PID_Compact 指令提供了一种可对具有比例作用的执行器进行集成调节的 PID 控制器。
如同宇宙起源、人类起源一样，免疫系统，尤其是获得性免疫起源一直是免疫学家关心的问题。免疫系统是生物进化到一定程度后的高级产物，那么获得性免疫起源如何呢？是由于抗原长期的被动刺激还是生物进化主动形成的呢？
注 | 以上操作指南中涉及的消化酶以及实验方法仅供参考，实际应用过程中请根据具体情况进行细节上的调整。
2022年3月29日，赛诺菲的NikhilPillai等人在Drug Discov Today杂志发表文章，分析和反思了机器学习在临床前小分子药物发现中的多种应用，并简要介绍了机器学习任务中的分子表征方法。
https://gershmanlab.com/pubs/Dasgupta20.pdf 主要结论自动翻译节选
Martin F.Flajnik撰写的关于适应性免疫学起源发展和功能《A cold-blooded view of adaptive immunity》一文，于2018年3月19日发表在nature reviews immunology (Nature系列综述, 2018 IF: 41.982）。
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 近日，针对泛化能力强大的深度神经网络（DNN）无法解释其具体决策的问题，深度学习殿堂级人物 Geoffrey Hinton 等人发表 arXiv 论文提出「软决策树」（Soft Decision Tree）。相较于从训练数据中直接学习的决策树，软决策树的泛化能力更强；并且通过层级决策模型把 DNN 所习得的知识表达出来，具体决策解释容易很多。这最终缓解了泛化能力与可解释性之间的张力。 深度神经网络优秀的泛化能力依赖于其隐藏层中对分布式表征的使用 [LeCu
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 智能体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互，举个例
在 HTTP 协议中有一个“条件式请求”的概念，在这类请求中，请求的结果，甚至请求成功的状态，都会随着验证器与受影响资源的比较结果的变化而变化。这类请求可以用来验证缓存的有效性，省去不必要的控制手段，以及验证文件的完整性，例如在断点续传的场景下或者在上传或者修改服务器端的文件的时候避免更新丢失问题。
译者：骆姿亦 审校：董梁 本文长度为1865字，预估阅读时间4分钟。 关键词：品牌知名度、品牌价值、响应率、转化率 I.W. Lynett曾说过，应对变化最有效的方法就是成为变化的推动者。 品牌也许是众多大型知名消费品公司中最具独特营销影响力和最具价值的营销资产。许多企业会花费数年和百万美元来建立和发展各自的品牌。然而，对于如何衡量一个品牌的影响力和有效性上，并没有一套简单的答案。 营销专家提出了各种方法去衡量品牌的价值，但其中大部分都是基于市场调查来量化消费者的感知。例如下面一些普遍和公认的指标： 1
许多学编程的认为，特别是新手会觉得：“我又不找c语言的工作，需不需要学c语言？”，就象“我又不找C语言的工作，应不应该学c++”一样；我觉得答案不源于你做不做C++的工作，而取决于你做不做程序编程行业的工作。
胸腺是一个重要的初级淋巴器官，支持多样化、自我耐受的外周 T 细胞的发育。在出生后胸腺中发现的主要基质细胞是胸腺上皮细胞 (TEC)、间充质、内皮细胞和非淋巴造血细胞（树突状细胞和巨噬细胞）。皮质 TECs (cTECs) 负责 T 谱系定型和早期胸腺细胞的阳性选择，而髓质 TECs (mTECs) 参与自身反应性细胞的缺失和胸腺细胞成熟的最后阶段。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
近年来，单细胞和空间组学技术快速发展，多年被Nature Methods评为年度技术，且在生命科学领域得到广泛应用。为了帮助大家更高效、更快速地了解单细胞空间组技术研究和应用的科研前沿，华大时空联合国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）联合推出《时空月速览》专栏，每月分享单细胞空间组学技术及其在生命科学领域的研究进展，遴选重要研究成果并解读分享。
