C4D是一款功能强大的3D建模和渲染软件，有着许多独特的功能，可以帮助用户更好地实现创意设计和场景制作。下面我将通过实际案例来介绍几个C4D软件的独特功能。
今天介绍美国科学院院士Raymond J. Deshaies教授针对带来第四次制药革命的多特异性药物（multispecific drug）在Nature杂志上发表的综述。该综述对多特异性药物中的两个大类进行了全面阐述，并指出多特异性药物发展方向和潜在挑战。
植入式脑机接口（iBCI）是目前一大快速发展的有源植入式医疗设备领域。为了实现大脑与计算机/机器之间的直接通信，iBCI通过在大脑中植入电极（包括皮质电图（ECoG）电极）来收集神经信号，从而实现神经元水平的直接信号读取。由于iBCI能够收集高通量和高时空分辨率的神经信号，因此在实现实时、精确的脑机交互和临床应用方面，iBCI比非侵入式BCI具有更大的潜力，包括缺陷恢复/替代和精神障碍诊断/治疗。
Cinema 4D R23.110是一款整合3D模型、动画与算图的高级三维绘图软件易用且强大：Cinema 4D是所有希望可以快速省心制作出令人屏息以待作品的3D艺术家的最佳工具包。初学者和经验丰富的专业人士可以利用Cinema 4D全面的工具和功能快速达到惊人的结果。还在犹豫什么快来下载使用吧~
技术的多变性需要一个系统性能的多目标模型。软件系统面临着如此多样化的需求，如果有一种虚拟进化的话，或许只有最适合的应用程序才能存活下来。
从一项临床 III 期试验鉴定的823个晚期肾细胞癌患者的分子亚型，与抗血管生成剂和检查点抑制剂的不同临床结果息息相关。
Mesh Filter 组件包含对网格的引用。该组件与同一个游戏对象上的 Mesh Renderer 组件配合使用；Mesh Renderer 组件渲染 Mesh Filter 组件引用的网格。
马云在最近的一次公开演讲中谈到市场经济与计划经济的比较：“我们过去的一百多年来一直觉得市场经济非常之好，我个人看法是未来三十年会发生很大的变化，计划经济将会越来越大。为什么？因为数据的获取，我们对一个
自2014年巴西世界杯开幕式上，一名截瘫青年借助一副“机械战甲”外骨骼装置，用脑电波控制自己的“脚”踢出了第一球以来，脑机接口技术开始走入大众的视野。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 机器人也能干咖啡师的活了！ 比如让它把奶泡和咖啡搅拌均匀，效果是这样的： 然后上点难度，做杯拿铁，再用搅拌棒做个图案，也是轻松拿下： 这些是在已被ICLR 2023接收为Spotlight的一项研究基础上做到的，他们推出了提出流体操控新基准FluidLab以及多材料可微物理引擎FluidEngine。 研究团队成员分别来自CMU、达特茅斯学院、哥伦比亚大学、MIT、MIT-IBM Watson AI Lab、马萨诸塞大学阿默斯特
有抗原经验的结肠淋巴细胞，如组织驻留记忆CD8 + T细胞，会在下一次抗原暴露时迅速反应。然而，它们的细胞表型以及驱动免疫调节和炎症的机制尚不清楚。
Cinema 4D S24是一款突破自身的三维设计和动画软件。在节点材质、体积建模、强大的CAD导入功能以及MoGraph工具集的***改进，Cinema 4D S24提供了新的租赁选项。软件易于使用且强大，有需要的朋友不要错过了!
