softmax 函数在机器学习中无处不在：当远离分类边界时，它假设似然函数有一个修正的指数尾。 但是新数据可能不适合训练数据中使用的 z 值范围。...本文提出了一种基于最小误差界和高斯统计量的softmax函数的安全快速扩展，可以在某些情况下作为softmax的替代 如何将其扩展到两个以上的类？...但是以下这种情况：有11 个类，一个（称为 A）的 sigma 为 0，其他的 sigma 为 0.1，我们可能认为它是 1/n，使用通常的 softmax会返回 A 的概率为0，而高斯softmax返回...所以高斯 softmax 的不适合有许多彼此非常接近的类别（例如猫的品种）和彼此相距很远的类别（例如猫与船等）混合的数据。...但是对一些可以将“我不确定”进行后处理的情况高斯 softmax 还是可以使用的，比如推荐用户进一步收集数据等。 作者：Alex Roberts
通过了解我们的设计是如何被感知的，我们可以及时做出调整，使设计出的APP能够更加有效地实现用户的目标。...为了帮助你了解用户的想法，我将介绍一些我认为最重要的设计原则，并在实践中提供这些原则的常见示例。...认知负荷理论可以分为三种类型： 内部认知负荷 外部认知负荷 相关认知负荷 下面我将介绍内部和相关认知负荷这两种类型，我认为它们是最适用于用户体验设计的。...例如在APP的“空白状态”下，大多数情况我们会提示用户如何去操作。在这里，提示文本需短小，简单，并使用适当的单词，以便用户能够轻松地遵循说明进行操作。...简单地说，我们的大脑很容易地将彼此接近的物体联系起来，但对于那些相距很远的物体就不行。 这种聚类发生是因为人类有倾向组织和组合事物的天性。
医学生：生理生化 必有一挂 生科/生技：生化书是我见过最厚的教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— β构象将多肽链组织成折叠 1951年，Pauling和Corey预测了第二种重复结构...这是多肽链的一种更延伸的构象，其结构再次由根据一组特征二面角排列的主链原子定义。在β构象中，多肽链的主链延伸成锯齿状而非螺旋状结构（图4-5）。β构象中的单个蛋白质片段通常被称为β链。...单个多肽片段的之字形结构导致整个片的褶皱外观。氢键在片内多肽链的相邻片段的主链原子之间形成。形成β片的单个片段通常在多肽链上相邻，但在多肽的线性序列中也可能彼此相距很远；它们甚至可以在不同的多肽链中。...相邻氨基酸的R基团从之字形结构中向相反方向突出，形成了图4-5侧视图中所示的交替模式。 β折叠中的相邻多肽链可以是平行的或反平行的（分别具有相同或相反的氨基到羧基方向）。...仅供学习交流使用，欢迎在留言区或私信听课君提供宝贵意见，如有侵权请联系删除。
在深度度量学习中，神经网络通过将相似的照片映射在一起并且将不同的照片映射得很远来学习对象之间的相似性。在训练期间，该神经网络将图像映射到「嵌入空间」中，其中照片之间的相似性度量对应于它们之间的距离。...研究人员定义了相似性度量不公平的两种方式。以面部识别为例，如果与那些图像是肤色较浅的人相比，如果将肤色较深的人更靠近彼此嵌入，即使他们不是同一个人，该指标将是不公平的。...如果模型正在学习不同人脸的相似度度量，它将学习使用肤色以外的特征来映射靠近在一起的相似面孔和相距很远的不同面孔。 任何数量的敏感属性都可以通过这种方式与目标相似度度量去相关。...展望未来，Dullerud 感兴趣的是如何迫使深度度量学习模型首先学习好的特征。 「您如何正确审核公平性？这是一个悬而未决的问题。...你怎么知道一个模型是公平的，或者它只在某些情况下是公平的，那些情况是什么？这些是我真正感兴趣的问题，」她说。