使用脑电信号是因为其因人而异，并且相比传统的生物识别技术更难复制。这项研究的目的是基于脑电信号分析影响生物识别系统性能的因素。...除此之外，本研究旨在建立不同分类算法之间的比较，以选择最适合开发此类系统的算法。本文的主要贡献是分析了基于EEG的生物识别系统开发中所需的一些基本组件，此分析将增进对可能影响系统性能的因素的理解。...这些频带对应于与特定功能相关的五个主要大脑节律。图1显示了一个五级DWT。第二种离散小波变换具有四个层次的分解，因为许多作者提出它是为了减少数据量。...对6种不同的分类算法进行了评价，对它们进行了比较，选择了最适合这一特定问题和数据集的分类算法。之所以选择这些分类器，是因为每个分类器都基于不同的标准来执行分类。...使用三层分解、1.75s记录和BIOMEX-DB的分类器混淆矩阵 4.结论和未来工作 本文提出了一个基于脑电信号分析的生物识别系统，系统的每个部分都使用了一种在最先进的范围中极力推荐的技术。
由此我们有理由猜测，原材料和燃料价格上涨、货币供给增加、工资率提高等因素形成的价格影响机制对我国宏观经济的调控提出了新挑战。 那么，CPI的大幅增长是否与上述因素密切相关呢？...对CPI影响因素的分析可以以此为依据。 模型建立 理论模型的建立 本文通过建立多元回归模型对CPI的影响因素进行分析。...，试图找到对CPI有较强影响的经济变量，对引起CPI上涨的因素进行分析。...数据如下表： 实证分析 通过以上模型，可以清楚地看到货币供应量、工资率及原材料燃料价格三个因素对我国CPI的量化影响。其中，M2增速每变化一个单位，CPI平均同向变化0.274652个单位。...工资率每变化一个单位，CPI平均同向变化0.416762个单位。原材料燃料价格每变化一个单位，CPI平均同向变化0.474415个单位。以此为依据，下文对中国90年代以来的通货膨胀原因进行分析。
论文题目：基于不确定因素感知的鲁棒虹膜识别 Towards more discriminative and robust iris recognition by learning uncertainty...虽然采集不确定性导致同一目标不同图像的虹膜特征在空间中弥散，但我们仍然可以发现一个基本的规律——同一目标的虹膜特征呈抱团分布，越相似的虹膜图像在空间的距离越近。...(b)该确定中心点是一个不受采集不确定性影响的具有判别力的身份特征。 基于该假设，采集不确定性对虹膜特征的影响便清晰了起来。...基于该表示，我们可以通过从标准正态分布中随机采样一个噪声来生成新的虚拟虹膜特征，获得的虚拟特征本质为数据在特征层的一次合理增广，有助于确保数据的多元性。...在一个识别场景中，有些采集因素被预先设定（比如采集设备的型号等），而有些采集因素则是不确定的（比如采集距离、光照、瞳孔放缩情况等）；前者往往被视为确定因素，而后者被视为不确定因素。
0.背景知识 在预后分析中，构建了多因素cox模型后可以选择森林图或者是诺谟图进行可视化。 之前看诺谟图，如果有一个新的病人信息，可以从诺谟图上面自行比划看该新病人的1、3、5年生存率。...这样画起来多少有点麻烦，最近埋头苦读的我发现一个人的生存率也可以做成生存曲线。...2.新来一个病人的话 假如他的临床信息是 X1 = 0,X2 = 1 new_dat <- data.frame(X1 = 0,X2 = 1) 画他的生存曲线 g = survfit(mod,new...shinyapp 哈哈，看起来很厉害实际上就是唬唬人的东西，有人会用shiny来做很复杂很炫酷的网页工具，我们这个是个入门版本。...dat,aes(time,surv))+ geom_line()+ theme_bw() }) }) } shinyApp(ui, server) 然后就有一个酷酷的弹窗可以画图啦
输入一个字符串，以回车结束（字符串长度不超过 100100）。 该字符串由若干个单词组成，单词之间用一个空格隔开，所有单词区分大小写。...现需要将其中的某个单词替换成另一个单词，并输出替换之后的字符串。 输入格式 输入共 33 行。...第 11 行是包含多个单词的字符串 ss; 第 22 行是待替换的单词 aa(长度不超过 100100); 第 33 行是 aa 将被替换的单词 bb(长度不超过 100100)。...输出格式 共一行，输出将 ss 中所有单词 aa 替换成 bb 之后的字符串。
