机器之心专栏 机器之心编辑部 数字水印技术由于其隐蔽性、安全性的天然优势，广泛应用于多媒体盗版侵权确认、泄密溯源、隐秘通信等场景。...在视频编码过程中，高频系数容易被量化，水印嵌在高频区域容易被抹除；而水印嵌入在低频系数中又对画质会产生可感知影响。...ORB 特征值越大的区域对几何攻击更鲁棒，在此区域嵌入的水印信息更容易保留。因此，在利用纹理因子挑选稳定宏块的基础上，根据 ORB 特征点挑选更稳定的区域。...由于嵌入水印的区域对于编码压缩、几何攻击和录屏具有一定的鲁棒性，所以对于待检测视频，依然按照嵌入时的策略选取 block 块进行检测。...在水印嵌入过程中，根据 HVS 视觉原理，选择修改蓝色通道频域系数而不是亮度分量，有效降低了水印对图像质量的影响。
新增更多功能 Office LTSC 2021 for Mac版本在功能和性能方面有了很大改善。...Word、Excel、PowerPoint和Outlook等工具的运行速度都大为提升，用户可以更快地创建、编辑和共享文件。同时，该版本还更强调对于Mac硬件的完整支持，因此软件性能更加顺畅。 3....更智能的功能 在Office LTSC 2021 for Mac版本中，新增的许多功能都以更智能化的方式出现在软件中。例如在Outlook上，用户可以通过智能搜索功能来自动识别和分类电子邮件。...而在Excel上，自动匹配功能可以大大减少在数据输入时的复杂性，使用户能够更有效地进行数据管理。同时，自然语言搜索可以让用户更快地找到并编辑文档。...兼容性更好 Office LTSC 2021 for Mac版本是Microsoft适用于Mac平台的全新版本，在适用性方面进行了很大改进。
Swift可以更快地编译软件，帮助您提供更快的应用程序，并生成更小的二进制文件。测试套件的完成速度提高了很多倍，与团队合作更简单，更安全，等等。 ?...在Markdown文件中，标题，粗体和斜体文本，链接以及其他格式在您键入时立即在编辑器中呈现。跳转栏甚至了解Markdown结构，因此您可以快速浏览README.md和文档文件。 ?...每行旁边都会突出显示对代码的更改，无论这些更改是由您本地进行的，还是队友在源存储库中的上游提交。...或者，为了尽可能快地完成测试，Xcode可以生成单个模拟设备的许多克隆，并在一小部分时间内完成所有测试。 您还可以在网络中使用另一台Mac来托管Xcode Server以进行自动构建和测试。...*与新的Xcode新构建系统相结合，您的日常编辑，构建和测试工作流程更快。Xcode和Swift针对最新的多核Mac硬件进行了优化，是一个闪电般快速的开发平台。
通过利用一个大的云计算公司，比如亚马逊网络服务（Amazon Web Services，以下简称AWS），客户都希望能够更快地、更廉价地根据需求的变化，增加或降低其计算资源。...他说最近的变化，已经涉及到云计算和移动的结合，因为智能手机在云服务中作为交付机制。但是，这已经开始演变成下一件大事。Austin说，它将是人工智能（AI）和云计算的结合。...微软目前提供超过20项这样的“认知服务”，如分析图像服务，被称为计算机视觉和语言的理解能力。类似的云交付服务也开始激增。...这些技术被嵌到许多智能代理，诸如数字个人助理和聊天机器人，以发现什么类型的人与计算机相互作用效果最佳。 微软的首席执行官Satya Nadella，称这种做法为“对话平台”。...例如，语音反应灵敏的AI系统现在可以处理简单的客户请求，就像银行查询交易或订购比萨饼。
在本文中，你将学到如何在 VSCode 中进行高效的 Python 开发，其中包括： 安装 VSCode 安装插件让 Python 开发更便利 编写一个简单的 Python 应用 学习如何在 VSCode...Python 插件使我们可以更方便地在 VSCode 中进行 Python 开发，它有以下功能和特点： 支持 Python2.7 和 Python3.4 + 的 Pyhon 版本 使用 IntelliSense...写个 Python 程序 让我们从一个 Python 程序开始探索如何在 VSCode 中进行 Python 开发。...按 F9 或单击编辑框左侧区域来设置断点。 当你要开始调试像 Django 和 Flask 应用这种更复杂的项目时，需要进行调试配置。...VSCode 也能识别来自编辑器外的文件内容改变并做出反应。 在 VSCode 中提交最近的代码更改是很方便直接的。在版本控制视图中，被修改的文件用 M 标记，新的未追踪文件用 U 标记。
