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Science advances:新儿的言语知觉:大脑对快速和慢速时态信息的编码

我们使语音编码器在三种情况下选择性操作简单的辅音C(onsonant)-元音V(owel)音节(1): (1)完整(“intact” condition):保持了AM和FM线索结构,与始信号紧密匹配 新儿是否能成功根据每一种下出现的时间声学线索辨别辅音?这可以根据准音节节和偏差音节诱发的ERP进行验证。整个实验持续了22分钟左右。 ? 数据采集与分析 fNIRS 血流动力学的变化使近红外光谱录,光极位于新儿头部的左、右额颞区(2)。该定位方法是基于近红外光谱(NIRS)对新儿语音感知的研究确定的。 EEG EEG电极位于新儿头部的额中央,录其电(F3, F4, Cz, C3, C4;2)。分别对三种下的准声音和偏差声音诱发的EEG波幅进行平均。 呈现辅音变化的新儿组,在每种下,在F3处录的准(绿线)和偏差(红色线)EEG的组平均振幅变化(μV)。

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国内首个分布式消息队列技术准发布,推动云中间技术

随着云计算技术的持续发展,特别是近年来云技术在各个行业的蓬勃,企业的IT基础设施、中间以及开发架构都发了深刻的变化。 云时代的中间也从业务耦合度高、不能为最终户带来直接价值的传统中间,发展成了功能独立、耦合度低、组模块化的云中间,成为实现高性能、高可、高伸缩性和最终一致性的分布式开发架构的关键部分 中国信息通信研究院结合当前云时代企业对于中间的实际需求场景,规划了云中间准体系,并于12月11号举办的OSCAR年会上,发布了国内首个分布式消息队列服务准——《分布式中间服务技术能力要求 《分布式中间服务技术能力要求 分布式消息队列》作为云中间系列准中的首个发布,适于指导云服务商建设分布式消息队列产品,同时规范了分布式消息队列的评估方法。 未来将继续发挥准的引领作,做好云中间领域准体系的设计规划,持续深化以户需求为中心的技术规范和能力要求。

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    EEGERP研究中使头皮表面拉普拉斯算法的问题和考虑

    (A)通过始72通道EEG蒙太奇建立的和(B)由31个头皮位置构成的子集。灰色圆圈头皮在冠状面上的位置。 视觉N1和P3(同2A中的AR)以及具有不同样线灵活性(m=2-5; λ=10-5)的相CSD使根据每个的数据范围调整的对称尺。 一旦计算出这两个变换矩阵,就可以很容易得到任意采样点(即任何离散的EEG/ERP)的表面拉普拉斯估计(尽管表面拉普拉斯已经在各种商业软包和免费的学术工具中,但所使的特定算法并不总是明确的 MMN范式有效构成了一个被动的oddball任务,即在一系列的频繁事准)中嵌入了不频繁事(偏差),但被试不需要对这些不频繁事作出,这些不频繁事与频繁事在一个或多个物理刺激特性(频率、 其他疑似的缺陷,如对噪声的高敏感性和对深层发源的不敏感性,并没有得到实验证据的支持。由于这些实际因,许多脑电和ERP研究继续优先使表面电位似乎是违直觉和适得其的。

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    Apache URL重写规则

    由于历史的因,规则是前置的,所以控制流程略显冗长,细节见-1。 ?    如果匹配成功,mod_rewrite将寻找相的规则,如果一个都没有,则简单Substitution构造的新值来替换URL,然后继续处理其他规则;但是如果存在,则开始一个内部循环按其列出的顺序逐个处理 使这个,可以链接若干RewriteConds以有阻塞某些URL。 比如,在mod_include试搜索可能的目录默认文(index.xxx)时, Apache会内部子请求。对子请求,它不一定有的,而且如果整个规则集都起作,它甚至可能会引发错误。 即TestString与pattern进行匹配。如果匹配则RewriteCond的值为Rrue,之为False 可以使以下特殊变量(可使'!'

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    【目检测】开源 | 事相机:使卷积神经网络,利现有的数据的实现从像到事成!

