如何使用JavaAPI将keycloak用户的相关role进行更新（领域权限及clients权限）？...我使用如下代码无法将权限进行分配 image.png CredentialRepresentation credential = new CredentialRepresentation
我们将会使用： Node.js TypeScript Discord.js，Discord API的包装器 InversifyJS，一个依赖注入框架 测试库：Mocha，Chai和ts-mockito...Discord的 "New Application" 按钮 选择一个名称，然后单击创建。然后，单击 Bot → Add Bot，你就完成了。让我们将机器人添加到服务器。...如果使用 Symbol 来处理这个问题，在有两个具有相同名称的类的情况下，就不会出现这些奇怪的文字。...为了展示如何将自定义对象注入 Bot 对象并对它们进行单元测试，我们将创建两个类： PingFinder 和 MessageResponder。...仅仅使用类型就可以避免许多错误。在 TypeScript 中进行依赖注入会将更多面向对象的最佳实践推向基于 JavaScript 的开发。
针对海量的设备上报数据，在做实时显示的同时还考虑将历史数据也进行无损保存，并在TopLink上给用户提供数据查询的支持，这对底层的时序数据存储提出了相当高的要求。...应用Toplink搭建的核电站工艺流程系统，分析在核电站中，反应堆的作用是进行核裂变，将核能转化为水的热能。...水作为冷却剂在反应堆中吸收核裂变产生的热能，成为高温高压的水然后沿管道进入蒸汽发生器的 U 型管内，将热量传给 U 型管外侧的水，使其变为饱和蒸汽。...创建数据通道 选项 通道 创建一个通道，通讯规约我们可以选择MQTT，通道名称需要手动输入: 通道创建成功后，需要进行通讯设置。...创建设备类型 选项 设备 > 设备类型 创建一个新的设备类型，其中类型标识、类型名称和通讯规约为必须填项： 如果勾选了点表模板，则该类型下所有的设备均使用模板中的点表配置 创建设备 选项 设备 > 设备列表
在探索没有框架的生活中，一个看似不可避免的结果是，推出自己的框架，以进行反应性数据绑定。...表单和表单元素作为稳定的选择器 表单可以通过名称访问（使用 document.forms），每个表单元素可以通过其名称访问（使用 form.elements）。...我不喜欢过度使用 CSS 类作为 JavaScript 选择器。我认为它们应该被用来将风格相似的元素组合在一起，而不是作为改变组件风格的一种万能机制。...（清除已完成的任务，将所有任务标记为已完成或正在进行，获得正在进行和已完成的计数）。...如果可以的话，依靠 CSS 的反应性而不是 JavaScript。 使用表单元素作为表示互动数据的主要方式。 使用 HTML template 元素而不是 JavaScript 生成的模板。
Omniscient.js Omniscient.js 用于将 不可变数据 自上而下的快速渲染； 例 var React = require('react'); var ReactDOM = require...Premonish.js Premonish 可以检测用户鼠标的移动位置并预测他们要移向哪个元素，帅的嘛，不谈了~~ 前往体验便知它是怎么预测的：地址 import Premonish from '...Discord.js discord.js 是一个强大的 Node.js 模块，可让您轻松与 Discord API 交互； Discord 是一款专为社群设计的免费网路即时通话软体与数位发行平台，拥有...1.3 亿注册用户； 16....复杂的数学问题就可以在前端浏览器上计算，而不会给后端服务器带来压力；它具有灵活的表达式解析器，支持符号计算，内置大量函数和常量，并提供了一个集成的解决方案来处理不同的数据类型，如数字、大数、复数、分数、单位和矩阵； 功能强大且易于使用
