致力于为全球提供优质的科研数据与分析的科睿唯安（Clarivate Analytics）, 每年均会通过期刊引证报告（Journal Citation Report，JCR）公布的上一年度期刊影响因子（Impact Factor，IF），备受科研界全体人员的关注。
Energy Science & Engineering是Wiley旗下能源与燃料领域的一本期刊，主要出版常规能源、化石能源、核能、储能、可再生能源以及电力工程等领域的论文。
这本药理学杂志创办于1873年，是德国实验临床药理学和毒理学学会（DGPT）的官方期刊。杂志刊登文章的重点是关于药物作用和化合物毒性的重要信息。因此虽说是一本毒理学相关的杂志，它的范围可扩展到实验和临床药理学以及毒理学的所有领域，包括神经药理学和心血管药理学以及作用细胞、生化和分子水平上的药物作用的研究。
当我们需要了解某一方面的文献时，我们如何筛选有价值的文献呢？传统的评价指标影响因子（Impact Factor，IF）主要反映学术关注度，更是有少许的滞后。
影响因子是某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。许多著名学术期刊均会在其网站上注明期刊的影响因子，以表明其在对应学科的影响力；许多知名学府也以学术期刊的影响因子作为评判研究生毕业的主要标准。
今天我们来分析一下Cancer Cell International。Cancer Cell International是英国于2001年创办的期刊，由莫菲特癌症中心的 Domenico Coppola 主编，BioMed Central出版商发布，研究领域为Oncology，目前在同领域中排名92/230位，中科院分区：①大类：医学3区；②小类：肿瘤学3区，去年国人占比：207/360 (57%)。2018年影响因子3.439.
对国人友好并且质量有保障的期刊，值得大家选择。今天，小编就为大家介绍一本对国人友好的期刊：BMJ Open。
每年6月下旬科睿唯安公布最新影响因子的时候，无论是对于期刊还是科研工作者都是几家欢喜几家愁。但无论影响因子是升高还是降低，都不必太Care，情绪波动几天后，还是要归于平静，继续深耕自己的本职工作。但有些事情并不是那么好接受的，而且影响也绝不是一天两天的，例如入选镇压期刊以及编辑关注期刊！去年入选的它们，现在怎么样了呢？
作为国内第一本以综述为主的综合类SCI期刊，《国家科学评论》（National Science Review, NSR）主要关注中国和全球各科学领域的代表性研究，意在吸引世界更多地关注中国的研究成果，增加中国科研界的国际影响力。
本文提出了一种新的方法：MetaBalance，该方法对辅助任务的梯度依据目标任务的梯度进行缩放，并且在缩放的同时保留一部分自身的梯度，从而缓解辅助任务梯度过大过小的问题。
今天的新知系列课，我们邀请到了来自腾讯云即时通信IM团队的技术导师 —— 陈锐龙，为大家介绍腾讯云即时通信IM是如何构建低延时高可靠高稳定以及高安全方面的通信能力，以及底层的核心技术支撑跟技术特性。本次分享分为4个部分，包括产品介绍 ，产品通信底座RT-ONE™ for IM 核心技术特性介绍，IM的应用场景以及如何快速集成我们的通信服务。 接下来的几周，每周四晚上7：30，我们都会在腾讯云音视频视频号、开源中国、InfoQ、51CTO、云+社区等多个平台进行课程直播，大家千万不要错过哦~ - 什
DeepMind开发的AlphaGo（用于下围棋的AI系统）的出现引起了强化学习的热潮。从那之后，许多公司开始投入大量的时间、精力来研究强化学习。目前，强化学习是深度学习领域中的热点问题之一。大多数企业都在努力寻找强化学习的应用实例或者将其应用在商业中的方法。目前来说，此类研究只在零风险、可观测并且易模拟的领域展开。所以，类似金融业、健康行业、保险业、科技咨询公司这样的行业不愿冒险去探索强化学习的应用。此外，强化学习中的“风险管理”部分给研究带来了很大压力。Coursera的创始人Andrew Ng曾表示：“强化学习在机器学习中，对数据的依赖远超过有监督学习。我们很难获得足够多的数据来应用强化学习算法。因此，将强化学习应用到商业实践中仍有许多工作要完成。”
说明：next 为指向下一个节点的指针，是我们熟悉的链表节点结构，单向链表，用于处理键哈希冲突问题。
标题：Mining Interest Trends and Adaptively Assigning Sample Weight for Session-based Recommendation 地址：https://arxiv.53yu.com/pdf/2306.11610.pdf 会议：SIGIR 2023 学校：清华
6月30号，科睿唯安发布2020年度《期刊引用报告》（JCR，Journal Citation Reports），对学术期刊的最新影响因子（IF）进行了排名。
Pubmed作为生物医药研究者最常用的免费文摘数据库，素有检索江湖上的泰山北斗之称，用好Pubmed，其他一切pubmed镜像网站都是浮云。
