我们通过参数化调整信号在白质连接体上传输的范围来描绘多尺度的邻域。随后，我们使用区域紧密性中心性的加权测量方法，在多个尺度上研究了大脑区域与邻近区域交流的倾向。...随后使用更粗的分辨率(114、219和448个节点)和独立收集的数据集(HCP;N = 327)重复这些数据。(有关Validation数据集的更多信息，请参阅材料和方法)。...2.1 多尺度区域中心度我们首先描述了在每个结构连接体中的局部邻域，使用无偏随机游动。具体来说，我们使用随机漫步者的转移概率在单个大脑区域内播种，以描绘其局部邻域(参见方法了解更多细节)。...2.5 敏感性和重复性我们最终问，这些结果是否对不同的处理选择敏感，它们是否可以用不同的分区复制，以及它们是否可以在独立获取的数据集中复制。在本报告中，我们使用无偏随机游动描述了局部拓扑邻域。...最后，为了确保结果在独立获取的数据集中是可复制的，我们在验证数据集(HCP, N=201)中重复了我们的分析，该数据集根据800个节点的功能分区进行了分区。
MVPA检查由多个体素激活表征的神经反应的模式，而不是像传统的单变量分析那样分析基于单个体素或区域的值。...为了执行超参数调整，可以将训练数据进一步分为多个“子折叠”，其中包括子训练和验证数据集。在这些“子折叠”的每个子折叠中，对每个超参数集的算法进行训练，然后对验证数据进行测试。...例如，不适合基于数据集中的所有run来创建对人脸做出反应体素的感兴趣区域，然后使用MVPA来测试该感兴趣区域是否显著区分同一数据中的人脸和其他图像。...这可以使我们看到在每个神经处理阶段如何表示刺激。 3.3潜在的神经认知机制 在分步说明中，我们讨论了如何在示例中使用RSA来发现大脑区域按年龄和物种对刺激进行聚类，以及如何使用显著性模型对其进行测试。...一种策略是将每个事件中不同时间点的多体素反应模式连接到一个较长的特征向量（即单个样本）中，然后使用监督学习来识别哪些时空特征区分条件。
在本文中，我们关注从分子/细胞现象到大规模脑动力学的尺度部分，并探索如何使用计算模型来解释结构功能动力学关系。...因此，理解大脑处理的一个基本问题是将大规模测量与许多微观源的活动联系起来。这个不平凡的问题可以用多尺度大脑模型来解决。2....这种演变反映了实验技术的进步，这些技术可以在多个大脑尺度上提供高分辨率数据，而且计算设备的能力不断增强，可以进行大规模模拟。总之，这些元素日益促进复杂数据集的集成，并在多个尺度上追踪相互作用的因果链。...TVB中使用的虚拟大脑模型与DCM中的生成模型密切相关，后者主要用于揭示大脑活动区域之间的因果关系或心理生理关系。...详细的单个神经元和微环路模型再现生物数据，事实上，可以看作是大脑处理的物理描述。一旦参数(单个神经元和连通性属性)已知，这些模型可以产生观测到的集成活动，dobs = F(p)。
Microsoft BI 通过三个层面：数据仓库、报表与分析以及绩效管理来实现工作交付。所有这一切都旨在提供整合的、全面的数据源和工具，以帮助改进决策分析因素。...Microsoft BI并不是新的技术，早在SQL Server 2005的版本中就已经引入。现在微软依然在新的数据库版本中在进行迭代更新。该项技术相关的资料也比较少,尤其是SSRS技术。...甚至很多企业都只是用数据库服务，并未使用到Microsoft BI服务。该项BI技术的入门门槛比较高，需要用户懂得数据库编程技术。该技术需要专业的IT人才才能很方便的去处理数据。 ?...在真实的BI项目中，通常可以有三种应对项目方法： 方法一、基于Microsoft BI中的SSAS等现有的多维数据集的数据源，生成报表和仪表板，主要应用OLAP服务来处理描述性分析； 方法二、基于SQL...Server中的Tabular表格模型建模生成的关系型模型，生成报表和仪表板，这种方式更加灵活些，和很多的敏捷BI工具的使用方法很像。
