战略及企业愿景的交互； 协同的关系：体现在"目标与群体、群体与个体"之间的的持续动态交互，需要说明的是这种关联关系不断被重构，如："目标的调整、群体的优化、个体的变更...等等"。...说到这里想大家对企业角度下的组织的理解有个初步的认识吧！接下来，让我们再谈一谈"结构"维度下组织所呈现的出的特征吧。...组织结构 "结构"维度下，组织可呈现的常见形式有：职能型、项目型、矩阵型，其中矩阵型又有强、弱、平衡之分。归其本质考虑的就是两个要素："分工"与"整合"，且从"纵、横"和"时间"维度，进行度量。...这里举个例子说明："一家创业型公司由于人手稀缺，反应出来的特征是—依赖于个人能力。后来随着公司的发展，人员逐步增加，反应出来的特征—专业化分工。随后，公司继续扩张，人员众多，反应出来的特征—发应迟缓。...DAMA"中罗列了30种数据管理角色，个人感觉对于未来打算成为"职业数据师"的广大朋友们是个不小的难度，如何规划成为符合"数据组织体"中的"专业数据师"呢？
用可视化的手段来呈现信息已不是一个新奇的现象。最初的“可视化”可以追溯到几千年前，如古人洞穴里的绘画，而后的地图、科学图画和数据等。...在认知心理学中，知识表征是指知识在人脑中的存储和组织形式，与此相对应的是人脑的各种记忆模型；在人工智能领域，知识表征指知识在计算机中的存储形式和运算机制，与此相对应的是数据结构和相应的算法；而在知识可视化领域...除了传达事实信息之外，知识可视化的目标在于传输见解、经验、态度、价值观、期望、观点、意见和预测等，并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识。...因为它们最活跃，容易与其他数据等进行“反应”，形成信息、策略等，故将它们归入到碱金属（1~2族）中。...在概念可视化中，知识通常呈现在一个二维图形中，概念用定向的弧线连接，以此来表示概念间的相互关系，如图9~13族。
在短视频系统开发的UI设计中，按钮一般都会有多个状态，比如：聚焦、点击等，不同的状态必须显示不同的呈现形式（比如颜色、形状的改变），这样用户才能感觉到按钮被成功选中、点击了，否则用户体验就会非常差了。...本篇文章就简单地描述一下短视频系统开发中，如何动态改变Button状态切换时的背景。 短视频系统开发的UI设计中，默认情况下，系统会为Button的点击实现一个默认的背景切换。...Button啥反应都没有，在用户点击的时候Button的背景没有任何变化，用户无法知道到底点击成功了没有，所以，这不是一个好的用户体验。...layout_centerVertical="true" android:background="@drawable/button_selector"/> 效果如图： 这篇文章就写到这儿了，本文主要描述了如何在短视频系统开发时...，为Button的点击动态改变背景，主要通过selector来实现，而具体的呈现形式可以通过多个图片背景切换，或者通过Shape标签来定义。
但图表实际应用中，却存在颜色任意或者无意义地使用，造成噪音干扰。 那么，在图表中添加颜色时，如何正确地运用颜色来传递信息，帮助用户更好理解数据？...图中很直接地通过颜色的深浅来对应人口的疏密，直观呈现数据。 从上述两个案例中可以知道，图表中颜色都传递了具体的信息，是具有实际使用意义的。那么，在图表中颜色用来传递什么信息？该如何正确地使用？...这就需要进一步了解在信息可视化中，颜色与数据特征是如何相互映射的。 信息可视化原理 在信息可视化中，往往会将数据特征（属性、量值等）映射到可视化图形上，做形式的转换。...常用于形式转换的可视化基本图形有：形状、长度、面积、角度、位置、色相、饱和度、明度等。...图09 短信配额统计 4、使用浅灰色呈现非数据类元素 图表中非数据类元素（如轴线、边界线等）使用浅灰色显示，以削弱其视觉影响从而避免分散用户对数据的关注。