    然而,它们在计算机视觉问题上的——其中许多问题主要由深度学习解决方案主导——由于缺乏事训练数据而受到限制。 在这项工作中,我们提出一种方法,使卷积神经网络,利现有的数据的像-事对,实现从像到事成。我们在像和事对上训练这个网络,使一个对抗性鉴别器损失和循环一致性损失。 循环一致性损失利一对预先训练的自监督网络,这些网络利进行光流估计和像重建,并约束我们的网络成事,从而使这两个网络都能得到准确的输出。 经过全面的端到端训练,我们的网络从像中学习事成模型,而不需要对场景中的运动进行精确建模,通过基于建模的方法表现出来,同时也隐式建模事噪声。 利该模拟器,我们利来自大规模像数据集的模拟数据,训练了一对从事中检测目和2D人体姿态估计的下游网络,并展示了该网络泛化到真实事数据集的能力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ?

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    . | scINSIGHT解释来自物异质数据的单细胞基因表达

    为了对这一挑战,作者提出了 scINSIGHT,使一种基于非负矩阵分解(NMF)的新模型来学习在特定下不同细胞类型的基因表达模式。 为了实现联合矩阵分解,作者构建了一个旨在最小化分解误差的目函数,并对特定下成分的规模和特定基因模块之间的相似性加以限制,并且作者使基于坐下降的优化算法找到目函数的最优解。 为了识别对于不同T细胞状态的集群,了解非者样本和者样本之间的物学差异,作者将scINSIGHT于48个单细胞样本(使CD8+基因的表达),将NR/R作为因素。 分析结果显示,由scINSIGHT确定的四个(66.7%)簇与免疫疗法的有关(使P值阈值为0.01),其中C1和C4富集于者样本,C2和C5富集于非者样本(4A)。 作者将scINSIGHT推断的细胞集群与始文献中注释的细胞状态进行了比较,发现C3和C5对于衰竭的CD8+ T细胞,C2对于衰竭的淋巴细胞。相,C1和C4对的是淋巴细胞和忆T细胞。

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    BRAIN脑电研究:使快速球方法评估阿尔茨海默病识别

    补充1 显示了三种和三组的非准的识别(量化为f+的基线校正振幅) 分组和的主要影响 3(分组)*3()的ANCOVA。 然而,经过多次校正后,阿尔茨海默病患者在识别下的明显低于健康老年人对照组(表2)。 分组x交互作的事后分析 使事后两两比较进一步探讨了不同组间的差异(表2)。 重复下神经心理表现与非准刺激行为识别无显著相关性。 利神经和行为识别忆表现对阿尔茨海默病进行分类 在识别下,使f+的平均信噪比可将阿尔茨海默病患者与健康老年人对照人群区分开来(5)。 编码和重复的作 与重复相比,年轻人是唯一一组在识别下表现出非显著增加的人。 孤立使神经心理学表现来量化疾病严重程度是一种不完善的方法,未来的研究使结构志物来量化皮质萎缩和淀粉样蛋白负荷,以更准确估计疾病严重程度。

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    解跨域请求、向代理理,对前端更友好的向代理服务器 - Caddy

    然后我们加上一个映射就可以使啦,我们使 vi ~/.bash_profile 命令编辑文,添加下面这行代码: export PATH=~/bin 添加了全局映射后,我们使下面这行命令使我们的改动效 此时我们只需要配置 hosts 文,将这 hostname 的 IP 址指向本机即可,在 hosts 文中添加下面这录: 127.0.0.1 proxy.dev-api-mall.jt-gmall.com caddy 有点大,建议点击查看,这样可以看到更多细节。 使 Caddy 搭建向代理服务器 在这一节我们将使 Caddy 搭建向代理服务器,Caddy 可以轻松完成这项工作。 配置 hosts 文 我们在本开发时,只需要配置 hosts 文,将这 hostname 的 IP 址指向本机即可,我们在 hosts 文中添加这录: 127.0.0.1 www.caddy-test.com 其实向代理的理和解决跨域问题的理是一样的,只是把远程服务器址换成了内网址,所以我们直接一张长来进行解释吧(见下)。

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    如何高效使外脑?

