种 CMOS 工艺,其中晶体管垂直堆叠,而不是像所有先前的逻辑工艺那样位于同一平面,比如平面工艺、FinFET、纳米片场效应晶体管(NSFET,也称为环栅或 GAA)。CFET 将会被用于未来更为尖端的埃米级制程工艺。根据此前imec(比利时微电子研究中心)公布的技术路线图显示,凭借CFET晶体管技术,2032年将有望进化到5埃米(0.5nm),2036年将有望实现2埃米(0.2nm),当天CFET晶体管架构类型还会发生变化,也是不可避免的。
的 192 个通道的特征图,想要使 192 个通道的特征图压缩为具有 32 个通道的特征图,则可以使用 32 个
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Transformer由论文《Attention is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。
【新智元导读】在许多任务中,神经网络越深,性能就越好。最近几年神经网络的趋势是越来越深。几年前最先进的神经网络还仅有12层深,现在几百层深的神经网络已经不是稀奇事了。本文中作者介绍了三个非常深的神经网络,分别是ResNet、HighwayNet和DenseNet,以及它们在Tensorflow上的实现。作者用CIFAR10数据集训练这些网络进行图像分类,在一小时左右的训练之后均实现了90%以上的精度。 神经网络设计的趋势:Deeper 谈到神经网络设计,最近几年的趋势都指向一个方向:更深。几年前最先进的神经
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比,并用它来讲故事,以此来帮助用户做出决策。
机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序[即模型(model)]。将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning)
OpenAI是一家由伊隆·马斯克赞助,总部位于旧金山的非营利研究实验室,近日实验室宣布在机器人工作领域取得了里程碑式研究成果。基于全新算法,人类在虚拟现实环境中演示一遍后机器人就能模仿执行相同的任务,
方舟开发框架(简称:ArkUI),是一套构建HarmonyOS应用界面的UI开发框架,它提供了极简的UI语法与包括UI组件、动画机制、事件交互等在内的UI开发基础设施,以满足应用开发者的可视化界面开发需求。
在很多学习、工作场合中,我们往往需要绘制如下所示的一些带有具体时间进度的日程安排、工作流程、项目进展等可视化图表。
除了先进制程之外,先进封装也成为延续摩尔定律的关键技术,像是2.5D、3D 和Chiplets 等技术在近年来成为半导体产业的热门议题。究竟,先进封装是如何在延续摩尔定律上扮演关键角色?而2.5D、3D 和Chiplets 等封装技术又有何特点?
数组的形状可通过各种命令更改。请注意,以下三个命令都返回修改后新的数组,原始数组不变:
AI科技评论按:虽然CVPR 2017已经落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续。下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割》(Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation)一文进行的解读。 3D医学图像的切割的背景 3D医学图像的切割是医学图像处理里一个非常重要的工作,比如脑部MRI数据、肺CT数据和X光数据等等。现在大多数的3D
在 网页布局 中 , 如果 多个盒子都设置 绝对定位 , 那么这些盒子会堆叠在一起 ;
然后,使用少量经过标记的训练数据对模型进行fine-tune,以监督学习的方式,执行多种监督任务。
从上图的运行结果可以看到,添加 display: inline-block; 属性后,水平呈现的元素间产生了空隙,出现这一现象的本质是,HTML 中存在的空白符 (whitespace) ,空白符包括空格,TAB 和回车,解决的办法有:
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图片中的文字进行查找、提取、识别的一种技术,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
Q-Learning 中需要建立一个 Q-table 用来查询每个state所对应的最好的action,但是当 state 空间很大时,如上百万的状态时,这个 Q 表会很大,建立表格和更新表格就很低效,所以有了 Deep Q-Learning 的方法,在DQN 中不会建立Q 表,但是会建立一个 Deep Q Neural Network 来计算每个 state 的每个 action 的近似 Q-values,这样也可以找到最优决策。
Sentinel 2 是一个卫星系统,可提供地球表面的高分辨率多光谱图像。这些图像包含大量信息,可用于监测土地利用、植被、水资源和许多其他环境因素的变化。分析 Sentinel 2 图像可能是一项艰巨的任务,但在 ChatGPT 和 Python 的帮助下,它可以变得更加简单和高效。在本文中,我们将讨论如何使用 ChatGPT 分析 Sentinel 2 图像,我们将提供一些 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南,这个规范指南基本适用所有数据图表设计,很有参考价值,建议收藏。
Blocs Mac 版是一款出色的代码编辑器,快速,直观和功能强大的可视化Web设计,即使你不了解或不会编写代码,Blocs也能帮助你快速上手,为你带来全新的方法来构建现代化、高质量的静态网站。
机器之心报道 编辑:泽南 5 纳米制程之后的晶体管应该是什么样?英特尔展示了真正的技术。 两种晶体管一起造——英特尔正在研究的晶体管堆叠技术将大幅度提高芯片的计算密度。 目前我们所熟知的台积电、三星、英特尔、格芯、中芯国际等芯片代工厂量产的先进工艺普遍采用基于多栅鳍型场效应晶体管(FinFET)结构。在 5 纳米及以下的制程时,更先进的技术节点面临的发热和漏电将变得难以控制,人们必须寻找全新的工艺,堆叠晶体管设计正在成为重要方向。 NMOS 和 PMOS 组件通常是并列出现在芯片上的。英特尔现在已经找到了
半个月前,公司发来了一个新的需求,为当前的CRM系统做移动端App。于是作为公司“技术探索者”的我理所应当得接下挑战,负责学习并传授组内其他人员。本文主要是环境搭建、后端过渡到前端、移动端开发注意事项等个人经验分享,并不专业,如有纰漏还望指正。
对于ff,fi,ffl,ffi直接输入后会显示连体,若消除连体,可通过在每个字符中加入左右斜杠实现
实际的科研项目中不可能只有一个样本,多样本的单细胞数据如何合并在一起,是否需要校正批次效应呢?先上一张图说明多样本scRNA数据的批次效应:
一直以来,DeepMind 引领了强化学习(RL)智能体的发展,从最早的 AlphaGo、AlphaZero 到后来的多模态、多任务、多具身 AI 智能体 Gato,智能体的训练方法和能力都在不断演进。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,最近可能会不定期连载哦!要是有兴趣还等不及更新的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件,以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法,如回归、二分类、多类别分类等。
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