如果我们想要把一个表内某个字段的值，复制到另一个表内的另一个字段，那么我们怎么做呢？...假如我们想把a表的EmailAddress替换为b表的PasswordHash, 那么我们可以基于BusinessEntityID来识别每一行来进行匹配并更变数值。
大家好，这次给大家分享一篇2020年5月发表在Front Oncol杂志上的文章，2019年影响因子4.848，仍然是一篇基于SEER数据库的文章，重点研究影响原发性肝淋巴瘤（PHL）预后的临床特征因素...采用单因素和多因素Cox回归分析确定OS和DSS的独立预后因素。根据已确定的独立预后因素构建列线图以预测生存可能性。...单因素和多因素分析结果如表4所示。单因素分析显示，年龄、婚姻状况、手术和化疗与OS有关。而至于DSS，手术失去了它的重要性，而其他因素仍然是重要的。...在单因素Cox回归分析中得出的这些显著因素随后被纳入多变量分析。多因素分析显示年龄、婚姻状况和化疗是OS的独立预后因素。至于DSS，年龄被排除在外，而婚姻状况和化疗仍然是重要的指标。...，最后用弥漫性大B细胞淋巴瘤的显著预后因素构建列线图，这使得文章的深度又上升一个层次，这点值得借鉴与学习！
最近，一个幽灵，Web3的幽灵，在网络游荡，它叫Damus，这玩意诠释了什么叫做病毒式营销，滑稽的是，一个Web3产品却在Web2的产品链上疯狂传销，各方大佬纷纷为其背书，到底发生了什么？...在个人设置页面中：https://snort.social/settings/profile ，有一个很关键的私钥(Private Key)，这个东西是唯一能够证明“你是你自己”的凭证，有点像区块链钱包...NOSTR协议 Damus底层基于NOSTR协议，那么什么是NOSTR协议？...说白了，没有了中心化的服务器端，变成点对点的中继器，这个中继器可以理解为“共产化”的服务器，每个人都可以搭建并且传输数据，如此就形成了一个完全去中心化的社交网络。 ...一个极端走向另一个极端 NOSTR协议赋予了Damus网络用户极致的“自由”，可是“自由”也是需要付出代价的，那就是负面有害信息的肆意传播和增长，由于任何人都可以运行一个或多个中继器，所以，就很难有人能控制所有的中继器
，对应第一个因素$\operatorname{gw}{\beta \gamma}\left(f{i}\right)$是$f_{i}$的全局权值，对应第二个因素$\alpha \beta \gamma...这是基于实践得出的结论；错误更有可能是由最近调用的方法所导致的这里的本地权值是一个完全基于上面这条假设而来的因子，在一些场景下这样的假设比较局限全局权值的计算：全局权值计算基于TF-IDF方法TF-IDF...1（实际落地时可根据使用场景自行发挥，这里不做阐述），在计算$\mathit{lw}{\alpha}\left(f{i}\right)$时，已经考虑过了frame的顺序问题这里提一下我的另一个项目whosbug...stack trace中的顺序是具有实际意义的；在一个stack trace中移动两个frames是不被允许的对于两个字符串，经典Levenshtein distance被定义为最少的编辑开销，即将一个字符串变成另一个字符串所需要的最少的插入...distance，但也可以替换为rebucket中定义的distance，关于堆栈间距离的定义还有很多，都可以尝试做替换；具体效果还需要落地后观察总结：本篇论文核心还是依据特定规则（帧到栈顶的距离，帧在
创建UI界面 在designer中拖出一个按钮，并进行重属名。 编写程序 编写你要调用的程序
在将业务从一个云平台迁移到另一个云平台方案之前，了解一些通用的项目管理和规划考虑因素是非常重要的，这些考虑因素适用于任何情况。...其他选项包括打包软件和服务，旨在自动为特定基础设施(如VMware)创建灾难恢复环境。 5.配置目标云基础设施 这是一个任务繁重的举措。...然而，这些是最常见的云平台之间的迁移方法： •重新托管/重新替换：此方法也称为提升和转移，通常涉及将应用程序从内部部署迁移到云平台。...在云平台的重新替换模式中，业务替换基于云计算的服务，如数据库或容器集群管理系统，这与重新托管相比稍微需要一些修改。 •回购：当将业务迁移到另一个云平台时，企业可以回购商品，或者直接购物。...云平台之间的迁移需要解决最基本的基础设施服务，并牺牲特定于云计算的功能，或者它意味着采用不同形式的锁定——即VMware或Cloud Foundry等多云堆栈。
