早期诊断阿尔茨海默病需要对相关结构和功能变化敏感的生物标志物。虽然在结构生物标记物的开发方面已经取得了相当大的进展，但早期识别变化的功能性生物标记物仍然是需要的。我们提出了快速球(Fastball)，一种新的脑电测量被动和客观的识别记忆的方法，不需要行为记忆反应或对任务的理解。年轻人、老年人和老年痴呆症患者(每组20人)完成了快速球任务，持续时间不到3分钟。参与者被动地观看快速呈现的图像，EEG评估他们根据先前的暴露程度(即旧/新)自动区分图像的能力。参与者没有被要求注意之前看到的图像，也没有做出任何行为反应。在快速球任务之后，参与者完成了一个有两个选项的强制选择(2AFC)任务，以测量他们对先前看到的刺激的显性行为识别。快球EEG检测到，与健康老年人相比，阿尔茨海默病患者的识别记忆明显受损，而行为识别在阿尔茨海默病患者和健康老年人之间没有显著差异。使用快速球识别记忆测量方法，阿尔茨海默病患者与健康老年人对照者的识别准确率较高，而使用行为2AFC准确性的识别性能较差。健康老龄化没有显著影响，老年人和年轻人在快速球任务和行为2AFC任务中的表现相当。阿尔茨海默病的早期诊断提供了早期治疗的可能性。快速球提供了一种检测识别反应的替代方法，有望在行为表现缺陷尚不明显的阶段作为疾病病理的功能标记。它是被动的，无创的，快速和使用廉价的，可扩展的EEG技术。快速球为痴呆的识别评估提供了一种新的强有力的方法，并为早期诊断工具的开发打开了一扇新的大门。本文发表在BRAIN杂志。
2022年3月2日，致力于发现和开发基于抗体的疗法的公司天演药业 (Adagene，Nasdaq: ADAG)宣布与赛诺菲达成合作及独家许可协议，生成掩蔽单克隆(masked monoclonal)抗体和双特异性抗体，供赛诺菲公司开发和商业化。
本文介绍一篇Facebook AI实验室近期的工作《Learning inverse folding from millions of predicted structures》，模型任务是从蛋白质骨架坐标中预测出它的蛋白质序列。在已有实验性确定的蛋白质结构的基础上，他们使用AlphaFold2预测的蛋白质结构作为额外数据，训练出一个具有几何不变处理层的seq2seq Transformer模型。该模型在蛋白质骨架结构数据上达到51%的原生序列复现率，对于隐蔽残基的复现率达到72%，整体上比已有方法提升了10个百分点。
大家好，我是来自Netflix视频算法组的李智，本次将主要为大家分享我们针对VMAF的探索历程，包括VMAP的简史、基本原理和我们近期的一些工作。
状态模式(State)：当一个对象的内部状态发生改变时，会导致其行为的改变，对象看起来似乎修改了它的类。其别名为状态对象(Objects for States),状态模式是一种对象行为型模式。状态模式用于解决系统中复杂对象的状态转换以及不同状态下行为的封装问题。当系统中某个对象存在多个状态，这些状态之间可以进行转换，而且对象在不同状态下行为不相同时可以使用状态模式。
今天介绍的 是北京大学深圳研究生院与密歇根州立大学合作发表在Nature Communications的一篇文章。
来源：机器之心本文约2600字，建议阅读5分钟自BERT以来，坚持的模型训练15% mask rate惯例被打破。 前段时间，斯隆基金会公布了2022 年度斯隆研究奖的获奖者，陈丹琦、方飞、顾全全、李博等多位研究者获得了计算机科学领域的奖项。 在获奖后不久，陈丹琦所在的团队就公布了一项新研究。但和陈丹琦之前广受赞誉的各项工作不同，这一新作受到了诸多质疑。 这个工作是关于掩蔽语言建模（ masked language modeling，MLM）的。掩蔽语言模型通常使用15%的掩蔽率，因为大家发现，更高的掩