在本文中，你将学到如何在VSCode中进行高效的Python开发，其中包括： 安装VSCode 安装插件让Python开发更便利 编写一个简单的Python应用 学习如何在VSCode中运行和调试已有的...Python插件使我们可以更方便地在VSCode中进行Python开发，它有以下功能和特点： 支持Python2.7和Python3.4+的Pyhon版本 使用IntelliSense进行代码补全 代码检查器...写个Python程序 让我们从一个Python程序开始探索如何在VSCode中进行Python开发。...按F9或单击编辑框左侧区域来设置断点。 当你要开始调试像Django和Flask应用这种更复杂的项目时，需要进行调试配置。在调试视图中，选择配置下拉菜单中的添加配置，然后选择Python： ?...VSCode也能识别来自编辑器外的文件内容改变并做出反应。 在VSCode中提交最近的代码更改是很方便直接的。在版本控制视图中，被修改的文件用M标记，新的未追踪文件用U标记。
大脑的视觉区域还包含更复杂和抽象的视觉特征图，如面孔识别和场景理解等。...具体来说，该模型复制了复杂的模式，例如初级视觉皮层 (V1) 中的风车结构和高级腹侧颞叶皮层 (VTC) 中对面部或地点等类别作出反应的神经元簇。 图示：TDANN 对 V1 拓扑的预测。...对于人工智能来说，从大脑组织中获得的见解可以带来更复杂的视觉处理系统，类似于教计算机像人类一样「看」。 这些发现还可以帮助解释人类大脑如何以如此高的能量效率运作。...更节能的人工智能可以帮助发展虚拟神经科学，从而可以更快地进行更大规模的实验。...例如，更好地训练人工视觉系统（就像婴儿通过视觉了解世界一样）可能有助于人工智能像人类一样看待世界，在人类眼中，视线的中心比视野的其他部分更清晰。
肿瘤免疫疗法通过引发全身性和持续性的免疫反应来实现肿瘤消退和抑制转移，这在过去的十年中改变了临床肿瘤治疗方式的范例。尽管如此，仍然只有少部分肿瘤患者能从当前的免疫治疗方式中受益。...免疫疗法在消除长期肿瘤方面展现了值得期待的治疗潜力。然而，肿瘤细胞通常表现出较低的免疫原性，以逃避免疫细胞的识别。在肿瘤部位引发抗肿瘤免疫反应仍然是一项艰巨的挑战。...然而，用游离GPX4抑制剂(GPX4i)，如RSL-3进行全身GPX4抑制将在肝脏中引发铁死亡而致命。...此纳米粒子可以在pH=7.4时通过与PBE基团的π-π堆积相互作用将RSL-3稳定地包裹在疏水核内，同时通过酸触发的PBE动态共价键的断裂将药物释放到pH=5.8-6.2的内吞囊泡中。...原文链接： https://doi.org/10.1002/adma.202101155 编辑：万彬
实际结构设计中，若不存在地下室，结构的嵌固端就是结构最底部，该部位是属于计算嵌固端，构件最底部不发生任何的平动和转动变形；若存在地下室，结构的计算嵌固端应该属于地下室的底板，但从规范精神出发，由于地下室土体约束作用的不确定性及线性地震加速度反应谱曲线属于地面反应谱等原因...，仍应将地下室顶板作为上部结构设计的嵌固端，此时的嵌固端可以理解为设计嵌固端，该位置也是在结构设计中预期出现塑性铰的部位。 ...部分设计师可能认为考虑地下室土体约束情况，计算的各项指标更准确，但由于土体约束的不准确，此结果与规范限值控制需要的计算模型结果是不对等的。...因此，即使地下室顶板不嵌固，在进行这类结构指标控制的时候，建议还是按照取消掉地下室的模型进行控制。 ...本文同时结合设计师常用的SATWE设计软件对于嵌固端相关问题的处理及理解进行了详细的分析，供设计师在设计中参考。 本文共 6558 个字数,平均阅读时长 ≈ 17分钟
为什么Hudi一直在谈论它 增量处理是由Vinoth Chandar在O'reilly博客中首次引入的，博客中阐述了大部分工作。用纯粹的技术术语来说，增量处理仅是指以流处理方式编写微型批处理程序。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...COW写入时付出了合并成本，因此，这些突然的更改可能会阻塞摄取，并干扰正常摄取延迟目标。 如果满足以下条件，则选择读时合并（MOR）存储： 希望数据尽快被摄取并尽可能快地可被查询。...如何对存储在Hudi中的数据建模 在将数据写入Hudi时，可以像在键-值存储上那样对记录进行建模：指定键字段（对于单个分区/整个数据集是唯一的），分区字段（表示要放置键的分区）和preCombine/combine...Hudi还进行了特定的设计，使在云上构建Hudi数据集变得非常容易，例如S3的一致性检查，数据文件涉及的零移动/重命名。 9.
