基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此，神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究，开发了多种有效的FC指纹识别方法。最近的独立研究表明，在大样本尺寸和较粗的分区用于计算FC时，指纹识别的精度会受到影响。量化这一问题，了解这些因素影响指纹准确性的原因，对于开发更准确的大样本量指纹提取方法至关重要。指纹识别的部分挑战在于，FC既能捕捉通用信息，也能捕捉特定个体的信息。一种识别特定个体FC信息的系统方法对于解决指纹问题至关重要。在本研究中，我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。首先，我们研究了样本量和分区粒度的联合效应。其次，我们解释了随着样本量的增加和分区粒度的减小，指纹识别精度降低的原因。为此，我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三，我们开发了一个通用的特征选择框架，用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素，该元素捕获信息，以唯一地识别主体。综上所述，我们从这个框架中评估了六种不同的方法，通过量化受试者特定指纹的准确性和随着样本量增加而降低的准确性，以确定哪种方法对质量指标的改善最大。
事件是现实世界中一种重要的知识，学习有效的事件表示可以提升脚本事件预测等许多下游任务的效果。事件是对客观事实的表达，然而客观事件的发生会对人类的主观情感产生影响，不同事件其背后的意图也有所不同。本文提出学习事件表示时融入人的情感及意图等外部常识知识，以更好地建模事件表示，并在事件相似度、脚本事件预测等任务上取得了优于基线方法的结果。
论文名称：Event Representation Learning Enhanced with External Commonsense Knowledge
目前计算机视觉（CV，Computer Vision）与自然语言处理（NLP，Natural Language Process）是深度学习的主要研究领域。而计算机视觉的三大任务是图像分类、目标检测和目标分割。
译自：https://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ 发布于2014年7月7日 神经网络，深度学习，表征，NLP，递归神经网络 介绍 在过去的几年里，深度神经网络主导了模式识别。它们将先前的艺术状态浮出水面，用于许多计算机视觉任务。语音识别也在以这种方式发展。 但是，尽管有这样的结果，我们不得不怀疑，为什么它们工作得这么好？ 这篇文章回顾了将深层神经网络应用于自然语言处理（NLP）的一些非常显著的结果。 在这样做的过程中，我希望
弱监督目标检测(WSOD)和定位(WSOL)，即使用图像级标签检测图像中包含边界框的多个或单个实例，是CV领域中长期存在且具有挑战性的任务。 随着深度神经网络在目标检测中的成功，WSOD和WSOL都受到了前所未有的关注。 在深度学习时代，已有数百种WSOD和WSOL方法和大量技术被提出。 为此，本文将WSOL视为WSOD的一个子任务，并对近年来WSOD的成就进行了全面的综述。 具体来说，我们首先描述了WSOD的制定和设置，包括产生的背景、面临的挑战、基本框架。 同时，总结和分析了提高检测性能的各种先进技术和训练技巧。 然后，介绍了目前广泛使用的WSOD数据集和评价指标。 最后，讨论了WSOD的未来发展方向。 我们相信这些总结可以为今后的WSOD和WSOL研究铺平道路。
早期帕金森病(PD)的诊断仍然是临床上的一大挑战。以往的研究仅用黑质(SN)中的铁、神经肽(NM)或黑体-1(N1)征本身并不能为这些方法的临床应用提供足够高的诊断性能。本研究的目的是利用单个三维磁化传递对比(MTC)梯度回波序列提取代表整个SN的NM复合体体积、铁含量和体积，以及N1征作为潜在的互补成像生物标志物，并评估它们在早期PD中的诊断性能和临床相关性。对40例早期特发性帕金森病患者和40例年龄、性别匹配的健康对照(HCS)进行3T扫描。使用动态编程(DP)边界检测算法半自动地确定NM边界(代表SN部致密区(SNPC)和脑桥臂旁色素神经核)和铁边界(代表总SN(SNPC和SN网状部))。受试者操作特性分析用于评估这些成像生物标志物在早期帕金森病诊断中的作用。应用相关分析研究这些影像指标与临床评分的关系。我们还引入了NM和总铁重叠体积的概念，以证明NM相对于含铁SN的损失。此外，所有80例患者均独立评估N1征象。PD组SN中NM和SN体积低于HCS组，而SN中铁含量高于HCS组。有趣的是，双侧N1信号缺失的帕金森病患者的铁含量最高。单项测量的两个半球的平均值的曲线下面积(AUC)值为：NM复合体体积为0.960；SN总体积为0.788；SN铁含量为0.740；N1标志为0.891。通过二元Logistic回归将NM复合体体积与以下测量中的每一项相结合，得到了右侧和左侧的平均0AUC值：总铁含量为0.976；总SN体积为0.969，重叠体积为0.965，N1符号为0.983。我们发现SN体积与UPDRS-III呈负相关(R2=0.22，p=0.002)。虽然N1标志表现良好，但它不包含任何有关铁含量或NM数量的信息，因此，将该标志与NM和RON测量结合起来，可以更好地解释当N1标志在PD受试者中消失时发生的情况。总之，从单个MTC序列得出的NM复合体体积、SN体积、铁含量和N1征的组合为理解和诊断早期PD提供了补充信息。