机器之心报道机器之心编辑部 自BERT以来，大多数人坚持的模型训练15% mask rate惯例被打破了？ 前段时间，斯隆基金会公布了2022 年度斯隆研究奖的获奖者，陈丹琦、方飞、顾全全、李博等多位研究者获得了计算机科学领域的奖项。 在获奖后不久，陈丹琦所在的团队就公布了一项新研究。但和陈丹琦之前广受赞誉的各项工作不同，这一新作受到了诸多质疑。 这个工作是关于掩蔽语言建模（ masked language modeling，MLM）的。掩蔽语言模型通常使用15%的掩蔽率，因为大家发现，更高的掩蔽率将
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上回说到，小W将公司的802.1x认证改为Portal认证，虽然解决了公司内网认证的问题，也就是终端合法性的问题，但没有解决终端健康性的问题。
网络游戏障碍（Internet Gaming Disorder, IGD），也就是所谓的网络游戏成瘾，在行为学上表现为长期沉迷网络游戏。在世界卫生组织（WHO）最近发布的第11版《国际疾病分类》（ICD-11）中，IGD被定义为一种游戏行为模式（“数字游戏”或“视频游戏”），成瘾者对游戏的控制受损，即游戏比其他兴趣和日常活动具有更高的优先级。此外，患有IGD的人往往会表现出前额叶皮层功能和认知控制的受损。之前很多研究采用EEG来探索IGD的神经生理标志物，但是大部分研究都是采用静息态EEG进行研究。比如，Choi等研究发现[1]，与健康被试相比，患有IGD者所有脑区的beta频段功率有所降低，而额叶区域gamma频段功率显著增高。但是IGC患者在任务状态下，特别是在玩游戏状态下的IGD患者的EEG特征目前研究的相对比较少。因此，来自韩国的研究团队近期在Frontiers in neuroscience杂志发表题目为《Diminished Frontal Theta Activity During Gaming in Young Adults With Internet Gaming Disorder》的研究论文，对IGD患者在玩他们所喜欢游戏的过程中采集EEG信号，分析了被试不同频段功率的变化及其与行为学数据的关系。本文在这里对该项研究进行解读，希望对大家有所帮助。
高场强磁共振波谱(MRS)在大量被试的多个大脑区域的使用，有助于在体内研究首发精神病患者(FEP)与健康参与者相比的局部或扩散改变的大脑代谢物。最近，约翰霍普金斯大学的Anna M. Wang博士等人在JAMA Psychiatry发表了研究：他们从约翰·霍普金斯精神分裂症中心诊所和当地居民中招募了81例首发精神病患者与91名年龄匹配的对照者，比较两组人在5个脑区的代谢物水平，并探讨了目标代谢物水平与神经心理测试表现之间的可能联系。MR成像采用7-T MRS，评估被试的脑代谢物水平包括谷氨酸，谷氨酰胺，γ-氨基丁酸（GABA），N-乙酰天冬氨酸，N-乙酰天冬氨酰谷氨酸和谷胱甘肽，以及评估神经心理学测试的表现。
在现实世界中，iPhone 走入了千家万户，但是你是否深入了解了 iPhone 这部功能强大的个人设备呢！本篇文章带你领略一下iOS设计的一些神细节。
目的：脑卒中后抑郁(PSD)可能与脑网络特性改变有关。本研究旨在探讨PSD在经典认知任务，即oddball任务下的脑网络特征，以促进我们对PSD发病机制和诊断的认识。
大量的研究已经表明，精神分裂症（schizophrenia, SZ）的临床和认知症状最好用不同脑区之间的连接异常而不是某个特定脑区的异常来解释。EEG/MEG的γ频段振荡活动似乎在涉及高级认知功能的局部和大规模神经元同步化中起着关键作用，而很多高级认知功能在SZ患者身上往往表现出一定的缺陷。一些研究一致地发现SZ患者在各种感知和认知任务中都表现出γ振荡的减弱。而最新的研究还表明，SZ患者在执行各种任务过程中γ频段长距离脑区之间同步化水平显著降低。上述研究主要是针对任务态EEG，而对于静息态EEG，SZ患者γ频段振荡和功能连接会如何呢？来自德国汉堡大学医学中心的研究团队曾于2014年在《Schizophrenia Bulletin》发表论文，对上述问题进行了研究。本文主要对该篇研究论文进行解读。 研究方法 1.募集22名首发精神分裂患者和22名健康对照组，两组被试的详细信息如图1所示。