An insula hierarchical network architecture for active interoceptive inferen
选自arXiv 作者：Yann LeCun 机器之心编译 编辑：小舟、陈萍 在这篇长达 62 页的论文中，LeCun 表示，这篇论文提炼了他对过去 5 年 - 10 年关于 AI 发展大方向的思考，这基本上是他计划在接下来的 10 年中开展的工作，也是他希望激励其他人从事的工作。 随着机器学习的不断发展，领域内的研究者开始思考一个问题：我们离通用人工智能（AGI）还有多远？ 要实现 AGI，最关键的一点是让机器了解世界是如何运转的，掌握广泛的现实知识。 这也是图灵奖得主 LeCun 近期在探索的问题。他曾
在科幻小说中经常出现人的肢体与其控制的人工肢体结合在一起，增强人的运动能力，例如第三只手臂，这种运动自由度(DoF)的增加可以使一个人完成无法单靠自然肢体实现的任务，这种技术源于最初对个人功能受损的恢复，例如基于BCI系统的康复机器人，但有所不同的是，它不受传统的神经修复技术的限制，因为它不需要完美替代失去的功能，也不受自然外观的约束，主要目的为在不影响人体自然运动的情况下增加人体的运动能力。在这方面，有研究表明天生六指的人可以控制多个多余的DoF，这令他们有超出常人的操纵能力，且没有任何明显的运动缺陷。但人类是否可以学会控制他们人工多余的DoF(sDoF)，以及这是否能增强运动能力尚不清楚，且里面存在各种技术性和伦理性问题，这需要大量的实验基础证实和行业规范的制定。
关于 Notion 的使用教程，在 Notion 相关社区已经有不少精品内容。这篇文章中，无意于探讨过于高级的技术，而是为准备使用 Notion 以及 相关的 FlowUs 用户提供一个详实、全面的使用教程。
最近一直在学习 React，在看到 React Hooks 一章时联想到 Compose ，简直有着异曲同工之处，他们都是由 UI 组件、State 状态、Effect 副作用构成，而且，Android 端很多优秀的架构思路都来源于前端，适当性的学习些前端知识，反而更能容易理解当下 Android 原生的架构，这也是我一直推荐大家有时间也学习一下前端的原因，本期主要聊聊 Android 原生与 React 的对比，总结了类组件与函数组件的不同。
背景：胰腺导管腺癌 （PDAC） 样本的bulk RNA 分析因肿瘤微环境 （TME:即来自成纤维细胞、内分泌、外分泌和免疫细胞的信号） 而变得复杂。虽然已经建立了具有预后意义的肿瘤和基质亚型，但对驱动不同免疫和基质图谱的潜在信号的理解仍然不完整。
你只需要是用 HTTPS=true 配置。你可以编辑 package.json scripts 部分：
脑机接口目前有一些明显的缺陷，这使得无法在日常场景中得到广泛运用，例如在进行监督学习时，被试常被要求进行特定的动作。但这会出现几个问题：
在即将发表的一篇论文“Dexterous In-Hand Manipulation”中，OpenAI研究人员描述了一种系统，该系统使用强化模型，AI通过反复试验来学习，以最先进的精准度指导机器人手掌握和操纵物体的状态。更令人印象深刻的是，它在计算机模拟中完全以数字方式进行了训练，并没有提供任何人类演示来学习。
在先前的学习中，我们已经建立了对「ECharts」工具箱组件的基础理解。随着我们对其应用日益熟练，现在正是深入研究 ECharts 提示框组件和数据标注功能的绝佳时机，这将使我们能够更加高效地展现和分析数据。
目前，在知乎、哔哩哔哩等平台已经有大量的相关使用教程。对此，我并不想再多此一举，进行技术讲解。具体而言，我想根据我的使用经验，反思 Notion 类软件的使用误区和使用建议。
癌细胞的生长是由异常信号和代谢重编程所驱动的。癌细胞重新规划其代谢，以确保在缺乏营养和压力的微环境下生存和增殖。代谢变化影响ATP和前体分子的分解代谢途径和生物质能合成的合成代谢途径。许多癌症特异性代谢改变已被描述，包括氨基酸、葡萄糖、核苷酸、脂肪酸和脂质的异常代谢。代谢重编程通常由致癌信号介导。尤其是mTOR信号通常在肿瘤中被激活，并通过改变一些关键代谢酶的表达和/或活性来控制癌细胞的代谢。相反，代谢改变，如葡萄糖或氨基酸摄取增加，影响mTOR信号。因此，对mTOR信号和癌症代谢之间的交互有一个完整的理解可以帮助开发新的治疗策略。这篇文章回顾了mTOR信号的最新发现，重点是肿瘤特异性代谢改变。认为靶向mTOR信号和癌细胞特异性代谢依赖可能是协同作用的。
人工智能和机器学习都是计算机科学领域的术语。本文讨论了一些要点，我们可以根据这些要点来区分这两个术语。
选自Hackernoon 作者：Michaël Trazzi 机器之心编译 参与：程耀彤、路雪 人工智能已经在围棋、图像识别和语音识别等领域达到或超越了人类专家的水平，但今天看来，智能化的机器还离我们很远。要想实现通用智能，AI 智能体必须学习如何在共享环境中与「他人」进行互动：这就是多智能体强化学习面临的挑战。 本文将通过地图寻宝问题为例，向你简要介绍多智能体系统实施时的困难程度及其原因。 「研究人工智能三十五年来的主要经验是：困难的问题是易解的，简单的问题是难解的。」Pinker (1994)，《The