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读9分钟如何迫使深度度量学习模型首先学习好的特征？...研究人员定义了相似性度量不公平的两种方式。以面部识别为例，如果与那些图像是肤色较浅的人相比，如果将肤色较深的人更靠近彼此嵌入，即使他们不是同一个人，该指标将是不公平的。...如果模型正在学习不同人脸的相似度度量，它将学习使用肤色以外的特征来映射靠近在一起的相似面孔和相距很远的不同面孔。 任何数量的敏感属性都可以通过这种方式与目标相似度度量去相关。...展望未来，Dullerud 感兴趣的是如何迫使深度度量学习模型首先学习好的特征。 「您如何正确审核公平性？这是一个悬而未决的问题。...你怎么知道一个模型是公平的，或者它只在某些情况下是公平的，那些情况是什么？这些是我真正感兴趣的问题，」她说。
p=12537 在2014年的埃博拉疫情爆发期间，人们对该疾病蔓延的情况非常关注。我们决定使用航空公司的航班数据探讨这个问题。 该疾病起源于利比里亚，因此想探讨该疾病如何通过航空网络传播的问题。...社区 我使用了算法来检测国家/地区的“社区”，即彼此之间有很多航班的国家/地区集，但是与集内的国家/地区之间的航班很少。粗略地讲，该算法倾向于将同一大陆上的国家/地区分组在一起。然而，这并非总是如此。...如果对于每个节点，我们计算出它与每个其他节点之间的最短路径，则平均最短距离将约为2（这被称为小世界现象。平均而言，每个国家/地区与每个其他国家/地区相距2。）。...例如，可以想象法国的戴高乐机场是连接美国，东欧，亚洲和非洲国家的枢纽。这些枢纽的存在使得通过很少的转移就可以从一个国家到达另一个国家。...如果患者在被感染的几个小时内死亡，那么这种疾病就不会传播到很远。极端地说，考虑患者在感染后一秒钟内死亡。然后，他几乎没有时间感染他人。 本文摘选《在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模》
来自西班牙巴塞罗那超级计算中心(BSC)的一些科学家首次展示了行星的大气环流模式的变化如何影响欧洲各国的可再生能源发电，而这种变化被称为遥相关。...在“Renewable Energy”期刊上发表一份名为《基于四个遥相关指数的欧洲可再生能源发电的季节性预测》的论文中，该研究团队提出了一种新方法，通过气候预测提前几个月预测可再生能源发电量的长期变化。...遥相关是分析地球表面周围空气运动的数值指标，并将彼此相距很远的地区的天气状况联系起来。...其结果显示风力发电和光伏发电对这些远程相关状态的依赖性，以及季节性预测如何帮助预测欧洲的电力需求和预期的可再生能源发电。...通过这项研究，我们展示了远程的季节性预测如何可以提前数月告知可再生能源发电低迷的可能风险，同时及早地告知这方面的决策人员。”
单细胞RNA测序(scRNA-seq)是一种具有单个细胞分辨率的超灵敏和高通量技术，它的出现导致了新细胞类型的发现，也扩大了我们对细胞转录状态如何随实验刺激和/或环境变化而变化的理解。...然而，目前关于细胞类型和状态的知识往往仍然缺乏关键的背景信息，即它们在健康或患病状态下如何在其原生组织环境中共存、相互作用和交流。...组织形态和基因表达密切相关，与结合两种数据类型的模型相比（单细胞 + 空间），单独使用成像或基因表达数据在预测细胞类型和/或疾病阶段方面的准确性较低。...，细胞之间的混合状态直接计算轨迹还是有问题，但是寻因平台是可以参考的。...空间通讯scRNA-seq数据缺乏空间背景，这意味着可以预测空间上彼此相距很远的细胞类型之间的相互作用，因此不太可能直接相互作用。核心一句，通讯需要考虑空间位置信息。