在强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解中，我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法，虽然蒙特卡罗法很灵活，不需要环境的状态转化概率模型，但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列。如果我们没有完整的状态序列，那么就无法使用蒙特卡罗法求解了。本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法：时序差分(Temporal-Difference, TD)。
周六，由于要赶一个月底的Deadline，因此选择了在家VPN加班，大半夜就爬起来跑用例，抓数据……自然也就没有时间写文章和外出耍了，不过利用周日的午夜时间（不要问我为什么可以连续24小时不睡觉，因为我觉得吃饭睡觉是负担），我决定把工作上的事情先放下，还是要把每周至少一文补上，这已经成了习惯。由于上周实在太忙乱，所以自然根本没有更多的时间去思考一些“与工作无关且深入”的东西，我指的与工作无关并非意味着与IT，与互联网无关，只是意味着不是目前我在做的。比如在两年前，VPN，PKI这些是与工作有关的，而现在就成
2009年，周光炎教授卸任，由曹雪涛和Yongjun Liu（MD 安德林癌症中心免疫系主任）教授任共同主编；现今，是由曹雪涛院士和田志刚教授担任共同主编，编委组成也大部分都是国人和华人。
估值金融产品需要折现其包含的现金流，这是我们就需要折现曲线。构建折现曲线是产品估值的必要条件。构建出一套完整而一致的曲线环境不是件容易的事，我们分三贴来把整个流程说明白。先看点故事。
npj Breast Cancer是英国Nature集团于2014年创办的npj系列新刊之一，npj是the Nature Partner Journals（Nature伙伴杂志）的简称。
贝叶斯推荐你关注思影科技 来自美国匹兹堡大学精神病与心理学部的J.Richard Jennings等人在Hypertension杂志上发文指出，基于ASL成像的局部脑血流量指标，结合工作记忆量表分析，可以预测被试在2年内的血压变化。 随年龄增长，高血压和认知衰退往往共同出现，高血压可能会严重影响大脑并可能会导致中风。对动物实验的研究表明多种神经因子参与了高血压的形成，而对人类的研究发现在平均年龄50岁时，血压（BP）与脑容量，脑血流量（CBF）和白质完整性强相关，因此利用这类相关可以将一些大脑参数作为B
在强化学习（三）用动态规划（DP）求解中，我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法。但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时，回溯到该状态的所有可能的后续状态。导致对于复杂问题计算量很大。同时很多时候，我们连环境的状态转化模型$P$都无法知道，这时动态规划法根本没法使用。这时候我们如何求解强化学习问题呢？本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法。
今天，小编看到一本有意思的期刊，大家不妨一起讨论讨论—Journal of Clinical Medicine 。
Redis Hashes 是我们日常使用中比较高频的 Redis 数据类型，内部使用 Redis 字典结构存储，底层实现之一为哈希表结构。
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在控制了市场溢价、规模因素、盈利能力等因素后，无论lead股票和follower股票之间的业务关系如何，他们之间的收益都具有较强的共振效应。新闻共现图的月度degree是一个很好的预测股票横截面收益的指标。一个月的再平衡投资组合测试表明，degree提供了显著的正Alpha（相对Fama-French三因子和五因子模型）。
今天给大家介绍的是我们团队今年发表在WWW2022上的论文CrossDQN，提出了一种基于强化学习的信息流广告分配方法。这也是我个人在入职美团之后工作的主要方向。接下来我将对论文内容进行详细的介绍。
人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体。事实上，你现在就环顾四周，你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体，并且把目光回到我们这篇文章来。大概需要多长时间？
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SARSA（「State-Action-Reward-State-Action」）算法是一种经典的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。该算法于1994年由美国计算机科学家Rummery和Niranjan提出。
IBM，谷歌，洛克希德马丁（美国航空航天公司），美国国家安全局，微软，AT＆T，空客和富士通，它们之间有什么共同之处？他们都想从量子领域中分得一块蛋糕。所有这些公司，加上正在不断增长的其它公司，它们都钻研到量子计算这一迷人世界中去了，因为他们知道这个奇怪的、令人兴奋的，以及常常反直觉的领域将会改变世界。从解开分子和化学相互作用的复杂性之谜，直至提升人工智能的能力，它的可能性是无穷无尽的。我们距离创建足以改变世界的量子计算机还有一段时间，但思考思考它们最终会对哪些领域（例如网络安全，以及诸如加密这样无处不在又非常重要的东西）产生何种影响，这是值得的。