我们的关键贡献是一个基于从场景文本描述来生成场景图像的新型多模态目标，以及一个用于训练的新型数据集。我们证明，内部表征对意义不变的描述变换（释义不变）具备稳健性，而视角不变性是该系统的新兴属性。...我们对学到的表征进行评估，通过从训练数据中未看到的角度生成图像并检查它们是否符合这种新角度下对场景的自然语言描述，来确保它们确实能够泛化。...研究者虽然对人类类别空间关系的处理、感知和语言理解之间的关系进行了大量研究，但对于如何在计算上遍码这种关系几乎没有明确的结论（Kosslyn 1987; Johnson 1990; Kosslyn et...3 模型描述 我们提出了一种模型，该模型学习将单个底层输入的多种描述集成到单个表征中，随后在多模态设置中利用该表征生成新数据。...我们对这两个网络进行了如下描述（详见附录 A）。 ? 图 2：模型图示。表征网络解析多个摄像机坐标拍摄的多视点场景的多个描述和文本描述。
这一框架旨在为空间组学数据提供一个统一和可扩展的多平台文件格式，同时提供对超出内存大小的数据延迟加载、数据转换和对常用坐标系统的对齐等功能。...此外，该框架还支持对数据进行延迟加载和多尺度展示，这对于处理大规模数据集尤为重要。...尽管在分析单个空间组学数据集方面已经取得了进展，但统一和多模空间组学数据的整合涉及到一些重要的实际挑战，这些挑战并未得到现有解决方案的充分解决。...2、乳腺癌三个空间数据集的对齐和综合分析（示例）为了说明SpatialData在多模态集成和分析中的实用性，分析使用该框架来表示和处理一项乳腺癌研究的数据，该研究结合了苏木精和伊红（H&E）图像以及10x...再次，在每个区域内量化了细胞类型的分数，可以直接使用来自Xenium的细胞计数分数，也可以通过解卷积对应的Visium数据来实现。
模态之间的对齐可能存在长距离的依赖关系，或是涉及模糊的分割（如单词或语句），而且可能是一对一、多对多或根本不存在对齐关系，所以非常具有挑战性。 1....虽然某些模态存在清晰的分割（如句子中的单词/短语或图像中的对象区域），但在许多情况下，分割边界并不容易找到，如连续信号（如金融或医疗时间序列）、时空数据（如卫星或天气图像）或没有清晰语义边界的数据（如核磁共振图像...结构建模（Structure Modeling） 这一步的目的在于捕捉组合的层次关系，通常是通过参数化原子、关系和推理过程的数据结构来实现。...中间概念（Intermediate Concepts） 这个问题研究了如何在推理过程中对单个多模态概念进行参数化。...联合训练就是模型归纳的一个例子：在联合训练中，两种学习算法分别在数据的每个视图上进行训练，然后使用每种算法的预测对未标记的新示例进行伪标记，以扩大另一个视图的训练集，也就是说，信息是通过模型预测而不是共享表示空间在多个视图之间传递的
但它还使用户能够自定义嵌入式可视化，为嵌入式分析添加自助服务维度。 11.Qlik Qlik通过在数据采集和准备期间自动化数据发现和多个数据源之间的关系来强调速度。...Qlik的关联引擎不是采用传统的基于查询的方法来获取数据，而是自动分析来自所有入站源的数据，识别链接，并将此组合数据集呈现给用户。...由于Qlik的内存处理架构（包括压缩二进制索引，逻辑推理和动态计算），多个并发用户可以快速探索大型和多样化的数据集。 Qlik支持RESTful API以及HTML5和JavaScript。...它还提供各种常见服务，如警报，分发和安全性，并支持许多BI功能，如数据丰富，可视化和用户管理。 Microstrategy通过使用端点遥测来管理用户访问来增强数据治理。...此工具集可实现从数据库到商业智能环境的平稳过渡。SSRS特别提供可视化创作环境，基本自助服务分析以及输出报告和可视化的电子表格版本的能力。 SSRS和Microsoft数据管理堆栈是传统BI的主力。