一类范式使用被试主体自己的名字作为偏差声音刺激。另一类范式使用标准正弦波声音进行刺激。在一组9名健康被试人员中，在4种不同的Oddball听觉范式条件下记录被试者的脑电图(EEG)活动。...更重要的是，我们发现与标准听觉范式相比，“名称范式”需要更少的试验刺激次数就能获得类似的结果。这意味着与使用正弦波相比，听觉范式的执行时间是可以被减少的。...(C) 耳机为用户提供刺激。(D) EEG 帽。(E) 使用 g.USBamp 同步记录(B)中的EEG数据和触发事件，并将数据转发到笔记本电脑。...范式1到范式3使用正弦音调，范式4使用带有受试者名字的声音作为反常偏差声音。对于每个范式，在开始时提供了5个额外的标准刺激，以使用户适应刺激，使第一个偏差刺激生成一个稳定的P300。...这将在每次范式运行后，得到脑电帽上每一通道上的对反常与标准刺激反应的脑电信号的平均表征，并使噪声最小化。此外，还计算了平均后的反常和标准刺激反应数据的标准误差(SE)。这些响应的示例见图3。
Diversified Preference Network 多样偏好网络是实现多样性召回的基础，本文通过用户多种多样的交互行为对用户偏好进行建模，训练数据包含多种类型：视频，Tag，媒体，用户和文本。...为了缓解数据稀疏的影响，用户的基础特征也要用进来。可以按年龄，性别，地域等特征对用户进行聚类，形成用户组。在GraphDR模型中，有6种类型的边。...Video-User边:如果一个用户组在一周内看一个视频超过3次，那么该视频和用户组就存在一条边，这种粗粒度的边反应了社群特征。 Video-Tag边:该边反应了视频粗粒度的语义特征。...所有边都是无向无权的，相比较直接用用户，item进行建模，这些多样性的边给模型带来了更多信息，值得注意的是，在这种模型框架下，我们很容易增加更多类型的node和边来丰富多样性。...在线模块 在线模块使用一个多通道打分召回策略，综合考虑被通道召回情况，时间因素，相似度各种因素，用每一个看过的有效视频的embedding，用cos相似度召回100个视频，m表示通过m个有效观看视频，一共召回了
1）使用配对样本t检验进行团簇水平的置换检验(Cluster-based permutation tests)，将浓度变化与每个条件下的基线进行比较。...2）使用单因素方差分析(ANOVA)进行了团簇水平的置换检验来直接比较这三种条件。使用配对样本t检验对结果进行进一步分析。...根据血红蛋白浓度的方差分析置换检验结果，选择LH的额颞通道1、3、4、6和RH的14、16、17、19作为线性混合效应模型的感兴趣区。...通过对三种情况的置换检验，LH中的通道1、3、4、6被确定为ROI，为了进行平衡统计检验，我们使用RH中的类似通道作为该半球的ROI。...我们使用将trial类型（标准/偏差）和窗口（8个bins）作为固定因子的线性混合效应模型来评估标准和偏差引起的EEG反应波幅在刺激开始后300到700毫秒之间是否不同。
本研究开发的BEST工具包是一个基于matlab的开源软件，具有图形化的用户界面，允许用户进行设计、运行和分享可自由配置的涉及多种技术的方案(protocols)（包括经颅磁刺激、电刺激和超声刺激(TMS...实验控制模块（control module）（图 1 B）允许用户设置新实验，将多个协议组织到多个session中，并将整个结构保存为模板。...硬件配置模块（图1 C）允许用户灵活配置（例如，名称、端口、通道等）多个输入（刺激）和输出（记录）设备，这些设备保存在实验文件中，以后可以从协议设计（Protocol design）模块的下拉菜单中选择...热点搜索通常需要由实验者做出主观决定，评估反应并手动迭代改变刺激位置直到满意。未来的版本将提供客观的闭环模式，命令使用者或机器人定位系统下一次放置线圈的位置。...TEP测量，将TMS诱发电位描绘为所有通道(左上)以及每个通道带有地形信息(左下)的蝴蝶图，以及不同时间窗口的地形图(右上和右下)。
据预测，ML的使用将能够可靠地对多波段脑电数据进行分类。除了各种ML参数的操纵之外，还出于减轻计算压力的目的，探索了基于先验的通道选择。...接着是一个物体的名称，显示30秒。受试者按下电脑键盘上的回车键作为回应，调出一个白色文本框以供键入。受试者输入他们的回答，然后再次按回车键来记录答案，然后进入下一次试验(如图1)。...使用EEGLAB进行统计比较。 2.7 机器学习分析 为了找到最佳的分类精度，系统地测试了头皮上不同数量和不同位置的通道组合。其中包括全头皮组合(全部32个皮层通道)和单独的P4。...选择这些通道组合是为了提供对皮层区域的良好覆盖，这些区域要么被观察到对常规和非常规的AUT情况的需求有不同的反应，要么在创造性思维的早期阶段有反应。...底部的地形图(所有通道)分别显示了两种情况下10 Hz(α)的功率。 分类精度通常与所包括的通道数量成反比关系。当将通道数限制在右额叶(F4)和右顶叶(P4)时，准确率最高。