@RestController和@Controller的共同点是都用来表示Spring某个类是否可以接收HTTP请求。
S7-1200 PLC运动控制指令之间存在相互覆盖和中止的情况，这种特性叫做“超驰”，利用超驰功能，轴不用停止，可以平滑地过渡到新的指令或是同一个指令的新参数。
翻译 | AI科技大本营(ID：rgznai100) 参与 | 刘畅 假设世界上存在一种非常罕见的疾病，你患有这种疾病的几率只有千分之一。你想知道你是否被感染了，所以你做了一个99％准确的测试...且测试的结果是阳性的(译者注:阳性是感染了病毒的情况)！ 那么你到底有多确定你真的被感染了？ 怎么让疾病的第二次测试结果告诉你，你确实被感染了？ 对于上述问题，如果你不想做所有的数学计算，而是更喜欢画一个网络结构来帮助自己更好地理解，那这篇文章是非常适合你的！ 第一个测试 由于它是一种非常罕见的疾病（千分之一
CoroutineScope.async 函数原型 : 机翻文档 , 仅供参考 ;
免疫系统是防止病原体入侵， 维持机体内环境稳定的有效武器，免疫系统由免疫器官（骨髓，胸腺，脾脏，淋巴结等），免疫细胞（淋巴细胞， 单核巨噬细胞等）和免疫活性物质（抗体，白细胞介素等）组成。
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背景被广泛认为是学习和记忆的主要决定因素，包括经典和工具条件反射、情景记忆、经济决策和运动学习。然而，由于缺乏一个统一的框架来形式化背景的概念及其在学习中的作用，这些跨领域的研究仍然是不相连的。在这里，我们开发了一个统一的术语允许直接比较不同领域的背景学习。这产生了一个贝叶斯模型假设上下文是未观察到的，需要推断。情境推理然后控制着记忆的创造、表达和更新。这一理论方法揭示了适应背后的两个不同组成部分，适当的学习和外显的学习，分别指的是记忆的创造和更新与记忆表达的时变调整。我们回顾了基础贝叶斯模型的一些扩展，使它能够解释日益复杂的背景学习形式。
某些策略在波动剧烈的市场中表现良好，而其他策略则需要强劲而平稳的趋势，否则将面临长时间的下跌风险。搞清楚什么时候开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技巧，甚至设置进入和退出条件的参数都取决于市场“制度”或当前的情况。
刚接触this关键字的时候，一脸懵逼，看字面意思很好理解，日常英语中的this指代“这个”，有指向的意思，难道这个关键字意思也是如此？作为纯自学起来的我，在踩了那么多坑后，已然条件反射般的感觉不对劲。果不其然，在新手阶段，我是看概念懵、抄demo懵、用起来更懵，完全不知什么鬼，这个this到底指向哪？关于这个this，硬啃了好久，经常一会懂一会懵的，工作中想用还不敢用了。后来勉强算熟手了，才算慢慢用起来，边用边理解，发现果然坑还是很多，但等到确实理解后，发现也没什么可怕的。人一胆大，就是一句话了：不要怂，就是干~~
选择最佳的 Web 应用程序堆栈并非易事：它必须在资源和质量方面达到最佳。Web 应用程序开发所需的质量、成本和时间将取决于您的选择。
在一个排序决策树（如二叉搜索树）中，每个叶节点的最小深度等于输入数据中最大元素与最小元素之间的位距离。这是因为在最坏的情况下，每个比较都需要将最大元素向最小元素的路径移动，因此叶节点的最小深度就是所有元素移动的步数。
功能性近红外光谱成像技术(fNIRS)可以研究清醒状态下的婴儿大脑功能激活。fNIRS的优势明显大于局限，领域内也已将fNIRS应用于婴儿群体。大多fNIRS研究集中于：目标处理、生物和社会信息处理、语言发展。有关人类知识起源和发展的争论不断，因此早期神经影像学研究作用很大。fNIRS的应用使我们能够确定未成熟大脑中处理早期目标、社会、语言知识的区域，及其随时间、经验发生的变化。小部分研究深入探索：支持、促进出生后第一年的学习的神经机制。与其他新兴领域一样，当前研究得出的结论也存在局限。我们探讨了应该如何改进这项技术的应用，这有利于探究具有理论、实践重要意义的发育科学问题。本文发表在WIREs Cognitive Science杂志。
虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？