因此，多个纯视觉车协作的关键问题在如何在通信带宽限制的情况下，选择最关键的信息进行共享，弥补纯视觉输入中缺失的深度信息，同时弥补单视角下视野受限区域缺失的信息，提升纯视觉输入的 3D 空间感知能力。...数据集 CoPerception-UAVs+、DAIR-V2X 和 OPV2V + 样本可视化 实验效果 为全面展示本文所提出的 CoCa3D 的优异性能，研究者在三个数据集上对其进行验证，包括无人飞机集群数据...由于真实车路协同数据集 DAIR-V2X 仅有 2 个协作相机，我们使用 OPV2V + 的斜率来拟合真实车路协同数据集上的检测性能与协作相机个数的函数，发现在实际场景中，仅 7 个协作相机即可实现优于...由此可见，协作感知通过同一场景中多智能体之间互通有无，分享感知信息，使得单个智能体突破自身传感器的局限性获得对整个场景更为准确全面的理解。...CoCa3D 在多个数据集上多种通信带宽条件下均取得最优的 3D 感知效果 CoCa3D 有效提升单体深度估计，使得协作深度估计接近真实深度 研究者发现：i）单个视角下深度估计可以估计相对深度，但无法精确地定位深度绝对位置
2.大多数现有数据集，例如最流行的RefCOCO，几乎不包含多目标表达式，即在一句话中同时指向多个目标物体的表达式。...但与传统RES不同，GRES进一步支持了多目标表达式，即在单个表达式中指定多个目标对象，例如图2中的“Everyone except the kid in white”，以及无目标表达式，即表达式没有指向图像中的任何对象...gRefCOCO数据集的多目标表达式主要有以下难点： 1.计数表达式：处理包含计数的表达式，需要区分基数词和序数词，如“two”和“second”，并具备对象计数能力。...4.复杂关系：多目标表达式中的关系描述更复杂，需要理解并推断目标之间的关系，例如通过关键词“and”来指示目标数量。模型需对图像和表达式中的所有实例及其相互作用有深入理解。...GRES降低了对自然语言输入的限制，扩大了引用分割的应用范围，如多实例和无正确对象的情况，期待GRES能够打开了新的应用领域。 更多细节，敬请参考论文原文。
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程，版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。...最终，在完成前面所有步骤之后，多个经过筛选、匹配和调整过程形成的ROI区域需进行多类别分类、候选框回归并引入FCN生成Mask等措施来完成实际分割任务。...近几年大多学者开始融合多个模态的输入信息，进行特征融合，并对多模态信息进行处理，从而提升KIE的精度。...（2）基于Token的方法：此类方法参考NLP中的BERT等方法，将位置、视觉等特征信息共同编码到多模态模型中，并且在大规模数据集上进行预训练，从而在下游任务中，仅需要少量的标注数据便可以获得很好的效果...注意： 标注过程中，如果value是多个字符，那么linking中可以新增一个key-value对，如[[0, 1], [0, 2]] 数据量方面，一般来说，对于比较固定的场景，50张左右的训练图片即可达到可以接受的效果
在这里，我们全面表征神经生理活动的动态特征，并通过整合人类皮层的多个多模态图将其与潜在的微结构联系起来。我们不是手动选择少量感兴趣的特征，而是使用数据驱动的方法使用大量的动态和微架构特征。...因此，我们首先试图利用主成分分析(PCA)来确定神经生理动力学的主要宏观模式或梯度。将PCA应用于组平均区域x特征矩阵，我们发现单个主导分量捕获了区域时间序列特征中48.7%方差的证据(图3a)。...使用保留空间自相关的零模型对所有相关性进行统计评估("自旋试验")。图3b显示，许多特征与PC1呈正相关或负相关;完整的特征列表及其相关系数和p值可在在线补充数据集S1中获得。...数据收集和集成的最新进展以及越来越多的数据共享举措为使用广泛的多模态数据集全面研究皮质回路特性和微结构提供了独特的机会。...最后，本征时间标度τ估计为：3.3 基于hctsa的时间序列特征提取我们使用高度比较性的时间序列分析工具箱hctsa，对每个参与者的每个大脑区域的预处理时间序列进行大量特征提取。