现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，因为完美主义倾向而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因“一直觉得没有准备好，想等最佳时机再开始”而产生的拖延来看，如何从“时间折扣策略”的思路中找到些启发。
1.一些搜索方式谷歌，必应，虫部落快搜（大神很多），知乎，微信，github生信星球：Bioplanet520@outlook.com2.利于学习的一些工具Chrome插件（如实现即时翻译的”沙拉查词”，实现pubmed直接显示影响因子的Scholarscope）快捷截图软件 snipaste：双击打开，快捷键是F1，可以在截出的图添加一些箭头、文字标记。思维导图类软件：如xmind，marginnote3.今日练习作业（用markdown格式写文）markdown是什么：Markdown编辑器本身是内容写
在强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)中，我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度，这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题。
在前面“接收“生信分析+简单实验验证”套路文章！IF 3分+ ，国人友好，发文量大！”以及“曾高调拒收国内医院文章的MDPI旗下期刊现已“出狱”，不再拒绝国内医院，生信套路文章可投稿!”两期中，笔者分别为大家介绍了两本对生信套路文章较友好的SCI期刊，今天继续为大家介绍第三本期刊-Genes。
Inductive biases for deep learning of higher-level cognition 高级认知深度学习的归纳偏差
在上一期“MDPI旗下另一本接收生信分析且对国人友好的4分＋SCI期刊”中笔者为大家介绍了由瑞士的MDPI出版遗传学领域的期刊-Genes，这一期为大家介绍一本名称类似的期刊-Gene。
Q学习（Q-learning）算法是一种与模型无关的强化学习算法，以马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）为理论基础。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 随着国内量化金融的高速发展，行情数据所包含的微观交易结构信息越来越受到券商自营团队、资管团队以及各类基金的重视。这些交易团队迫切希望拥有一个与生产环境类似的投研仿真环境，提升研发的效率和质量。 今天，公众号将为大家分享
每当投稿选择期刊时，大家都会很关注自己目标SCI期刊影响因子的走势，除了近几年的影响因子外，实时影响因子也十分具有参考价值。选刊也是一种“投资”，每年六月份公布当年最新影响因子时，大家有些会为跌下神坛IF骤降的期刊备感惋惜，当然也有些会为自己刚中的期刊IF上涨而捂嘴偷笑。那今天就让我们一起来看一下如果计算实时影响因子，轻松掌握后就会对即将到来的影响因子做到心中有数。
科研要求的不仅仅是“智商”，还需要“心智”。做科研，最需要的是一个健全、成熟、强壮的心智。 健全成熟强壮的心智=自制力+抗压力+能动性。 要做好学术，要解决的不仅是学术问题，更要解决学术之外的层出不穷的技术性问题。 合格的学术研究者，要快速、全面的获取各种最新文献和学界动态；还要持续学习新知识，要不断的吸收消化新的理论框架，甚至有时要自学各种科研技能；还要建立自己的学术人际网络，考虑如何主动进行同行交流。 今天给大家推荐的公众号，不仅能够提供快速且全面的学界动态和干货文章，还能帮助你掌握科研技能和
Clarivate Analytics发布了最新年度期刊引用报告（JCR），2018年度共有12538种期刊被收录(不过有25本期刊的影响因子为 0)，其中影响因子大于20的期刊有75种。
在强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning算法。
用例点方法(use case point method，UCP)，是由Gustav Karner在1993年针对FPA(function point access)方法而提出的一种改进方法，是在面向对象开发方法中基于用例估算软件项目规模及工作量的一种方法。UCP的基本思想是利用已经识别出的用例和执行者，根据他们的复杂度分类计算用例点。
仿佛昨日还在探讨NVIDIA TensorRT 8.5版本的新颖特性，而本周，NVIDIA已然推出了全新的TensorRT 10.0。这次也是大版本更新，让我们来扒一扒有哪些让人耳目一新的功能
之前做了很多因子测试的工作，但一直没有总结，感觉很凌乱，决定花时间把这部分东西写一写，温故知新，也为后续学习打基础。首先写一下单因子测试部分，分三篇，数据预处理一篇， 回归法一篇，分层测试法一篇。本篇首先说明多因子模型是什么，随后着重于单因子测试流程及数据预处理的细节，附代码。
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