    我给信管专业研究上课时做过调查,问他们什么笔。答案让我吃惊——一半学手机自带的便签。他们不了解笔同步的好处,便签里面存储的目从来没有超过100个。 另一半?他们不。 有次课上,一个学做了幻灯,介绍其他笔。 ? 我当场把幻灯拍了下来,不打任何,然后给学展示即时搜索功能。输入该笔名称,这张片第一个就显示了出来。 ? 存了片,找起来很方便,这固然好。 导出笔为enex格式,拖拽到Ulysses上。5则笔就变成了Ulysses里面的5份文稿了。 ? 先的题和签都正确保留,就连插也是可以正常显示的。 ? 之后你就可以在Ulysses编辑器里欢快把笔内容灵活组合拼装,借助Markdown的魔力输出为格式美观的长文了。 讨论 使Evernote作为外脑,我们可以方便录内容、提取忆和激发灵感。 除此之外,你还知道哪些笔使技巧?欢迎留言,我们一起讨论分享。

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    Tableau基础知识1.文与数据1.1 Tableau文类型2.制表3.绘

    1.文与数据 Tableau使的数据结构必须是准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文类型 文类型 文大小 使场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程,希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本副本 代表所有度量变量的集合 度量:对连续变量,在表中呈现为始信息或汇总信息 数值变量默认设为度量 强行将字符串变量拖动为度量 录数:代表符合筛选的案例数量 度量值:代表相度量的汇总数值,常与度量名称联合使 3.4 数值因变量 :呈现分类自变量的影响,同时衍出点。 线:单线呈现时间变量的影响,双线提供两个纵轴尺度对比数值相差较大的两个指,同时衍出面积。 统计:与Tableau数据结合,或自定义数据。 甘特:异化的映项目进展是否按时间计划进行。 :在的基础上增加目值,映任务完成情况。

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    《如何有效整理信息》- 读书笔

    而且最重要的一点好处是,也是上面提到的,更容易让不同类的笔之间产化学,从而产灵感,新的想法。 则二:时序化 ? 所谓时序化就是指按照时间顺序录所有的笔。 而且又因为这些不同类别的内容交织在一起,又可以进行互相作,产化学,可能会不断激发,刺激出新的想法。 关于笔本的使方面,笔者没有使作者推荐的纸质笔本,因为毕竟还要随身携带。 笔者还是比较喜欢使来做这些事情。笔者使的软是有道笔,它支持电脑端,手机端,网页端。 作者除了介绍一元化笔的方法论和则,还介绍了几个可以使的几个小技巧,有了这些技巧,可以更加灵活方便使我们的笔。 在这里笔者挑出3个来说一下: 添加题 添加日期 添加 技巧一:添加题 给每添加题可以使整个笔流显得更加工整;同时题也可以作为该内容的简短介绍,便于使的人快速查阅和浏览这个笔

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    《如何有效整理信息》- 读书笔

    而且最重要的一点好处是,也是上面提到的,更容易让不同类的笔之间产化学,从而产灵感,新的想法。 则二:时序化 ? 所谓时序化就是指按照时间顺序录所有的笔。 而且又因为这些不同类别的内容交织在一起,又可以进行互相作,产化学,可能会不断激发,刺激出新的想法。 关于笔本的使方面,笔者没有使作者推荐的纸质笔本,因为毕竟还要随身携带。 笔者还是比较喜欢使来做这些事情。笔者使的软是有道笔,它支持电脑端,手机端,网页端。 作者除了介绍一元化笔的方法论和则,还介绍了几个可以使的几个小技巧,有了这些技巧,可以更加灵活方便使我们的笔。 在这里笔者挑出3个来说一下: 添加题 添加日期 添加 技巧一:添加题 给每添加题可以使整个笔流显得更加工整;同时题也可以作为该内容的简短介绍,便于使的人快速查阅和浏览这个笔

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    金融机构利人工智能欺诈的利器:设备指纹技术的前世今