强化学习社区对环境过拟合的研究还很少 [100, 67]，但是 DeepMind 的研究人员认为这在多智能体设置中尤其重要，该设置中一个智能体必须根据观察到的其他智能体的行为动态地作出反应。...经典的技术是收集或逼近额外信息如联合值（joint value）[60, 18, 28, 54]、使用适应性学习率 [12]、调整更新频率 [47, 79]，或对其他智能体的动作进行在线动态回应 [61...研究者为去中心化执行进行中心化训练：策略以分离的神经网络的形式呈现，智能体之间没有梯度共享或架构共享。...基本形式使用中心化支付矩阵（payoff table），但在需要更少空间的分布式、非中心化形式中该矩阵被移除。 ? 图 1：Double Oracle 算法。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.00832 要想实现通用智能，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（multiagent reinforcement
对于气泡图，我个人觉得可以适当地加以运用，因为她能综合反应出 3 个重要的指标，在一些数据分析场景中，气泡图能有效地传递出重要的信息。...比如说，Hans Rosling 曾经利用动态气泡图，展现了全球人口、收入、健康的动态变化，在网站 http://www.gapminder.org 上也可以找到大量动态气泡图的应用。...折线图用角度体现真实的数据变化，不要使用平滑效果 数据序列最多不超过 4 个 条形图按大小排序进行排列 不要使用无意义的颜色 高亮显示重要的图表元素 坐标轴等辅助元素尽量淡化 3....(六) 让图表「动」起来 数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。实现动态化主要有两种方式：交互和动画。 4....，呈现数据信息； (十) 目标是：让受众思考呈现的数据指标，而非数据的呈现形式。
实际上，大约30%的重度抑郁症患者对任何药物或心理疗法完全没有反应。简而言之，针对这些疾病的许多传统治疗形式可能已达到极限。所以研究人员在想，我们该往哪里走？...图2:动态IO模型准确预测脑网络对刺激反应 Shanechi表示：“我们的脑电波随时间随机改变其振幅和频率，使我们能够观察和预测大脑对各种刺激剂量的反应。”...图3:动态IO模型预测脑内多个区域对刺激的反应 图4:IO模型的动态结构对于准确预测至关重要 这意味着医生可能很快就能通过改变刺激的幅度和频率，根据情况和实时地进行个性化的“深部脑刺激”剂量。...可以将其视为增加或减少药丸中毫克数的大脑刺激形式。对于患有精神疾病(如无法治疗的抑郁症或焦虑症)的人而言，这一研究意义重大。...Shanechi和她的团队此前已经开发了一些机器学习技术，可以从大脑活动中解码精神障碍的症状，如情绪。
下面，我们将详细介绍如何使用M/EEG-fMRI融合来揭示认知功能的时空动态性。我们首先关注视觉处理。 图1 识别空间和时间上的大脑反应 3....例如，一项研究调查了面部感知的时空动态性的融合。...因此，它的潜在应用范围从理解不足的基本感觉编码，如触摸或声音，涉及复杂的认知过程(例如，工作记忆、语言或计划)，以及神经动力学如何在临床环境(例如，中风或精神疾病)中或在发育期间改变的研究(例如，通过纵向或年龄比较研究...首先，M/EEG-fMRI有助于更好地理解信息交换在认知功能中是如何协调的，认知功能在潜在的不同脑区有几个阶段的映射，如工作记忆中的编码、维持和检索。...一个令人兴奋的前景是，如果将M/EEG-fMRI对刺激开始的时间锁定和对反应的时间锁定的结果结合起来，那么这就揭示了在呈现刺激和行为反应之间的完整的神经处理级联。
如下图，唐老鸭手臂反向的动作，能够让人们快速反应出来它要起跑。预期性是人机界面设计中的重要原则，符合用户预期的页面切换/控件操作/动效过渡，会让人感到自然和舒服。...如下图“打太极拳”的动作，上面的图是把太极拳的每一个动态抓取出来，下面的图展现的是太极拳的关键动作。人机界面中的动效，常采用的是关键动作法。...如人的行走动作，身体各部位的运动轨迹呈弧线。在人机界面中，采用弧形的运动轨迹可以让界面看起来更加生动拟人，如MAC OS X中，最小化窗口使用了弧线，显得活泼有力。...在人机界面中，可以根据产品形式和用户的心理情绪确定夸张的程度。...那么对于人机界面，同样可以从运动和动作，时长，元素特性三个角度思考界面动效的设计。