p=12537 ---- 在2014年的埃博拉疫情爆发期间，人们对该疾病蔓延至美国的情况非常关注。我们决定使用航空公司的航班数据探讨这个问题。...该疾病起源于利比里亚，因此想探讨该疾病如何通过航空网络传播的问题。 可以在下面看到网络的可视化。每个节点都是一个国家，每个边代表从一个国家到另一个国家的现有航线。...为了清楚起见，未显示在同一国家/地区开始和结束的航班。 社区 我使用了算法来检测国家/地区的“社区”，即彼此之间有很多航班的国家/地区集，但是与集内的国家/地区之间的航班很少。...平均而言，每个国家/地区与每个其他国家/地区相距2。许多网络表现出这种现象的主要原因是“集线器”-与其他国家/地区有很多连接的国家（或更普遍的说是节点）。...如果患者在被感染的几个小时内死亡，那么这种疾病就不会传播到很远。极端地说，考虑患者在感染后一秒钟内死亡。然后，他几乎没有时间感染他人。 最后，我们假设一个起源。
例如一个分解图，其中相同类别的节点显示出很高的结构相似性但彼此相距很远。在这种情况下，MPNN的表示能力可能会受到很大限制，因为它们无法捕获来自遥远但信息量大的节点的重要特征。...针对具体应用，使用不同的embedding方法将graph映射到合适的latent space之中，并保留了合适的graph topology模型，实验证明Geom-GCN在很多数据集上达到了最先进的性能...3 如何克服两个缺点 为了克服第一个缺点，该方案通过利用隐空间中节点之间的几何关系，然后使用双层聚合有效地提取信息，从而对结构信息进行显式建模。...对于第二个缺点，使用两种方法，（1）特征相似但是相距很远的节点可以在latent映射成临近节点，从而解决了长距离信息传递的问题，不过这对embedding方法提出了较高的要求，要求这些映射方法能够区分相似节点与不同节点...为了表示图的层次特征和同质性，使用了变量 ? ? ，其中为gromov hyperbolicity,值越小，图的投影空间越双曲，图的层次性越强。 ? 的定义方式如下： ? 网络同质性越强， ? 越大。
而这一发展的一个关键因素是量子力学如何允许两个或多个粒子以纠缠态存在。纠缠粒子对中的一个粒子的状态，决定了另一个粒子的状态，即使这两个粒子相距很远。...现在有一个很大的研究领域，包括量子计算机，量子网络和安全量子加密通信。这一发展的一个关键因素是量子力学如何允许两个或多个粒子以所谓的纠缠状态存在。...纠缠对中的一个粒子发生的情况决定了另一个粒子会发生什么，即使它们相距很远。 “越来越清楚的是，一种新的量子技术正在出现。...量子纠缠是一种奇怪的量子力学现象，处于纠缠态的两个量子不论相距多远都存在一种关联，其中一个量子状态发生改变，另一个的状态会瞬时发生相应改变。爱因斯坦曾将这种神秘的现象称之为“鬼魅般的超距作用”。...他将激光对准一种特殊的晶体，创造了光子纠缠对，并使用随机数在测量设置之间切换。一项实验利用了来自遥远星系的信号来控制过滤器，并确保信号不会相互影响。实用化的量子通信需要把两颗纠缠的光子分开很远的距离。
当两个元素相距不是很远，可以直接用勾股定理就能算出元素之间的距离，但是当我们的坐标是经纬度这种数据时，使用勾股定理就不容易计算了，那么如何计算两个经纬度之间的距离呢？如何筛选附近的人呢？...假如我们现在想要获取(x0,y0)坐标 附近为r的元素，可以这样去查询： select id from pos where x0-r < x <x0+r and y0-r <y <y0+r 但是把所有数据全部放到数据库中...，肯定不是很好的解决方案，量大了就无法使用了。...业界比较通用的计算距离的方法是geohsh算法，刚好redis也支持这种算法 ?...redis如何支持 在redis中，geo将二维经纬度使用52位的整数进行编码，然后放入zset集合中，zset的value是key,scroe存储的是52位的整数值，然后通过score排序，算出附近的人