脑机接口（BCI）使瘫痪患者和残疾人可以使用大脑信号控制外部设备。...微针蚀刻后，Ag溶解形成Pt纳米网(PtNM)作为界面材料；由于PtNM的多孔形貌，增加了Pt的活性表面积，如图1a所示。...为了评估SiMNA在记录光刺激诱发的局部场电位方面的能力，使用两种0.3和1.8mW不同的激光强度，将5ms，450nm的激光脉冲定位在32通道SiMNA覆盖的皮质区域。...利用光遗传学和双光子荧光显微成像技术， 记录清醒小鼠体内电生理信号 如图3a所示，对头部固定的清醒小鼠进行了感觉刺激诱发反应，并进行了电生理信号记录。...基于灵活背衬的透明性，在长期植入实验装置的小鼠中通过光遗传学刺激和2光子成像进行了演示。最后，使用1024通道证明了SiMNA的可扩展性，该1024通道SiMNA可在小鼠大脑中进行局部刺激诱发反应。
1、 磨皮 使用双边滤波/导向滤波/表面模糊等滤波算法模糊图像，这里要注意保边处理，避免人脸和背景同时被模糊造成边界不清。...取出绿色通道，对绿色通道进行模糊，得到模糊后的值sampleColor。再用原图绿色通道值减去sampleColor，加上0.5（即128），这两个步骤即PS中的高反差保留。...1.0 - ((1.0 - color)(1.0 - color) 2.0); } 美颜特效SDK自动计算原图的灰度值，公式为0.299R + 0.587G + 0.114*B得到灰度图片之后，将灰度值作为阈值...3、 将模糊后的图像和原图进行图像融合并进行锐化处理。 手机原相机实现视频实时美颜的意义何在？...首先举几个反应快的案例：美图手机、VIVO和OPPO手机 然后举一个反应慢的案例：苹果手机 后者在手机系统上完爆前者五条街，但后者的相机在女性用户的喜爱程度上，被前者甩了五条街。
视频可以作为一个独立的音轨使用，跟乐器和音频音轨一样。你可以像音频素材一样在时间条来回拖拽视频来进行音画同步对齐。如果视频也包括了音频，那么你也可以导出音频作为一个子音轨来操作。...视频音轨和子音轨也都有自己独立的混音通道可以进行各种处理，比如加载插件，设置路由等等。导出的格式支持Quicktime、MPEG-4、M4V。...业界领先的 Lyrics整合将歌词添加到你的乐谱、歌曲、作品和现场表演中去! 无论你是用乐谱编辑器创建导览表，还是在你的音频作品中加入歌词作为指导，你会发现歌词轨道的用途。...这个视图可以作为通道编辑器窗口的一个新标签，它可以被固定在任何屏幕上的任何地方，并跟随通道的选择。"...将插件和乐器预置整理成自定义文件夹，你可以在浏览器中直接创建。插件和虚拟乐器的预置现在可以被标记为 "收藏夹"。标记为收藏夹的预置会自动反应到各自预设列表顶部的一个新的 "收藏夹 "文件夹中。
环境对象的突出显示 为了训练对同质和异质对象的分类能力，团队使用了8个候选对象作为潜在用户目标：4个具有相似表面的同质对象以及4个异质对象，均来自具有不同光学表面属性的日常物体。...其中，用户的目标对象（魔方，红色曲线）和其他非目标对象（蓝色曲线）之间对强光刺激的EEG反应（用绿色条标记）是不同的，即光学特性导致对两类物体的反应不同。...当从脑电图对每个亮点的反应中预测用户目标时，该系统能够稳健地处理这些大脑反应的差异。...团队使用了一个基于黎曼几何的分类通道，基于协方差的黎曼切线空间实现了最佳的分类性能。 图3 无屏幕BCl的总体架构 上图中，为了识别用户意图，候选对象（对应于机器人可能的动作）被依次突出显示。...对每个刺激点相应的时间窗口进行预处理，并使用它们的协方差进行分类。根据预测用户在给定时间窗口内参与目标的概率(即是否为目标)，确定最有可能的候选对象并采取相应行为。