    第一在于设备指纹的典型场景欺诈、营销追踪等都需要实时给出匹配结果,也就是要在线,这就意味着数据来源不是数据库,而是数据流。 第二,传统的数据库的录规模往往不是特别大,而在线欺诈,每一个页面访问(PV)都会产请求,要匹配的请求数,每天至少是亿级的。 该客户与猛犸欺诈合作将猛犸ID系统的SDK嵌入其中,在贷款请求事时,向猛犸系统发送请求信息。 在使猛犸ID系统之前,该客户无法跨、跨浏览器识别设备,同样的设备在不同的浏览器或中将产不同的ID。 而猛犸ID系统则能够跨,跨浏览器识别设备。 该客户通过简单的集成工作就成功解决了H5页面设备识别的问题,有效防范了同一设备复申请的问题,检测出了7.6%左右的可疑欺诈申请,经过人工对业务数据的检查和电话回访,确认其中90%以上为使多个身份试骗取多次授信

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    源码阅读SourceInsight与静态汇编IDA Pro

    1.源码阅读SI 1.1调关系(正向和方向关系调) Sourceinsight可以方便的查看函数调关系,点击 b.递归下降汇编:无法处理间接代码路径(如利指针表来查询目址的跳转和调) 2.2 常操作与快捷方式(IDA6.5.1版本) 名称:sub_xxxx 语句之间的汇编代码对的机械码发变化,使如下操作修改 IDA->Options->General->设置opcode byte机器码显示 ? 使IDA查找到代码对的16进制码,在UtrlEdit下查找后,使以下则进行全指令替换 ? ,以.text块跳转 (可以载入pdb文导入本模块的符号表,需要设置pdb.cfg) 4.for、while循环:jmp无回跳的代码 if判断:cmp等志寄存器控制

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    动脉自旋(ASL)磁共振成像:基础物理、脉冲序列和建模

    当自由质子池和束缚质子池之间的磁化交换时,像区域中的自由水信号可能会错误看起来是来自流入血液的信号。为了确保这种MT效不会映在灌注加权差值像中,该收集与像匹配的MT效的对照。 在FIRE方案中,非选择性转平面和选择性转平面分别于对照和使得灌注加权差分像对双向血流敏感。 该脉冲使的血液转,同时匹配平面上的MT效。或者,可以使小的专颈部线圈,在成像体积中产可以忽略的B1场,消除MT效和对对照的需要。 在不平衡方法中,下平均梯度具有非零净面积,而对照的平均梯度为零。这为非共振效提供了更强的稳健性;然而,由于和对照使了不同的(不平衡)梯度,因此每个都会经历不同的涡流。 对于,平均值B1(B1ave)是非零的,而对于对照来说,交替的极性导致零磁化(B1ave),使得流入的血液自旋的磁化是不转的。在和对照之间匹配射频功率,以确保类似的MT效果。

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    DALL-E 2的工作来是这样!

    源:https://arxiv.org/abs/2204.06125 如上所示,需要注意的是,我们的目不是构建一个自编码器并在给定的嵌入下精确重建像,而是在给定的嵌入成一个保持像显著特征的像 GLIDE的训练 虽然GLIDE不是第一个扩散模型,但其重要贡献在于对模型进行了修改,使其能够成有文本像。 GLIDE扩展了扩散模型的核心概念,通过增加额外的文本信息来增强训练过程,最终成文本像。让我们来看看GLIDE的训练流程: 下面是一些使GLIDE成的像示例。 第三步 -  从文本语义到相的视觉语义的映射 到了这步,我们如何将文字提示中的文本信息注入到成过程中? 回想一下,除了像编码器,CLIP还学习了文本编码器。 使这些数据不仅消除了人工数据集这一费力的过程所带来的发展瓶颈;这些数据的嘈杂、未经整理的性质也更加映出深度学习模型必须对真实世界的数据具有鲁棒性。