，它是如何紧密折叠在直径 10 微米小的细胞核内。...接下来，我们进入细胞核的世界，从三维空间的角度，看看它是如何组织，协调这么庞大的工程。 一、细胞核 Nucleus ?...染色质的位置会因细胞类型不同而改变：例如，X染色体已显示在肝细胞中比在肾细胞中更频繁地定位在外围 同源染色体在细胞间期倾向于彼此分离 为了更方便的研究，进一步把这些互作部分划分为： 三、染色质区室 A/...七、染色质环 Chromatin loops 染色质在空间中形成环状结构，因此相距很远的染色质区域也可以在三维空间中聚集在一起。 ?...这种结构可以使在线性距离很远的元件得以相遇，以此来调控生命活动，比如，从空间上拉近启动子和增强子的距离，促使基因的转录起始。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、基本概念 1 特征（feature） 数据的特征。 举例：书的内容 2 标签（label） 数据的标签。...聚类的结果将产生一组集合，集合中的对象与同集合中的对象彼此相似，与其他集合中的对象相异。 举例：没有标准参考的学生给书本分的类别，表示自己认为这些书可能是同一类别的（具体什么类别不知道）。...隐藏在半监督学习下的基本规律在于：数据的分布必然不是完全随机的，通过一些有标签数据的局部特征，以及更多没标签数据的整体分布，就可以得到可以接受甚至是非常好的分类结果。...(Pair-Wise Constraints)的结构不变，即在高维空间中满足正约束(Must-Link Constraints)的样例在低维空间中相距很近，在高维空间中满足负约束(Cannot-Link...Constraints)的样例在低维空间中距离很远。
泵的水清凉爽口。 最后一个支持斯诺的理论的证据是，在距离 Soho 区很远的 Hampstead 地区的两个孤立的死亡事件。...为了使案例更有说服力，他必须使用比较法。 科学家使用比较来确定实验与结果之间的关联。他们比较了一组接受实验的个体（实验组）的结果，和一组没有接受实验的个体的结果（对照组）。...斯诺的分析中的一个关键因素是，除了实验组以外，两组相互比较。 为了确定供水是否引起霍乱，斯诺必须比较两个彼此相似的群体，它们只有一方面不同：供水。只有这样，他才能够将其结果的差异归因于供水。...例如，如果实验组由工厂工人组成，而对照组不是，那么两组之间的结果之间的差异可能是由于供水，工厂工作或两者兼有，或使两组彼此不同的其它因素。最后的图景会更加模糊。...它使我们能够对实验组和对照组之间的差异作出精确的数学表述。这反过来帮助我们对实验是否有效作出正确的结论。 在本课程中，你将学习如何进行和分析你自己的随机实验。这将涉及比本节更多的细节。
在一个具有里程碑意义的研究中，荷兰代尔夫特理工大学的科学家报道，他们的实验据说可以证明量子力学最根本的理论之一：远隔很远距离的物体可以瞬间互相作用。...代尔夫特研究人员能够把相距1.3公里（比一英里略少）的两个电子纠缠起来，然后在它们之间传递信息。物理学家使用“缠结”一词表明他们使用某些方法来生成成对的粒子，其结果是它们彼此之间不独立。...校园的两侧设有探测器，两个电子之间的距离确保做测量的同时，信息无法以传统的方式交换。 “我想这是一个设计完美，巧妙的实验，将有助于推进整个领域，”麻省理工学院物理学家大卫·凯泽说，他没有参与这项研究。...对于一些物理学家，尽管新的实验声称“无漏洞”，事情还没有完全结束。 “这项实验已经很漂亮地堵住了三大漏洞中的两个，但三分之二是不是三分之三，”凯泽说。“我十分相信，量子力学是大自然的正确描述。...但是，坦率地说，我们还不到使用最强烈的语气说话的地步。