前言： 当多个特征属性之间存在着某种相关关系的时候，使用朴素贝叶斯算法就没法解 决这类问题，那么贝叶斯网络就是解决这类应用场景的一个非常好的算法。在贝叶斯网络的应用中，隐马可夫模型最常用。 一般而言，贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量，可以是可观察到的 变量，或隐变量，未知参数等等。连接两个节点之间的箭头代表两个随机变量之 间的因果关系(也就是这两个随机变量之间非条件独立)，如果两个节点间以一个 单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因”，另外一个是“果”，从而两节 点之间就会产生一个条件概率值。
数据是模型的基础，但是没有数据只有领域专家也可以很好地描述或甚至预测给定环境的“情况”。我将根据贝叶斯概率来总结知识驱动模型的概念，然后是一个实际教程，以演示将专家的知识转换为贝叶斯模型以进行推理的步骤。我将使用 Sprinkler 系统从概念上解释过程中的步骤：从知识到模型。最后我将讨论复杂的知识驱动模型的挑战，以及由于质疑和提取知识而可能发生的系统错误。所有示例都是使用 python 的 bnlearn 库创建的。
当一个对象或类基于另一个对象或类时，以及使用相同的实现（接口）; 它是一种代码重用的机制。通过继承关系对对象或类的依赖提现层次结构。
这篇综述激发并综合了神经科学启发的人工智能和仿生计算在人类计算方面的研究成果。具体来说，我们从感知行为的理论基础的角度，通过重塑生物物理学、控制论和认知科学中的观点来描述死亡的概念。我们通过Markov blanket形式主义和由推理、学习和选择产生的循环因果关系来构建致命计算论题。随后的框架——由自由能原理支持——可以被证明有助于指导非常规连接主义计算系统、神经形态智能和嵌合智能体(包括有感知器官)的构建，这将彻底改变具身、生成人工智能和认知研究的长期未来。
机器人学，特别是智能机器人，与人工智能有十分密切的关系。人工智能的近期目标在于研究智能计算机及其系统，以模仿和执行人类的某些智力功能，如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。这一研究抓住了
本文考虑了热力学、信息和推理之间的关系。特别是，它在自组织的变分（自由能）原理下探索了信念更新的热力学伴随物。简而言之，任何拥有马尔可夫毯的（弱混合）随机动力系统，即 内部和外部状态的分离——配备有信息几何。这意味着内部状态参数化外部状态的概率密度。此外，在非平衡稳态下，内部状态流可以解释为统计学中称为贝叶斯模型证据的量的梯度流。简而言之，任何拥有马尔可夫毯子的系统都存在自然的贝叶斯力学。至关重要的是，这意味着内部状态执行的推论与其能量学（以随机热力学为特征）之间存在明确的联系。本文是 主题为“协调能源-自主计算与智能”。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向
主动推理提供了感知行为的第一原理描述，从中可以导出特殊和重要的案例，例如强化学习、主动学习、贝叶斯最优推理、贝叶斯最优设计等。主动推理通过将信息获得置于与奖励或价值相同的基础上，解决了与先前偏好相关的开发-探索困境。简而言之，主动推理以预期(变分)自由能的形式，用(贝叶斯)信念的泛函代替了价值函数。在本文中，我们考虑一种复杂的主动推理，使用预期自由能的递归形式。复杂性描述了一个代理对信念的信任程度。我们考虑对事态的行动的反事实后果有信念的代理人和对那些潜在状态有信念的代理人。换句话说，我们从简单地考虑“如果我做了那件事会发生什么”转变为“如果我做了那件事，我会相信发生什么”。自由能泛函的递归形式有效地实现了对未来行动和结果的深树搜索。至关重要的是，这种搜索是基于信念状态的序列，而不是状态本身。我们用深层决策问题的数值模拟来说明这种方案的能力。
感知身体内部的信号，或内感受，是维持生命的基础。然而，内感受不应被视为一个孤立的领域，因为它与外感受、认知和行动相互作用，以确保有机体的完整性。我们重点关注心脏、呼吸和胃节律，回顾了内感受在解剖学和功能上与来自外部环境的信号的处理交织在一起的证据。从内感受信号的外周转导到感觉处理和皮层整合，在一个超出核心内感受区域的网络中，相互作用出现在所有阶段。内感受性节奏有助于从知觉检测到自我意识的功能，或者相反地与外部输入竞争。对内感受的兴趣重新引发了长期存在的问题，即大脑如何通过振荡同步、预测编码或多感觉整合来整合和协调分布式区域的信息。在同一框架下考虑内感受和外感受，为生物体特有的信息处理的生物模式铺平了道路。