AI 科技评论按：近年来，强化学习技术在控制领域大放异彩。然而，奖励函数的设计问题一直以来都是困扰着人们的「老大难」问题。近期，伯克利的研究人员提出了一种基于「事件变分逆控制」的端到端深度强化学习范式，使机器人无需依赖奖励工程便能实现高效的深度强化学习，成功地在机器人控制问题上取得了重大突破。伯克利 AI 研究院将相关成果发布在博客上，AI 科技评论编译如下。
React 是一个流行的JavaScript库，用于构建用户界面。在 React 16.8 版本中引入了钩子（Hooks）的概念，它为函数组件提供了状态管理和其他功能。本文将着重介绍最常用的钩子之一：useState()。
免费步态是一种用于对腿式机器人的多功能，强大和任务导向控制的软件框架。自由步态界面定义了一个全身抽象层，以适应各种任务空间控制命令，例如末端执行器，关节和基础运动。使用反馈全身控制器跟踪定义的运动任务，以确保即使在滑动和外部干扰下也能进行准确和稳健的运动执行。该框架的应用包括机器人的直观远程操作，行为的高效脚本以及运动和脚步计划者的完全自主操作。
在面试时，通常会考察您对 TypeScript 的基本概念、高级特性以及如何在项目中应用的了解。以下是一些可能涉及的 TS 面试题，以及它们的详细解释：
来源：AI科技评论本文约6100字，建议阅读10+分钟Yann LeCun提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。 如何突破当代人工智能（AI）的瓶颈？不同学者存在不同观点。 总体来看可以概括为两类，其一监督学习者，提倡通过改善数据标签质量，从而完善监督学习。代表人物有发起“以数据为中心AI”革命的吴恩达，提倡设计“合成数据自带所有标签”的Rev Lebaredian。 其二，无监督学者，例如Yann LeCun，提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。 近日，Yann LeCun在met
作者 | 维克多、西西、王晔 编辑 | 陈彩娴 如何突破当代人工智能（AI）的瓶颈？不同学者存在不同观点。 总体来看可以概括为两类，其一监督学习者，提倡通过改善数据标签质量，从而完善监督学习。代表人物有发起“以数据为中心AI”革命的吴恩达，提倡设计“合成数据自带所有标签”的Rev Lebaredian。 其二，无监督学者，例如Yann LeCun，提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。 近日，Yann LeCun在meta AI（原Facebook）官方博客上以及IEEE采访中，深度阐述了他的自监
大数据文摘转载自AI科技评论 如何突破当代人工智能（AI）的瓶颈？不同学者存在不同观点。 总体来看可以概括为两类，其一监督学习者，提倡通过改善数据标签质量，从而完善监督学习。代表人物有发起“以数据为中心AI”革命的吴恩达，提倡设计“合成数据自带所有标签”的Rev Lebaredian。 其二，无监督学者，例如Yann LeCun，提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。 近日，Yann LeCun在meta AI（原Facebook）官方博客上以及IEEE采访中，深度阐述了他的自监督学习思路，他认
工厂是UVM中使用的一种特殊查找表，用于创建组件或事务类型的对象。使用工厂创建对象的好处是，测试平台构建可以在运行时决定创建哪种类型的对象。因此，一个类可以用另一个派生类替换，而无需任何实际代码更改。为确保此功能，建议所有类都在工厂注册。如果不注册到工厂，则将无法使用工厂方法::type_id::create()构造对象。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 01 概述 | Overview 太空鹅手办在六月和七月相继推出标准版及高定限量版后，受到大家的喜爱与热捧，上架即售罄。为了创作更高品质与更具可玩性的Figure，满足更多收藏需求以及弥补爱好者们“抢不到”的遗憾，我们接着推出了“太空鹅联盟潮玩系列”。该系列在上线发布的24小时内便完成了6000件的目标预售，截止9月25号预售已高达9500+件。如此庞大的预售量是我们预想不到的，为此，我们决定为它制作一支宣传视频。 02 概念
在Spring Boot应用程序中，通过使用定时器可以实现定期执行计划任务的功能。Spring Boot提供了@Scheduled注解来简化定时器的编写，而Cron表达式则是一种在特定时间点执行任务的通用方式。本文将介绍如何在Spring Boot应用程序中使用动态Cron表达式来执行定时器任务。