对于我们人来说，人生中大约三分之一的时间都在睡觉。睡眠严重不足会导致各种健康状况，如心血管疾病、肥胖、糖尿病、免疫系统功能障碍以及许多认知和情感障碍。尽管睡眠不足会损害人体的所有器官，但它对中枢神经系统的影响似乎最为严重。目前，研究者利用神经影像学方法，对睡眠缺失对情绪、记忆力、注意力以及学习力的影响展开了研究。但是，这些研究似乎主要基于静息态fMRI，因此，来自美国的研究团队近期在Frontier in neuroscience杂志发表题目为《Effects of Chronic Sleep Restriction on the Brain Functional Network, as Revealed by Graph Theory》的研究论文，采用任务态fMRI，研究了慢性睡眠剥夺对大脑功能网络的影响。笔者在这里对该项研究进行解读，希望对大家有所帮助。
对于程序员来说，经常会遇到项目周期短的状况。白天开会讨论需求，晚上加班写代码，熬夜发版本，上线改 Bug。工作日就是：开会、写代码、倒水、上厕所、抽烟、改 Bug，一天最开心的时刻就是带薪拉屎。
在讨论分布式系统的弹性之前，让我们快速回顾一些基本术语： 弹性Resiliency：任何系统从困难中恢复的能力，(banq注：弹性也就是适应能力)。 分布式系统：一些网络组件通过传递消息来完成一个共同目标。 可用性：任何系统在任何时间点保持正常运行的可能性。 故障与故障：故障Fault是您的系统中是不正确的内部状态。系统中一些常见的故障例子包括： 1.存储层缓慢 2.应用程序中的内存泄露 3.被阻塞的线程 4.依赖性故障 5.在系统中传播坏数据（通常是因为输入数据没有足够的验证） 失败Failure是系统无法执行其预期工作。 失败意味着系统正常运行时间和可用性的损失。故障如果不被封装，会导致在系统中传播，从而导致失败。 当故障Fault转为失败Failure时就意味着系统发生了故障： 弹性就是为了防止故障Fault转化为失败Failure 我们为什么关心系统的弹性？ 系统的弹性与其正常运行时间和可用性成正比。系统越有弹性，服务用户的可用性越高。 如果不具有弹性能力，可能会以多种方式影响公司各个方面。 分布式系统的弹性设计很难 我们都明白'可用'至关重要。为了保证可用性，我们需要从零开始建立弹性，以便我们系统中的故障自动恢复。 但是在具有多个分布式系统的复杂微服务架构中建立弹性是很困难的。这些困难是： 1.网络不可靠 2.依赖性总是失败 3.用户行为是不可预测的 虽然构建弹性很难，但并非不可能。遵循一些构建分布式系统的模式可以帮助我们在整个服务中实现较高的正常运行时间。我们将讨论未来的一些模式： 模式[0] = nocode
万博 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 为什么有的人更富创造力？总能想到别人不会想到的东西，做别人想不到做的事？ 最近，这个问题的答案被找到了：有创造力的人，大脑里的神经活动会“抄近道”。 加州大学洛杉矶分校的研究人员发现，像视觉艺术家或者科学家这类从事创造性工作的群体，在大脑不同区域的随机连接更多，因此更容易连接大脑不同的区域。 这种跳脱式的大脑连接方式，正是非凡创造力的来源。 实验过程 整个实验分为3个阶段： 首先是确定实验对象。 为了验证创造性与大脑连接的关系，研究团队将实验样本分为
注意指定需要重试的异常，不是所有的异常重试都有效。比如 DB 相关校验异常，如唯一约束等，重试也不会成功的。
近年来越来越多的研究表明精神疾病之间的界限并不是很明显，多种精神疾病之间的相似性甚至比差异更多。这也提示传统基于症状学的疾病诊断体系可能不是最优的。要建立新的诊断体系，其中一个关键步骤是弄清楚精神疾病之间的共同异常和某种疾病特有的异常。