常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。（也被错误地称为散点图。）...优点：如果看图者熟悉地理，可以很容易地找到值并在多个层次上对它们进行比较（即同时按国家和地区比较数据） 缺点：使用位置的大小来表示其他值，可能会强化或弱化这些位置中编码的值 09 层次图 用来表示元素集合的关系和相对排名的线和点...优点：使人们易于发现系统流程中的细节；帮助识别主要的组成部分和低效的地方 缺点：是一种由包含许多组成部分和流动路径的复杂系统构成的图表 17 散点图 对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系...优点：创造了一种简单的之前和之后的叙事，无论是单个值还是许多值的总体趋势，都让人很容易看出和掌握 缺点：排除了两种状态之间值的所有细节；太多纵横交错的线条可能让人很难看到单个值中的变化 19 小型多图...通常用于跨多个类别显示单个值，如季度财务业绩。
04 气泡图 散布在两次测量上的点，为数据增加了第三个维度（气泡大小），有时增加了第四个维度（气泡颜色），以显示几个变量的分布。常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。...常用于比较国家或地区之间的值，如显示政治立场的地图。 优点：如果看图者熟悉地理，可以很容易地找到值并在多个层次上对它们进行比较（即同时按国家和地区比较数据）。...缺点：使用位置的大小来表示其他值，可能会强化或弱化这些位置中编码的值。 09 层次图 用来表示元素集合的关系和相对排名的线和点。通常用来表示某组织的结构，如家庭或公司。...17 散点图 对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系。常用于检测和显示相关性，如年龄与收入的关系图。...20 叠加区域图 也称为区域图，描绘某一随着时间的推移而变化的变量的线条，线条之间的区域用颜色填充，以强调体积或累计总数。通常用于按时间比例显示多个值，例如一年中多个产品的销售量。
MongoDB支持多种类型的索引，如单字段索引、复合索引、多键索引等。 3. 问题：如何在MongoDB中执行聚合操作？...答案：MongoDB中的分片是一种将数据分布在多个服务器（称为分片）上的方法，以支持巨大的数据存储和处理需求。通过分片，MongoDB可以将数据集分布在多个服务器上，从而实现水平扩展。...需要注意的是，分片并不总是适合所有应用程序。对于较小的数据集或低负载的应用程序，使用单个MongoDB实例可能更简单且足够满足需求。...复合索引的字段顺序对查询性能有影响，应该根据查询模式和数据分布来选择合适的字段顺序。 多键索引（Multikey Index）：多键索引用于数组字段，为数组中的每个元素创建索引条目。...文档（Document）是MongoDB中存储数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（Row）。每个文档都是一个键值对的集合，其中键是字段名，值是字段值。字段值可以是任何BSON支持的数据类型。
4.2.1 无锚框检测网络 使用锚框的检测网络中，一个锚框内可能包含多个目标，且一个目标同时对应多个锚框。这种不确定性降低了所提取的ReID特征的判别性。...FCOS使用FPN聚合了多个层级的目标特征，使所提取的特征更适合检测和ReID。...2021年，Wan等[29]设计了一种多通道时空特征，将目标的外观和运动特征编码到不同通道中，通过更丰富的特征来兼顾检测和ReID。...随后，为充分利用目标的时空信息，Wang等[43]通过图神经网络对目标间的时空交互关系进行建模，从而融合了多帧图像的信息。 相比基于候选区域的算法，基于中心点的算法能更精准地提取目标本身的特征。...(2)目标间交互关系：通过对多个目标间的交互关系建模，可增强拥挤场景下模型对各目标的判别能力，然而当前算法对于目标间交互关系的探索依然较少。