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    JACS|一种支持机器学习的开源化学数据库

    始和处理过的分析数据可以直接与实验结果相结合。数据可以通过编程(例如使Python)录或使交互式Web编辑器录,对于那些没有代码经验的人来说,这更易于使。 该架构包含的9个部分:识符、输入、设置、、注释、观察、检查、结果(产物和分析)和出处(2)。 2 开放式数据库架构概述。每个录都包含识符、输入、结果等部分。 对于从专利文献中获取的,可能只能在其识符和数量字段描述输入和输出。对于始实验者提交的,可以使结构化和非结构化字段来包含可重复性所需的每个细节(包括和超过3b中的这些细节)。 至少包括温度和搅拌,并且设置指定使哪种容器(例如烧瓶,微管)。 否则,从内部中分离出的产物与购买的起始料进行处理没有区别,除了与定义化合物制备方式的ID进行交叉参考。 下游使案例 我们预计ORD的主要之一将是于机器学习(ML)的结构化数据集。

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    FNIRS研究:陌气味竟可以引发新儿的疼痛感受

    研究者将这些婴儿暴露于来自于医院环境中的嗅觉刺激中,然后录这些婴儿的。在给婴儿使口服葡萄糖液以后再重复该录过程。 研究者使fNIRS录婴儿的嗅觉皮层、额叶皮层以及躯体感觉皮层的激活,通过录像分析痛感引起的行为。 行为以及理数据录 所有的实验试次都使两台摄影机同时录婴儿的身体和面部表情录时长为50秒,10秒作为基线、10秒呈现时间另外包括30秒的呈现后时间。 所有的皮层激活使nirsLAB v201412进行绘制。 研究结果 气味暴露以后的皮层激活 对所有新儿被试的分析 和我们的实验预期相同的是,暴露在纯水下没有观察到相皮层血氧变化。 (A) 表示所有被试在未稀释的洗手液气味下的结果以及是否先使葡萄糖的结果;(B) 表示FT组先使葡萄糖下的血氧变化;(C)表示在未稀释洗手液气味下的NFCS结果以及先使葡萄糖的结果

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    论文周报 | 第10期 大脑对陌音乐的要比对熟悉音乐的强度

    为了解决这个问题,该论文分析脑电(EEG)来研究大脑皮层和音乐熟悉度之间的关系。使钢琴声音产的旋律作为简单的自然刺激。 该研究发现表明,对陌音乐的要比对熟悉音乐的强。该发现的一项潜在可能是区分听众对音乐的熟悉程度,这为评估大脑活动提供了重要工具。 论文中使名为Sibelius的音乐计算和谱软提取了两种类型的声音刺激:始和加扰版本。如下表所示,我们创建了20个始版本,其中包括钢琴声产的旋律。 每线表示一个通道的互相关曲线。黑色实线表示跨通道的互相关值的准偏差。每个子在滞后时间70和140毫秒左右时显示两个明显的峰值。显示了两个峰值处的互相关值的分布。 下为对两个峰值(第一个峰值[约70毫秒]和第二个峰值[约140毫秒])的类别的主要影响进行事后测试。表示在两个峰值处各受试者的互相关函数平均值的准偏差值。 误差代表平均值的准偏差。

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    数据库复习题 考试题库(简答题)

    隔离性使并发执行的事务不必关心其他事务,如同在单户环境下执行一样。 4)事务的持久性,是指事务对DB的更新永久映在DB中。持久性是由DBMS的恢复管理子系统实现的。 1)事物故障 事物在运行过程中由于种种因,如输入数据的错误,运算溢出,违了某些完整性限制,某些程序的错误,以及并行事物发死锁等,使事物未能运行到正常中指点之前就被撤消了,这种情况称为“事物故障 24.试述使检查点方法进行恢复的步骤。 1)从重新开始文中找到追后一个检查点录在日志文中的址,由该址在体制文中找到最后一个检查点录。 一是有可能误判死锁,事务因为其他使等待时间超过时限,系统会误认为发了死锁。二是时限若设置得太长,死锁发后不能及时发现。 ②等待法 事务等待是一个有向G=(T,U)。 T为结点的集合,每个结点表示正运行的事务;U为边的集合,每边表示事务等待的情况。若T1等待T2 ,则T1、T2之间划一有向边,从T1指向T2。事务等待动态映了所有事务的等待情况。

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