摘要：不同的认知过程对局部分离和全局整合的大脑活动提出了不同的要求。然而，静息状态下的大脑如何配置他们的功能性组织，以平衡网络分离和整合的需求，以最好地服务于认知，这仍然是一个有待解决的问题。本文采用一种基于特征模式的方法来识别脑功能网络中的层次模块，并量化网络分离与整合之间的功能平衡。在大量健康青年样本(n = 991)中，我们将全脑静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据与扩散张量成像得出的结构网络的平均场模型结合起来，证明静息状态的大脑网络平均接近平衡状态。这种状态允许在分离和整合配置和高度灵活的切换之间有一个平衡的时间保持。此外，我们利用结构方程模型估计了9个任务的一般和特定领域的认知表现型，并证明网络分离、整合和它们在静息大脑中的平衡预测了不同认知表现型的个体差异。更具体地说，较强的整合能力与较强的一般认知能力有关，较强的分离培养固定智力和处理速度，个体趋向平衡支持更好的记忆。我们的研究结果对大脑支持不同功能需求和认知能力的功能原理提供了全面和深入的理解，并推进了现代网络神经科学的人类认知理论。
多年来的研究表明，脑电图(electroencephalography,EEG)信号的时间变化在许多时间范围内均表现出长期相关性，表明存在自不变和自相似结构(self-invariant and self-similar structures)。这种结构可以使用非线性分析和压缩方法来捕获,比如Lempel-Ziv复杂度算法(LZc)[1]。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。 2、语音识别的研究目标和计算机自动
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你喜欢开灯睡觉吗？ PNAS期刊上最近刊登的一项研究显示： 与关灯睡觉相比，即使中等强度的灯光也会使我们的的心率增高，在第二天早上出现胰岛素抵抗水平升高的情况。 这样一来，罹患糖尿病和心血管疾病的风险也就变高了。 这项研究来自美国西北大学，在此之前，他们通过在4万+名女性长达5年的跟踪调查还发现，开灯睡觉会引发肥胖。 怎么回事？ 开灯睡觉不利于心脏代谢健康 一共有20名健康的成年人参与了这项实验。 他们被平均分为两组，一组在头顶照明小于3勒克斯（l
本文主要介绍了Kafka High Level Consumer，Consumer Group，Consumer Rebalance，Low Level Consumer实现的语义，以及适用场景。以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题。
AlDente for Mac是一款Mac电池最大充电限制工具，旨在帮助用户延长笔记本电脑电池寿命。该应用程序允许用户设置最大充电限制，防止电池过度充电，从而减少电池的损耗和寿命衰减速度。
睡眠结构承载着整个生命周期中大脑健康的重要信息。明确表达警戒状态的能力是新生儿神经健康状况的一个重要生理标志，但其机制仍不清楚。来自澳大利亚和芬兰的学者在NATURE COMMUNICATIONS发文，其证明了新生儿从安静到主动睡眠的转变特征是大规模的皮层活动和功能脑网络的重组。这种重组在早产儿中减弱，并能预测两岁时的视觉表现。研究者发现，这些经验效应与大规模脑状态的计算模型之间存在着惊人的匹配。该模型揭示了数据分析中无法检测到的基本生物物理机制。主动睡眠指在一个统一的神经活动模式下减少能量和在两个更复杂的前后脑区模式中增加能量。早产儿在这种带有新异预测信息的睡眠相关模态能量重组中表现出缺陷。
High Level Consumer 很多时候，客户程序只是希望从Kafka读取数据，不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义，例如同一条消息只被某一个Consumer消费（单播）或被所有Consumer消费（广播）。因此，Kafka High Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象，从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。 Consumer Group High Level Consumer将从某个Partition读取的最后一条消息的offset存于ZooKe