style 属性接受一个小驼峰命名法属性的 JavaScript 对象，而不是一个 CSS 字符串。这与 DOM 风格的 JavaScript 属性一致，更有效率，并能防止 XSS 安全漏洞。
[Blazor] .NET 7 Blazor 组件通信（参数、事件回调和状态/服务）练习
使用过 Notion 的用户，绝大多数都知道 Notion 提倡都 All in One 理念。All in One 作为一种理念，准确描述了 Notion 类应用的特点：你可以在这类应用中进行时间管理、任务管理、项目管理、文档管理、数据库管理、资讯管理。对于多数普通人，如果你没有很专业的需求，那么你使用 Notion 类应用便能满足你绝大多数生产力需求。
免疫领域TOP期刊《IMMUNITY》在线发表了中国科学院生物化学与细胞生物学研究所研究员王红艳团队与上海大学教授魏滨实验室合作的题为 “Targeting 7-Dehydrocholesterol Reductase Integrates Cholesterol Metabolism and IRF3 Activation to Eliminate Infection” 的研究成果，该研究发现了抗病毒感染新型药物靶点 。
但是，最近我逐渐体会到 React 钩子（hooks）非常好用，重新认识了 React 这个框架，觉得应该补上关于钩子的部分。
自从 2020 年 Roam Research 出现以后，在文本编辑器领域兴起了双链笔记热潮。目前，国内外比较广为认知的双链笔记包括：Roam Research、 Obsidian、Logseq 、思源笔记 、Roam Edit 、RemNote、葫芦笔记、TiddlyWiki、Athens、Trilium. 针对这些双链笔记，我已经整理了《双链笔记软件综合评测》、以及针对单个工具的详细评测。具体如下：
来源：机器之心本文约4000字，建议阅读8分钟本文为你介绍一种叫做分层 JEPA（联合嵌入预测架构）的架构。 LeCun 认为，构造自主 AI 需要预测世界模型，而世界模型必须能够执行多模态预测，对应的解决方案是一种叫做分层 JEPA（联合嵌入预测架构）的架构。该架构可以通过堆叠的方式进行更抽象、更长期的预测。LeCun 和 Meta AI 希望分层 JEPA 可以通过观看视频和与环境交互来了解世界是如何运行的。 深度学习大规模应用之后，人们一直期待真正的通用人工智能出现，能够带来进一步的技术突破。 对此，
时下虽然接入 JSX 语法的框架（React、Vue）越来越多，但与之缘分最深的毫无疑问仍然是 React。2013 年，当 React 带着 JSX 横空出世时，社区曾对 JSX 有过不少的争议，但如今，越来越多的人面对 JSX 都要说上一句“真香”！典型的“真香”系列。
当你想在 constructor() 中访问 this.props 时，你应该把 props 传给 super() 方法。
本文是 MAD Skills 系列中有关 Hilt 的第三篇文章。我们将深入探讨 Hilt 的工作原理。
Vue和React，谁才是更好的选择，这个争论似乎从未停过。但在一点上，双方粉丝似乎达成了难得的一致：
在微服务架构中，根据业务来拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用（RPC），在Spring Cloud可以用来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现线程阻塞，此时若有大量的请求涌入，Servlet容器的线程资源会被消耗完毕，导致服务瘫痪。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的“雪崩”效应。
从2008年1月3日第一版互联网云脑（Internet Cloud Brain）架构图绘制以来，时间已经过去9年，本文发布的版本是互联网云脑架构的第四个版本，如上图所示，（其他三个版本请参考本文附录）。与前个版本相比，这个版本主要重点突出了有以下几点：
机器之心报道 机器之心编辑部 LeCun 认为，构造自主 AI 需要预测世界模型，而世界模型必须能够执行多模态预测，对应的解决方案是一种叫做分层 JEPA（联合嵌入预测架构）的架构。该架构可以通过堆叠的方式进行更抽象、更长期的预测。LeCun 和 Meta AI 希望分层 JEPA 可以通过观看视频和与环境交互来了解世界是如何运行的。 深度学习大规模应用之后，人们一直期待真正的通用人工智能出现，能够带来进一步的技术突破。 对此，Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun 最近提出了一种新思路
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