第一部分建立了第二部分中用到的基本思想和形式——以说明如何在实践中应用它们。简而言之，这本书是为希望使用主动推理来模拟和建模感知行为的人准备的，服务于科学调查或可能的人工智能领域。...这些问题包括自由能最小化所涉及的变量如何在神经元群体中编码；最小化自由能的计算如何映射到特定的认知过程，如感知、行动选择和学习；以及当一个主动推理代理最小化其自由能时，会出现什么样的行为。...这些包括，可以用于决策和计划的部分中的马尔可夫决策过程，以及与感受器和肌肉交互的连续时间动态模型。最后，我们会看到这些模型的自由能最小化是如何表现为动态信念更新的。...从“大脑中发生变化的一切都必须使自由能最小化”(Friston 2009)这一前提出发，我们将讨论自由能最小化中涉及的具体量(如预测、预测误差和精度信号)如何在神经元动力学中表现出来。...在附录中，我们简要讨论了理解本书中最技术性的部分所需的数学背景，包括泰勒级数近似、变分拉普拉斯、变分微积分等概念。为了参考，我们还以简洁的形式呈现了主动推理中使用的最重要的方程式。
架构孪生是一种旨在精确反映架构设计、实现与运行态等的虚拟模型，以数字化的形式对软件的架构、代码模型、分层、实现技术等的进行动态的呈现。...，以此来进一步减少架构中的设计问题。...所以，构建架构的数字化形式，便是我们所考虑的一种方案之一。 也因此，我们在这篇文章里分享一下，我们尚在验证、还不成熟的思考。...架构孪生：数字化架构的虚拟模型 回到我们参考于数字孪生的架构孪生定义上： 架构孪生是一种旨在精确反映架构设计、实现与运行态等的虚拟模型，以数字化的形式对软件的架构、代码模型、分层、实现技术等的进行动态的呈现...从孪生的角度来讲，难点是相似的：提供反馈与告警机制。 虚拟化演进路径 在这一部分，我们想的是解决一个问题：如何体现你的架构未来会有问题？
在上一期小结中，我们提到，前面的专题解决了三个问题： 容器的入网 容器之间的互通 容器与容器集群外部的互通 但是，有丰富实战经验的同学们会发现，我们只解决了容器网络的一半问题—— 也就是如何正确地在容器网络中转发数据包...同样地，一个能够在真实生产环境中应用的计算机系统，也应当具有两面性——正确地处理数据和正确地丢弃数据。...现在，我们发现，前期的专题中，我们只讲清楚了容器网络的一面——正确地处理数据，并没有涉及到另一面——正确地丢弃数据。 如何在网络中正确地丢弃数据呢？ 这就开启了新的大门——网络安全。...在手机端呈现的界面为web端，使用nginx； 中间的APP层，采用微服务架构，由以下部件组成： elastic-search组件用于按条件查找附近的人； node-images用于呈现附近的人的头像及发布的照片...，体重，年龄，三维等； mongodb存储非结构化数据，如附近的人发布的视频、图片、心情等； 我们会发现，基于容器的APP，其网络模型实际上与基于VM的VPC模型，有着天壤之别。
认知加工速度常采用反应时间（reaction time，RT）衡量，RT 为从刺激（如视觉或听觉）或提示出现到被试做出反应所需的时间。...EEG 的 NF 可以在线实时可视化呈现被试大脑活动的分布特征[62]，如 MI 期间大脑活动分布特征的实时呈现。...被试 KMI 任务的表现由设计的反馈形式（如反馈条[73]、脑激活地形图[74]、控制光标移动[75]、控制移动机器人[8]、控制机械臂[76]、控制智能小车[72]、控制简单有趣的游戏[77]等）在线实时可视化呈现...图6 KMI-BCI 控制机器人的神经反馈训练示意图 与离线训练方法相比，NF 训练方法的独特优势是在线实时学习和调节，把隐式的 KMI 心理活动以可视化的反馈形式呈现出来，即“所想即所见”，从而提高...除上面精准特征的 NF 调节外，NF 的形式设计也很重要，反馈信号丰富的视觉再现可以促进被试的学习，并且呈现 NF 内容的可视化界面要求易理解、直观和美观。
全息图是迄今为止唯一在空间中呈现3D影像的形式，它以激光为光源，点光源通过对干涉条纹照射后，空气中形成一张图像。...Daniel Smalley是美国普罗沃杨百翰大学的物理学家，他带领的团队研制出的这种方法就像就是一种高速蚀刻（使用化学反应或物理撞击作用而移除的技术）出图像的方法： 他们利用一组人眼几乎看不见的激光束来传递能量...与全息图相比，这一技术最炫酷的地方就在于：显示器功能可以加持在真实的物体上，观众可以自由得在3D影像中走动而不会阻碍画面的呈现，这也就将实现真正意义上的沉浸式3D影像。...，每一个角度看见的都不一样。...“现在大多数系统都是将图像投影到快速旋转的2D屏幕上，然后通过复杂的显示器给大家呈现一种真实的错觉。如微软的HoloLens，它就需要一个专门的头盔，并且它需要大量的数据。