在传统的NLP单模态领域，表示学习的发展已经较为完善，而在多模态领域，由于高质量有标注多模态数据较少，因此人们希望能使用少样本学习甚至零样本学习。最近两年出现了基于Transformer结构的多模态预训练模型，通过海量无标注数据进行预训练，然后使用少量有标注数据进行微调即可。
本文分享论文『Towards a Unified Foundation Model: Jointly Pre-Training Transformers on Unpaired Images and Text』，由谷歌& UCLA 联合提出统一的基础模型，是一个既能做 CV 任务，也能做 NLP 任务的 Transformer 模型！
之前推送了一篇题为《浅谈脑电的theta频段振荡》的文章，对theta频段振荡进行了简单介绍。本文紧接上述文章，对beta频段振荡进行简单介绍。同样，本文不求对beta振荡做广而宽的全面介绍，内容也可能不是来自最新文献，而是对beta振荡做一个简单的梳理，希望对beta振荡不熟悉的朋友可以通过本文对beta振荡有一个基本的了解。如要对beta振荡有深入的了解，可以在本文的基础上查询最新文献研究。
很荣幸能够获得腾讯云IoT团队的内测机会，从而提前体验Tencent的嵌入式操作系统 Tiny OS及其背后强大而丰富的云 IoT 平台。获得资格后并登记邮寄地址后，不到两天的时间就收到开发版。
有时候数据集中存在缺失、异常或者无效的数值，我们可以标记该元素为被屏蔽（无效）状态。
本文介绍由哈佛医学院的Martin Hemberg和韩国延世大学生命科学与生物技术学院生物技术系的Insuk Lee共同通讯发表在Nucleic Acids Research的研究成果：单细胞生物学面临的一个主要挑战是识别细胞类型特异性基因功能，这可能会大大提高精准医学的水平。基因的差异表达分析是一种流行但不充分的研究方法，需要补充与细胞类型相关的功能。因此，作者提出了单细胞网络分析平台scHumanNet，用于解决人类不同基因功能的细胞异质性。scHumanNet是基于HumanNet参考相互作用组构建细胞类型特异性基因网络(CGN)， 它在单细胞转录组数据上构建的CGN比其他方法显示出更高的细胞环境功能相关性。此外，基于跨细胞类型网络紧致性的基因信号的细胞反褶积揭示了与T细胞相关的乳腺癌预后标志物。scHumanNet还可以利用CGN的中心性对与特定细胞类型相关的基因进行优先排序，并确定CGN在疾病和健康状况之间的差异中心。作者通过揭示乳腺癌预后基因GITR的T细胞特异性功能效应，以及抑制神经元特异性自闭症谱系障碍基因的功能缺陷，证明了scHumanNet的有效性。
借助碰撞试验、模型模拟和一些专业的计算方法，研究人员能够确定震颤和加速度几乎不会影响电池的性能。然而，电池的不断充放电会导致电池的机械性能和电能变化更为显著。同时，由于这种原因老化的电池，在机械负载下能具有更高的刚度。「不过这些变化并不一定意味着电池的安全性能会随着使用年限的增长而降低。正相反，随着时间的推移，在这些影响的综合作用下，电池会更加安全，因为它们失去了部分电能。」Ellersdorfer说。
问题：在多发性骨髓瘤（MM）中 NK 细胞的细胞毒性降低。潜在的分子机制尚不清楚。
机器之心整理参与：杜伟 本周重要论文包括获得 AAAI 2022 以及 WSDM 2022 会议的各奖项论文，以及华为诺亚的视觉 Transformer 综述。 目录 Online Certification of Preference-based Fairness for Personalized Recommender Systems InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation A Survey on Vis