对于某些场景来说可能是必要的，但可能并不适合所有场景。因此我们首先看看为什么当并发写入Hudi 或任何表格式时我们需要锁提供程序。如果两个并发写入修改同一组数据，我们只能允许其中一个成功并中止另一个，因为至少与乐观并发控制（OCC）存在冲突。我们可以尝试设计和实现基于 MVCC 的模型，但当前还没有做到这一点。因此仅使用纯 OCC，任何两个并发写入重叠数据都无法成功。因此为了解决冲突和某些表管理服务，我们需要锁，因为在任何时间点只有其中一个可以操作临界区。因此我们采用锁提供程序来确保两个写入之间协调此类冲突解决和表管理服务。总结如下
1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。
在评估模型质量的各种指标中，有两个比较常用：（1）在未曾见过的数据上的预测准确度；（2）对模型的解释。对于（2），科学家更喜欢更简单的模型，因为响应和协变量之间的关系更清晰。当预测量（predictor）的数量很大时，简约性问题就会变得尤其重要。当预测量的数量很大时，我们往往希望确定出一个能展现最强效果的小子集。
动态规划是一种将复杂问题分解成很多子问题并将子问题的求解结果存储起来避免重复求解的一种算法。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：社媒派SMP 题目：OneEE：一个针对重叠和嵌套事件抽取的One-stage框架 OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and Nested Event Extraction 作者：曹虎（武汉大学），李京烨（武汉大学），苏方方（武汉大学），李霏（武汉大学），费豪（新加坡国立大学），吴胜琼（新加坡国立大学），李波波（武汉大学），赵亮（圣保罗大学），姬东鸿（武汉大学） 会议：COLING 2022 论文
代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「PREDATOR」，即可直接下载。
在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。
下面要介绍的论文发于2019年12月，题为「ROIMIX: PROPOSAL-FUSION AMONG MULTIPLE IMAGESFOR UNDERWATER OBJECT DETECTION」。
图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。
论文： https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-014-1289-4
目前主流的高精度实例物体分割框架都是基于很强的物体检测方法，如 Fast/Faster R-CNN, YOLO 等。虽然不同的方法设计了不同的结构，但是这些方法都遵循着一个基本的规则：首先从图像中生成大量的候选区域，然后用非极大值抑制（NMS）算法从这些数以千计的候选区域中剔除那些重复的候选区域。
定义：最先发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一，所以它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。
阅读是一种进化上的新发展，它招募和调节连接初级和语言处理区域的大脑回路。我们研究了大脑物理结构的指标是否与阅读表现相关，以及遗传变异是否影响这种关系。为此，我们使用了9 - 10岁儿童的青少年大脑认知发展数据集(n = 9013)，并关注了150项皮质表面积(CSA)和厚度的测量。我们的研究结果表明，阅读表现与包括阅读网络相关区域在内的九种大脑结构有关。此外，我们表明，这种关系部分是由遗传因素介导的，包括其中两个测量：整个左半球的CSA，特别是左颞上回的CSA。这些影响强调了基因、大脑和阅读之间复杂而微妙的相互作用，这是一种部分可遗传的多基因技能，依赖于分布式网络。
递归算法是一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。它通常把一个大型复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来求解。
算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。 算法步骤： 1 从数列中挑出一个元素，称为
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。
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在《使用Excel切片器切换图表》中，我们看到可以根据切片器中的选择来显示图表，但只是给出了简略的介绍。这段时间抽空研究了一下，给出制作过程。
算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。 算法步骤： 1. 从数列中挑出一个元素，称为「基准」（pivot），