来自德国马克斯普朗克研究所（Max Planck Institute，Germany）的Gesa Hartwigsen等人在eLIFE期刊上发表了一片文章，研究了病变后的语言网络是否可以得到相邻网络的补偿：即健康大脑中语义区域的刺激扰动抑制了大脑语义网络的活动，但是促进了相邻语音区域的激活。受刺激区域增强了对另一个语义网络内关键节点的抑制作用，而这种抑制导致了个体响应速度的延迟，从而表明对远程节点的抑制是功能相关的。相反，对语音区域的刺激抑制了网络中的活动，并且在不引起脑区激活强度增加的情况下破坏了行为。这
健康人的大脑神经活动在衰老过程中会发生变化。神经活动模式最常见的变化是从后脑区到前脑区的转移，以及脑半球之间不对称性的降低。这些模式通常在任务执行期间和使用功能磁共振成像数据时观察到。在此研究中，作者通过EEG记录重建的源-空间时间序列来研究在休息时是否也能检测到类似的影响。通过分析整个大脑的振荡功率分布，作者确实发现了老年人从后脑区到前脑区的转变。此外，作者还通过评估连接性及其随年龄的变化来研究这种转变。研究结果表明，额叶、顶叶和颞叶区域之间的连接在老年人中得到了加强。区域内连接显示出更复杂的模式，与年龄有关的活动在顶叶和颞叶区域增强，而在额叶区域减少。最后，所形成的网络随着年龄的增长表现出了模块化的损失。总的来说，这些结果将与年龄有关的大脑活动从后区向前区转移的证据扩展到了静息态，从而表明这种转移是大脑老化的一个普遍特征，而不是特定任务。此外，连接性结果提供了关于老化过程中静息态大脑活动重组的新信息。
假定手头只有若干 8Kx1位的SRAM芯片。首先需要使用2片该芯片，把这2片芯片连接为类似1片8Kx2位的芯片
在SqlServer中分为两种索引，一是聚集索引；一是费聚集索引。下面我就分别对两种索引进行介绍并分析其区别和各自的特点。 1.聚集索引 之前看过一个比方，我觉得非常恰当这里也用这个例子来说
本文所述内容属于《积分变换》这门学科的核心内容，所谓“积分变换”其实本质上是一个函数通过含参变量的积分变换成另一个关于参变量的函数的过程，如：
年薪十万？对于程序员来说，这仅仅是温饱水平。 根据国家统计局今年上半年发布的消息，2016 年信息传输、软件和信息技术服务业的平均工资为 122478 元，首次打败金融业成为新霸主，是全国城镇单位就业人员平均水平 57394 元的两倍以上。 然后 AI 浪潮来临，已经率先脱贫的程序员群体又迎来了升职加薪好时机：转型AI工程师。 AI科技大本营发现，目前互联网企业招聘的名单里面 41% 是和 AI 跟算法相关的，并且由于人才奇缺，公司开出的薪资也非常的高。在 2018 年高校校招开出的薪资中，Google
过去20年内，认知神经科学研究依靠脑区血流动力学数据测量来推断潜在的认知过程，其中功能磁共振成像(fMRI)和功能近红外光谱成像(fNIRS)技术也适用于婴儿研究。我们回顾了这两种技术应用于婴儿研究的优、劣势，特别强调他们的技术局限，以及允许研究提出的假设(通过相关数据能够支持的结论)。本文总结了婴儿认知的关键发现，并讨论了fNIRS数据质量提高后，能如何使用更复杂的方法来研究认知发展的神经机制。本文发表在Annual Review of Psychology杂志。
点云处理过程中可能会遇到寻找最临近点的问题，常用的解决方案就是用空间换效率。例如建立kd-tree等树状结构来代替遍历。
从动力系统的角度来看，这可以解读为广义同步的出现——或者混沌的同步——就像联合系统收敛于一个同步流形
卡尔·弗里斯顿（Karl Friston），兰斯洛特·达科斯塔（Lancelot Da Costa），努尔·萨吉德（Noor Sajid），康纳·海因斯（Conor Heins），凯·乌尔兹霍弗（Kai Ueltzhöffer），格里戈里奥斯A.帕夫利奥蒂斯（Grigorios A. Pavliotis），托马斯·帕尔（Thomas Parr）
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