如 : 采样频率为 44100 Hz , 采样位数是 16 位 ( 单个采样 2 字节 ) , 采样的通道数是 双声道立体声 , 则 该音频的比特率 为 :
今天给大家介绍的是意大利比萨大学的Marco Podda等人在PMLR上发表的文章“A Deep Generative Model for Fragment-Based Molecule Generation”。在文章中，作者受基于片段的药物设计的启发，设计了一种使用分子片段的语言模型。该模型使用分子片段作为基本单位，而不是原子，从而解决了传统基于分子文本表示方法中的两个问题：产生无效分子和重复分子。为了提高产生分子的独特性，作者提出了一种基于频率的掩蔽策略，它有助于产生具有低频片段的分子。实验表明，该模型在很大程度上优于其他基于分子文本表示的模型，达到了基于图表示分子方法最先进的性能。此外，此方法生成的分子即使在没有明确监督时，仍然表现出类似于训练样本中的分子性质。
普通数据文件指：非system表空间、undo_tablespace表空间、临时表空间和只读表空间的数据文件。它们损坏导致用户数据不能访问，不会导致db自身异常、实例崩溃、数据库不恢复就无法启动的情况。
在这项工作中，我们首先观察到DPMs通常难以学习图像中物体部分之间的关联关系，导致训练过程缓慢。为了解决这个问题，提出了一种有效的掩码扩散变换器（Masked Diffusion Transformer，MDT），以提高DPMs的训练效率。MDT引入了一个蒙面潜在建模方案，专门为基于Transformer的DPMs设计，以明确增强上下文学习能力并改进图像语义之间的关联关系学习。MDT在潜在空间中进行扩散过程以节省计算成本。它对某些图像标记进行掩码，并设计了一个不对称的掩码扩散变换器（AMDT），以一种扩散生成的方式预测被掩码的标记。MDT可以从其上下文不完整的输入中重建图像的完整信息，学习图像语义之间的关联关系。
本节主要介绍语音感知和听觉特性，包括人体的语音听觉系统，客观度量和主观听觉感受以及听觉特性三方面内容。
本文分享论文『VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training』，由南大王利民团队提出第一个VideoMAE 框架，使用超高 masking ratio（90%-95%），性能SOTA，代码已开源！
一、系统 Tabbar 默认颜色（如下图）： TabbarItem默认渲染颜色.png 代码详见（如下）： - (void)viewDidLoad { [super viewDidL
团队发现，经典NLP模型BERT提出的预训练“15%掩蔽率”法则，是可以被打破的！
【磐创AI 导读】：本文将会带大家了解XLNet在语言建模中优于BERT的原因，欢迎大家转发、留言。
1.Nature neuroscience：中科大研究团队发现慢性疼痛疾病的共患抑郁症状的神经环路
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 新晋斯隆奖得主如何庆祝？ 公开最新研究成果算不算？ 就在斯隆奖宣布当天，陈丹琦团队展示了最新的研究成果。 团队发现，经典NLP模型BERT提出的预训练“15%掩蔽率”法则，是可以被打破的！ “15%掩蔽率”，指在一项预训练任务中，随机遮住15%的单词，并通过训练让AI学会预测遮住的单词。 陈丹琦团队认为，如果将掩蔽率提升到40%，性能甚至比15%的时候还要更好： 不仅如此，这篇文章还提出了一种新的方法，来更好地提升40%掩蔽率下NLP模型训练的效果。
我们知道，容器的本质就是进程，那么就可以把Kubernetes类比为“操作系统“，因为它和操作系统类似，都是用来管理进程和进程之间关系的。
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