JZGKCHINA 工控技术分享平台 经常会有朋友用到将部分有用的数据单独写到关系型数据库如：SQL Server ,MySQL等，然后通过制作报表进行数据的显示，而对于报表，我目前比较常用的是 SQL...Server 自带的免费的 SSRS 来制作报表，用户可以通过网页的形式进行访问，页可以导出为PDF，WORD，或者可以选择打印，非常方便。...DBTEST”，然后建立一个表，如value，表中输入字段，并设置数据格式，如字段名称为 press,temp，他们对应的数据类型都为 float , 此处的字段名称需要与WINCC中变量的名称一致，（...2）wincc 数据写入到数据库 可以使用按钮来将数据写入，在按钮的VBS脚本中输入代码；一般我们常通过全局脚本，周期触发将数据写入（必须在计算机属性—启动选项卡中勾选"全局脚本运行系统"） 代码如下（...SSRS 开发的简单报表 各种 Chart 各种仪表盘 以上关于 WINCC 在与数据库的数据交互，以及如何使用 SSRS实现强大的报表功能的介绍到此结束。 。。。。。。
4.2.1 无锚框检测网络使用锚框的检测网络中，一个锚框内可能包含多个目标，且一个目标同时对应多个锚框。这种不确定性降低了所提取的ReID特征的判别性。...FCOS使用FPN聚合了多个层级的目标特征，使所提取的特征更适合检测和ReID。...2021年，Wan等[29]设计了一种多通道时空特征，将目标的外观和运动特征编码到不同通道中，通过更丰富的特征来兼顾检测和ReID。...随后，为充分利用目标的时空信息，Wang等[43]通过图神经网络对目标间的时空交互关系进行建模，从而融合了多帧图像的信息。相比基于候选区域的算法，基于中心点的算法能更精准地提取目标本身的特征。...(2)目标间交互关系：通过对多个目标间的交互关系建模，可增强拥挤场景下模型对各目标的判别能力，然而当前算法对于目标间交互关系的探索依然较少。
然而，这种性能改进需要为多个尺度的深度监督增加额外的参数，这使得这种方法对简单数据集容易过拟合。因此，作者认为需要一种更参数高效的框架，仍然可以利用多尺度处理的优点（ii）。...第一种变体使用单个特征尺度（SS）进行初始预测，另一种使用多个特征尺度（MS）。后者如图3所示，用于与多尺度多模态蒸馏方法（如MTL-Net）竞争。...对于在单个特征尺度上操作的其他方法，作者对共享编码器生成的多尺度特征执行相同的跨尺度融合，并只生成一个单一的初始预测集。...如作者所见，对于两个数据集，作者在SS和MS配置中实现了所有任务指标的显著提高。作者可以看到，作者的EMA-Net（SS）在NYUv2上即使没有从多个尺度获得深层监督，也能与MTI-Net竞争。...此外，作者的模型在深度和法向量任务的未定义区域内 generalize 得更好，如第一张图像中的窗户。
联盟的资源和分配方法可以产生假设，并且对单个实验室令人难以置信地有用，但是跨区域、时间点和疾病状态缺失的数据点可能会降低当前人类数据集的效用。...稀疏性可以通过对每个细胞类型进行更深入的分析（例如，使用SMART-seq或Fluidigm）、计算缺失的数据点或跨细胞类型的基因的伪填充值来解决。图1. 挖掘人脑单细胞数据集来推断调节机制。...虽然应用一些最新的GRNs方法多模态数据集已被证明可以提高GRNs方法的预测能力整体，限制甚至这些最近的基准方法，一些类型的数据如验证转录因子结合位点或增强启动子链接没有充分观察。...我们设想这种方法可以将抗体应用于转录因子（如使用组蛋白修饰物的有效抗体），并将该方法应用于人类大脑样本。除了WGCNA和GRNs等经常使用的方法外，挖掘多模态基因组数据集的其他方法正在出现。...关于家庭的考虑特别突出时处理死后组织存档旧同意形式不仅可能研究使用超出那些最初计划，但新技术可能扩大识别之前未知的遗传风险因素幸存的亲属可能没有咨询捐赠过程中。表1.
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