，对应第一个因素 gwβγ(fi)\operatorname{gw}_{\beta \gamma}\left(f_{i}\right)gwβγ(fi)是fif_{i}fi的全局权值，对应第二个因素...这是基于实践得出的结论；错误更有可能是由最近调用的方法所导致的 这里的本地权值是一个完全基于上面这条假设而来的因子，在一些场景下这样的假设比较局限 全局权值的计算： 全局权值计算基于TF-IDF方法 TF-IDF...{lw}_{\alpha}\left(f_{i}\right)lwα(fi)时，已经考虑过了frame的顺序问题 这里提一下我的另一个项目whosbug[ 1 ]，我们可以基于whosbug获取到一个堆栈中各帧的责任分布...被定义为最少的编辑开销，即将一个字符串变成另一个字符串所需要的最少的插入、删除、替换单个字符次数 对于两个stack trace，也用一样的方法，但这里我们使用上面提到的帧权值 插入、删除的开销即相对应的...distance，但也可以替换为rebucket中定义的distance，关于堆栈间距离的定义还有很多，都可以尝试做替换；具体效果还需要落地后观察 总结： 本篇论文核心还是依据特定规则（帧到栈顶的距离
是为了使我们的生活更方便。但当一个应用无法满足这一要求时，用户肯定就会离它而去。一个应用的成功是受多种因素影响的，其中整体移动用户体验是最重要的影响因素。绝佳的用户体验是一个应用程序成功的关键。...适用于一个平台的完美设计决策可能会在另一个平台上显得格格不入。...因为如果你从一个平台上复制元素到另一个平台，就极有可能影响用户体验和转换率。 输入框、复选框、开关以及其他的功能控件的选择应该基于本平台的特征。尽可能的使用原生控件，以便让用户知道如何使用它们。...2、不要照搬平台特定的图标 每个平台通常都提供成套的常用功能图标，例如分享、新建文档或删除。当你把应用程序迁移到另一个平台时，应该把对应的图标替换成当前平台的特定图标。...这是他关于Clear（一个待办事项应用）的说法：“Clear在ios系统上的评分信息对话框是基于一定的条件才会弹出的。
每个分区只能由一个Consumer Group使用，因此，服务的并行性受Topic拥有的分区数约束。 分区数受两个主要因素的影响，即消息数和每条消息的平均大小。...如果交易量很大，您将需要使用代理数量作为乘法倍数，以允许在所有使用者上共享负载，并避免创建热分区，该分区会对特定代理造成高负载。我们的目标是使分区吞吐量达到1MB/s。...设置分区数: --partitions [number] 副本(Replicas) 如果leader分区发生故障并且需要跟随者(follower)副本替换它并成为领导者(leader)，则Kafka可以选择复制...在决定复制因子时的另一个考虑因素是，为了满足生产容量会话，需要考虑服务需要的消费者数量。 设置复制因子(RF): 如果你的Topic承载的是关键业务，推荐你设置复制因子为3，其他的设置为2就够了。...它还可以删除具有相同键的每个记录，同时保留该记录的最新版本。基于键的压缩对于控制Topic的大小非常有用，其中只有最新的记录版本才是重要的。
由于自然老化以及外力因素，全国每年有24万个供水主断口，这些公用事业公司只能基于使用年龄随机更换使用年限长的供水管道。...HiBot通过其数据库系统，基于对已经替换管道的检查和地区土壤动力学的评估，结合环境因素，能够计算出城市中各区域泄漏的风险。 然后，Hibot公司的机器人进入自来水管道，以确定水管道的受损程度。...水务公司是基于管道的历史年龄，进行A到F的评级，并使用这些评级来做出替换决定。而HiBot公司，是通过检查管道，来修正这些对于管道的评级。 人工智能技术能够通过数据驱动，来进行具体管道泄漏分析。...这是一个基于问题进行解决的典型例子。在看到问题的时候，他们开发了一个创新的解决方案，这不仅仅是一个新的机器人技术的应用，这是公司对于现实需求的真正匹配。...目前，HiBot USA还没有找到自己的商业模式，他们依然需要寻找一种赚钱的方式。 摆在他们面前的还有另一个问题：他们的预测模型受到了其他因素的影响。由于管道的使用年限和安装时间有很大的区别。