特别是，“流行菜肴” 功能，利用了 Yelp 的深层数据来预测用户更喜欢的种类。流行菜肴功能突出显示了一家餐馆中谈论最多和拍照最多的菜肴，并在合理的位置收集用户意见和图片。...在完整的教程中，您将通过完成太空侵略者游戏来学习 Pygame。本课程将帮助您理解主要的游戏开发概念，例如移动角色，射击子弹等等。...在 Docker 镜像中复制 Jupyter notebooks https://blog.reviewnb.com/reproducible-notebooks/ 很难在您自己或其他人的 notebooks...中复制计算步骤，主要是因为无法在笔 notebooks 中捕获环境信息（操作系统，依赖项等）。...在本文中，我们将向您展示如何在 Docker 镜像中捕获环境信息以及如何将 notebooks 作为 Docker 容器运行。
编辑 | Dolores 发布 | ATYUN订阅号 ? 据估计，全球药物发现市场至少价值350亿美元，到2025年可能会增加到710亿美元。但是从研发到市场的药物是一个漫长且资源密集的过程。...这不仅会减少对动物的残忍处理，也可以加速更广泛的药物开发过程，并以更少的资源更快地将新药物推向市场。...在Verisim Life在制药领域中断之前，药物如何治疗需要它的患者存在根本性的脱节。在临床前阶段，依靠动物试验来了解新药物化合物在用于临床试验之前如何在人体内发生反应的安全性和有效性。...但随着大数据分析和处理方面的重大进展，以及机器学习的进步，生物模拟可能成为将有效药物更快地推向市场的关键工具。...Varshney补充道，“通过我们的机器学习驱动方法，我们能够预测药物的进步，而无需进行多余的试验，并且让动物接受测试，结果远远超过目前药物制造中8％的成功率。
---- 新智元报道 编辑：如願 【新智元导读】本文介绍了基于模型的和无模型的两种强化学习。用人类和动物的学习方式进行举例，讲述了两种强化学习类型的起源、区别以及结合。...Thorndike的结论是，猫可以从其行为提供的奖励和惩罚中进行学习。 「效应定律」后来为行为主义铺平了道路。行为主义是心理学的一个分支，试图从刺激和反应的角度来解释人类和动物的行为。...如果随后将这只老鼠重新放进相同的环境，并提供强化信号，如寻找食物或寻找出口，那么它可以比没有探索过迷宫的动物更快地到达目标。 Tolman称之为「潜在学习」，这成为基于模型的强化学习的基础。...我们还需要清楚另一件事——如何在AI系统中应用正确的归纳偏置，以确保它们以具有成本效益的方式学习正确的东西。 数十亿年的进化为人类和动物提供了有效学习所需的归纳偏置，同时使用尽可能少的数据。...归纳偏置可以理解为，从现实生活观察到的现象中，总结出规则，然后对模型做一定的约束，从而可以起到模型选择的作用，即从假设空间中选择出更符合现实规则的模型。 Lee说：「我们从环境中获得的信息非常少。
在活动中，马斯克对Neuralink的研究做了大量介绍，马斯克表示，这不仅仅是为了炒作。“这次演讲的主要原因是招人，”是号召更多的人们去申请Neuralink的职位。...马斯克表示：“我们希望这项技术能在明年年底在人类患者身上得到推广。” 在演讲结束时的问答环节中，马斯克透露了一些研究进展，他表示：“现在己经实现让猴子通过大脑来控制计算机。” ?...过去的技术，如BrainGate的植入技术，采用的是一组坚硬的针头阵列，构建128个电极通道。不仅比Neuralink的通道数量要少，（这往往意味着从大脑中的收集数据量也更少）。...在图中，它看起来像是显微镜和缝纫机之间的交叉。在进行植入时还可以避免血管，这可能减轻大脑中的炎症反应。 对于马斯克来说，与人工智能交互的核心问题实际上是“带宽”问题。...如果人本身就已经和机器相连，人就可以比语音或点击屏幕等方式更快地获取信息。马斯克的最终目标是借助这个系统，让人类更快地直接通过大脑与机器进行通信。 ?
RxJava用于反应式编程。在反应式编程中，消费者在数据进入时作出反应。反应式编程允许事件更改传播给已注册的观察者。 我们知道RxJava是Android项目最重要的库。...它包含许多例子，例如： 如何在RxJava中使用运算符？ 如何在RxJava中进行联网？ 如何在RxJava中实现RxBus（EventBus）？ 如何用RxJava实现分页？ 从这里学习。...---- 通过示例了解RxJava Zip运算符 Zip运算符允许我们一次从多个observable中获取结果。此运算符可帮助您并行运行所有任务，并在完成所有任务后在单个回调中返回所有任务的结果。...让我们学习如何使用以下RxJava运算符在Android中实现缓存： Concat运营商 FirstElement运算符 从这里学习。...大多数时候，我们在使用RxJava操作符时都会出错。让我们清楚地理解它以避免错误。 从这里学习。
识别架构耦合上下文 在软件架构中，如何在微服务、组件、API 网关、集成中心、前端等等之间确定一个适当的耦合级别，是几乎每次会议都会讨论的话题。...同态加密（评估） 完全的同态加密 (Homomorphic encryption) 是指一类允许在加密数据上直接进行计算操作（如搜索和算数运算）的加密方法。...而进行联合查询（federated queries）可能是使用 Redshift 的原因。在操作方面，Snowflake 的操作会更简单。...增量学习解决了这个问题，它使从数据流中增量地学习成为可能，从而更快地对变化做出反应。作为额外的好处，计算和内存需求更低，而且是可预测的。...我们在基于 River 框架的实现中积累了良好的经验，但到目前为止，我们需要在模型更新后增加校验，有时要手动进行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