近年来，基于现代机器学习架构的用户友好工具出现，可以用于预测蛋白质-蛋白质结合界面和链间接触。...此外，基于图匹配网络的深度学习模型EquiDock，将互相作用的蛋白质作为刚体对接到最终的多蛋白复合体模型中。...在过去的十年里，分子动力学（MD）模拟在研究G蛋白偶联受体（GPCRs）和离子通道的结构转变中变得越来越受欢迎。MD模拟使用有限的现有结构数据作为计算长期或短暂结构转变的起始输入模型。...例如，研究人员选择了涉及130种良好描述的反应的1.7亿种化合物进行结构对接，以获得新的分子框架库。...在一个示例中，使用VirtualFlow软件进行虚拟筛选（VFVS）模型，在使用8,000 CPU核心的情况下4周内完成了对13亿化合物的筛选，以针对KEAP1的化合物进行筛选，得到了具有纳摩尔活性的iKeap1
；删除坏通道，并通过球形插值对坏通道进行插值；使用ICA方法去除伪迹，使用从另一数据集训练的ICs模式分类器删除与肌电、眼电和ECG伪迹相关的ICs；对数据进行平均参考，并提取4个站点共有的54个EEG...预测分三个阶段进行（补充图10a）： （1）使用空间滤波器 ? 将多通道EEG信号转换为L潜在信号 ? ； （2）计算L潜在信号的频带功率 ? ； （3）结合潜在信号的频带功率，用线性回归模型 ?...使用SELSER进行治疗预测：研究者将SELSER应用到每个EEG频带，以预测治疗结果。 5....为提高预测的稳定性，对数据进行10次随机，并对随机数据进行分层十折交叉验证。以每个患者10次预测HAMD分数变化的中位数作为最后的预测。...每个空间滤波器将多通道EEG数据转换为单个潜在信号，其功率作为机器学习算法的特征。 （2）模型拟合是在空间滤波器数目的稀疏约束下进行，有助于减少潜在信号的维度，从而减少过度拟合的可能。
将STIM通道信号转换为事件数组 如果数据在STIM通道上记录了事件，则可以使用mne.find_events()将它们转换成事件数组。...如果不提供STIM通道的名称，find_events()将首先为变量MNE_STIM_CHANNEL、MNE_STIM_CHANNEL_1等查找MNE-Python配置变量。...如果没有找到，则尝试使用STI 014和STI101通道，然后使用raw.ch_names中第一个类型为"STIM"的通道。...例如，EEGLAB格式将事件作为数组的集合存储在.set文件中。...事件数组和注释对象之间的转换 一旦将实验事件读入MNE-Python(作为事件数组或注释对象)，就可以根据需求对这两种格式之间进行转换。这样做可能是因为，例如，需要一个事件数组来提取连续数据。
为了使药物节点表示更加密集，提高向量的精度，本文使用主成分分析方法(PCA)对特征进行压缩，降低稀疏性，并使用Jaccard相似性度量方法从特征向量中计算成对的药物相似度： 于是可得到靶标相似度矩阵...最后将这三种向量拼接作为 的异构特征嵌入： 2.3 多模态神经融合层 基于DKG的通道和基于HF的通道提供互补的信息。...将 基于DKG通道的特征 和基于HF通道的特征 拼接作为 的最终特征。 同样的可以得到 的最终特征 。...将 和 的特征向量拼接后过全连接层得到两个药物间的预测打分： 表示激活函数。 3.实验结果 作者使用多个多分类评估指标来评估MDNN及对比方法的预测性能。...作者还在两个不同的任务上检验模型，将所涉及的药物随机分成五个子集，其中四个作为训练药物集，其余一个作为测试药物集，以评估模型的有效性。
这项工作为社区提供了高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据集，这些数据集是在无任务和任务相关范式下收集的。...此外，这个任务总是在图片命名任务之后发生，以避免重新激活图片名称的拼写。每个参与者都进行了两次视觉拼写测试，每次测试的持续时间约为9到10分钟。...每个声音的持续时间为1秒，也使用Praat v5.3.13计算从开始到口头反应的反应时间。所有参与者对播放声音的反应都记录在反应时间里。参与者被要求等到声音结束后再给出答案。...图5d提供了四个被Automagic使用的定量指标作为标准，以确保预处理信号的质量。 首先，图5d(上/左)显示了插值的通道数量，表明只有少数通道被插值(低于15%的通道)。...其次，使用Brainstormtoolbox和Destrieux 地图集对脑电图数据和MRI模板进行配准，将皮质表面分割到148个区域。
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