快排有多快 说到快我只推崇葵花宝典： t01dd9db5e897c5eb60.gif 皮一下哈，言归正传。 啥是快排？...还应用在Android平台上的Java SE 7、GNU Octave（是一个开源的类MATLAB数序软件）、V8（开源Java script引擎）以及Swift中，用于对非原始类型的数组进行排序。...平滑排序的优点是，如果输入已经排序到一定程度，那么它会更接近O(n)的时间，而堆排序的平均值是O(n log n)，而不管初始排序状态如何。...该方法首先对彼此相距很远的元素对进行排序，然后逐步缩小要比较的元素之间的差距。通过从相隔很远的元素开始，它可以比简单的最近邻交换更快地将一些位置错误的元素移动到正确的位置。...主要需要考虑待排数据的集的尺寸，如果数据量小的时候放而是插入排序算法应用最为广泛；而对于海量数据场合，则应使用渐近有效排序策略。这是什么意思呢？说白了就是常使用混合算法！
我专注于如何使用深度学习来实现这一过程，以及如何对每一步进行优化。在本文中，我将演示如何使用 keras 实现 FaceID 这一类算法。...我会解释我所采取的各种架构决定，并展示一些我最终完成的实验，这些实验是我使用 Kinect 来完成，一个非常受欢迎的 RGB 深度相机，它与 iPhone X 前置相机有着非常相似的输出（但在一个更大的设备上...从长远来看，网络将学会从数据中提取最有意义的特征，并将其压缩为数组，从而创建有意义的映射。要想直观地理解这一点，想象一下你是如何使用小矢量来描述狗品种的，让相似的狗有更接近的矢量。...您可能会使用一个数字对狗的毛色进行标记，一个数字用于表示狗的大小，另一个数字用于表示毛发的长度，依此类推。用这种方式，彼此相似的狗将具有彼此相似的矢量。着看上去是一个很聪明的方法，对吧？...对比损失 训练过后，神经网络已经能够把脸部映射成一个 128 维矩阵，同一个人的照片组合在一起，与其他人的照片相距很远。
链，它是如何紧密折叠在直径仅有 10 微米的细胞核内。...我们可以使用染色体构象捕获技术（3C，4C，Hi-C，HiChIP）来获取到3D基因组。 在二维视角下的染色质疆域 ? 在三维视角下的染色质疆域 ?...染色质的位置会因细胞类型不同而改变：例如，X染色体已显示在肝细胞中比在肾细胞中更频繁地定位在外围 同源染色体在细胞间期倾向于彼此分离 为了更方便的研究，进一步把这些互作部分划分为： { 染色质区室...{ 染色质环 } Chromatin loops 染色质在空间中形成环状结构，因此相距很远的染色质区域也可以在三维空间中聚集在一起。 ?...这种结构可以使在线性距离很远的元件得以相遇，以此来调控生命活动，比如，从空间上拉近启动子和增强子的距离，促使基因的转录起始。
它们受欢迎的原因之一是图抽象出几何图形，即节点在空间中的位置或边缘是如何弯曲的，只留下节点如何连接的表示。...不足、过度平滑和瓶颈 信息传递的 GNN 需要n个层来使相距n个跳数的节点进行通信。当仅使用几层，以至于相距较远的节点无法交换信息时，这种现象称为未达到。...相比之下，使用太多层可能会导致过度平滑，且信息可能会在图的结构瓶颈中丢失。 单元复合体可以缓解这些问题，因为由高维单元诱导的更丰富的邻域结构，在可能相距很远的节点之间创建了捷径。...因此，信息只需包含一些计算步骤来传播，就是有效的。 图注：GNN 需要很多层才能使相距很远的节点进行通信（左）。高维单元通过创建捷径来改变空间的底层拓扑结构（右）。...从计算的角度来看，这可以被看作是 WL 测试的一种推广，在 WL 测试中，我们不仅仅对确定两个细胞复合物是否相同感兴趣，也对它们是否彼此同构感兴趣。
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