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(n log n) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。
跨领域推荐系统（Cross domain recommender systems，CDRS）能够通过源领域的信息对目标领域进行辅助推荐，CDRS由三个基本要素构成：领域（domain），用户-项目重叠场景（user-item overlap scenarios）和推荐任务（recommendation tasks）。这篇研究的目的就是明确几种广泛使用的CDRS三要素的定义，确定它们之间的通用特征，在已明确的定义框架下对研究进行分类，根据算法类型将同类研究进行组合，阐述现存的问题，推荐CDRS未来的研究方向。为了完成这些目标，我们挑选出94篇文献进行分析并最终完成本综述。我们根据标签法对选出的文献进行分类，并且设计了一个分类坐标系。在分类坐标系中，我们发现研究类域的文献所占权重最大，为62%，研究时域的文献所占权重最小，为3%，和研究用户-项目重叠场景的文献所占权重相同。研究单目标领域推荐任务的文献占有78%，研究跨领域推荐任务的文献只有10%。在29个数据集中，MovieLens所占权重最大，为22%，Yahoo-music所占权重最小，只有1%。在7种已定义算法类别中，基于因式分解的算法占了总数的37%，基于语义分析的算法占了6%。最终，我们总结出5种不同的未来研究方向。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。上一次我们介绍到tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（一）。今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
精益管理的起源可以追溯到20世纪50年代的丰田生产系统，甚至可以追溯到亨利·福特在底特律进行的生产创新。精益这个词在20世纪80年代随着詹姆斯·沃马克和丹尼尔·T·琼斯对美国汽车工业的研究 《改变世界的机器》而出现。我们今天知道的精益知识体系有着丰富的遗产和许多杰出的贡献者。
来源：PaperWeekly本文约2600字，建议阅读9分钟本文提出了一个统一命名实体识别框架，通过对词与词之间的关系进行分类的方式同时解决三种命名实体识别子任务。 引言 本研究重新审视了统一命名实体识别中的核心问题，即词与词之间的关系建模，并提出将所有类型的命名实体识别统一采用一种词对关系分类的方法进行建模。所提出的系统广泛地在 14 个命名实体识别数据集刷新了最好的分数。 论文题目： 基于词对关系建模的统一命名实体识别系统 Unified Named Entity Recognition as Wo
Site 在介绍 VPN 时经常会提到“Site”， Site（站点）的含义可以从下述几个方面理解： Site 是指相互之间具备 IP 连通性的一组 IP 系统，并且，这组 IP 系统的 IP 连通性不需通过运营商网络实现。
文章：CONSTRAINED BUNDLE ADJUSTMENT FOR STRUCTURE FROM MOTION USING UNCALIBRATED MULTI-CAMERA SYSTEMS
动态规划也用于优化问题。像分治法一样，动态规划通过组合子问题的解决方案来解决问题。而且，动态规划算法只解决一次每个子问题，然后将其答案保存在表格中，从而避免了每次重新计算答案的工作。
首先我们根据一个面试题来进入位图的理解 1. 面试题 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。
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k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。
出自博客园 原文地址：http://kb.cnblogs.com/page/210687/ 算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（s
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
| 导语 leveldb是google开源的单机key-value存储引擎。基于Log-Structured-Merge Tree的实现。本文先介绍leveldb的总体架构，然后从各个基本操作出发，介绍leveldb的底层实现细节。 一、leveldb的特点 1.key和value可以是任意长度的字节数组 2.数据在磁盘上按key有序存储，调用者可以提供比较函数 3.提供了基本的操作：Put(key,value), Get(key), Delete(key)。支持多个基本操作组合一次批量的原子操作。 4
假如只差一步就能走完整个台阶，要分为几种情况？因为每一步能走一级或者两级台阶，所以有如下两种情况：
“两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
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