TCP/IP定义了电子设备如何连入因特网，以及数据如何在它们之间传输的标准。协议采用了4层的层级结构，每一层都呼叫它的下一层所提供的协议来完成自己的需求。...通俗而言：TCP负责发现传输的问题，一有问题就发出信号，要求重新传输，直到所有数据安全正确地传输到目的地。而IP是给因特网的每一台联网设备规定一个地址。...它本身指两个协议集： TCP 传输控制协议 IP 互联网络协议 组成 其组成如下如所示 ? 当数据在网路中传输的时候，会依次进过每一层，最终呈现给用户 ?...Line IP，它是一种在串行线路上对IP数据报进行封装的简单形式 PPP 点对点协议修改了SLIP协议中的所有缺陷，与SLIP类似，PPP经常用于低速的串行链路 网络层IP协议 网际协议(...(Registered/Dynamic) 在数据传输过程中，应用层中的各种不同的服务器进程不断地检测分配给它们的端口，以便发现是否有某个应用进程要与它通信。
把所有时间点的图放在一起，就可以得到一个时间上的时频，展示神经反应如何在空间上变化。该方法能以更颗粒度的视角来观察神经元反应如何在人类大脑的感知过程中变化。 ?...它们的系数在图5E中绘制，在图5E中绘制，在图5F中绘制，在空间上绘制。这些功能揭示了网络中时空动态的大规模模式，作者将其解释为注意力的四个不同时空成分。...一个令人兴奋的前景是，如果将时间锁定到刺激开始的M/EEG-fMRI结果和时间锁定到反应的结果结合起来，那么这就揭示了刺激呈现和行为反应之间的整个神经加工过程。...例如，可以根据刺激对时空网络动力学的影响来评估刺激(如经颅磁刺激)对特定大脑区域的影响(图6B)。这可能有助于建立时空识别的神经反应和认知功能之间的因果关系。...例如，当两个区域具有相似的表征形式时，通过基于MEG数据中的空间信息向每个区域分配唯一的MEG信号，这对于缓解MEG/fMRI融合中的模糊性可能是有用的。
不同的生成模型需要以不同的方式在节点间传输“神经信息”(如预测和预测误差)。因此，它们导致不同的连接和信念动态模式10。...图5A中呈现的例子通过预测编码模型的透镜重新回顾了如先前在图3中解释的推断“手指角度”的过程。...该图像呈现了一个分层的生成模型，其中沿着虚线圆圈的外围节点表示跨越不同形式(如视觉、听觉和内感受)的感觉。圆圈内的节点是单峰隐藏状态，而中心节点是多峰隐藏状态。...第二，预测和必要推理的产生取决于生成模型的获得和使用；即，描述如何从不可观察的(隐藏的或潜在的)原因产生观察结果的统计模型，例如，视觉对象(如苹果)如何在视网膜上产生图像。...由124突出显示的实例涉及脑岛中对与食物相关的视觉提示的反应，该反应仅在生物饥饿时出现126。
图像以白色背景上的黑色图画的形式集中呈现，没有任何尺寸修改(10厘米x 10厘米)。这种设置对应于从注视点的最大靠近度2.86度的视角，从而使整个图像处于参与者的中心凹视野内。...表2 控制心理语言学参数，为数据集1中的每一类图片获得等价的数据集 所有的图片都以白色背景上的黑色图画的形式展示。在74个刺激物中呈现的顺序是完全随机的。...这个任务包含了从400张法语标准图片数据库中挑选出来的148张图片，这些图片用于命名任务。 这些数据并没有被广泛的分析，特别是在心理语言学的角度下。 它们也从未与图片命名任务相提并论。...为了探索大脑网络如何随时间重塑，我们使用最近提出和验证的算法检测了时变动态模块状态。也可以使用其他算法，如源分离或聚类方法。...在这里，我们想展示一个关于如何在亚秒的时间尺度上观察大脑活动动态的协调分析。使用上面描述的工具，可以很容易地再现这三种类型的分析。
（注：本文提到的视频，都将以GIF形式呈现） ? （虚拟O'Neal化身） 在O'Neal提供的视频中，篮球比赛将以3D形式出现用户前方的桌面上，用户可从多个角度观看整场比赛。...从视频中可以看出，该平台提供的AR体验，与Magic Leap于2016年放出的“星球大战”演示视频中展示的AR体验类似。...只不过，“星球大战”中的太空战斗场景变成了篮球比赛的场景，《星战》中的机器人C-3PO变成了虚拟的O'Neal。 ?...（守门员Marshawn Lynch） 此外，该视频还展示了，微软NFL体验如何在用户面前呈现真人大小的球员。...同时，希望该平台能够如他所言，带给我们最为震撼的体验效果。 本文由next reality刊发，属VRPinea原创编译稿件，转载请洽：brand@vrpinea.com
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