格兰杰因果（Granger causality）描述的是引入一个变量是否对另一个变量的预测有促进作用，本质上仍是一种相关关系，不被视为真正的因果。...1.1 因果概念 统计学中，因果关系是改变一个变量使得另一个变量发生相应变化，这种变量关系称为因果关系，改变这种关系的效应称为因果效应，因果效应显薯，则认为存在因果关系。...常见的解决方法有：基于倾向性得分的估计方法、基于回归的估计方法以及两者相结合的方法，还有诸如混杂平衡、分层等众多其他方去处理混杂因素的问题，但这些方法均要求混杂因素的值可观测，限制了RCM的应用。...图 1 所对应的完整结构方程为： Z = Nz，X = fx(Z, Nx)， Y = fY (Z, X, Ny )。 图 1 因果图示例 SCM可以用于估计因果效应，即某个变量对另一个变量的影响。...表 1 因果方法在可解释性问题上的应用 图 2 反事实解释示例 图 3 反事实图像混合示例 2.2 可迁移性问题 机器学习模型通过分布内泛化，基于特定训练集在验证集或测试集上验证性能。
word2vec 我们使用的词向量模型就是基于word2vec训练的，word2vec 是 Google 在 2013 年推出的一个 NLP 工具，它的特点 是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间...该模型的训练输入是某一个特 征词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是这特定的一个词的 词向量。...用公式表达如下： [20191119151457.png] h 是基于朴素贝叶斯算法训练出来的 hypothesis（假设），它的值就是贝叶斯分类器对于给定的 x 因素下，最可能出现的情况c。...莱文斯坦距离 chatterbot的默认语义匹配算法采用的就是莱文斯坦距离，该算法又称Levenshtein距离，是编辑距离的一种。指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。...允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。
word2vec 我们使用的词向量模型就是基于word2vec训练的，word2vec 是 Google 在 2013 年推出的一个 NLP 工具，它的特点 是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间...该模型的训练输入是某一个特 征词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是这特定的一个词的 词向量。...h 是基于朴素贝叶斯算法训练出来的 hypothesis（假设），它的值就是贝叶斯分类器对于给定的 x 因素下，最可能出现的情况c。y 是 c 的取值集合。...莱文斯坦距离 chatterbot的默认语义匹配算法采用的就是莱文斯坦距离，该算法又称Levenshtein距离，是编辑距离的一种。指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。...允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。
replace() 方法，它可以轻松地将字符串中的某个子串替换为另一个子串。...解法二：使用正则表达式 re.sub() 如果要处理更复杂的字符串替换任务，比如基于模式的替换或者大小写不敏感替换，Python 的 re 模块中的 sub() 函数是一个强大的工具。...re.sub() 则提供了正则表达式支持，适合复杂的替换规则，如大小写不敏感或特定格式的替换。...split() 和 join() 的组合方法则在某些特定场景下具有独特的优势，比如当我们只需替换特定分隔符时。 扩展思考： 在某些场景下，可能不仅仅需要替换，还需要计数或统计替换操作的次数。...如果有这样的需求，可以结合字符串查找方法或正则表达式的匹配方法来进行处理。 在实际应用中，性能和代码可读性也是需要考虑的因素。
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