本文来自群友点云侠同学的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。 摘要 我们解决了使用结构特定的局部描述符来估计两个模型之间的对准姿态的问题。...我们的描述符是使用2D图像数据和3D上下文形状数据的组合生成的，产生了一组半局部描述符，包含边缘和纹理结构的丰富外观和形状信息。这是通过定义描述描述符邻域的特征空间关系来实现的。...广泛接受的是，局部描述符在这个过程中提供了最高的稳定性，因为它们对杂乱和遮挡具有耐受性[1] 对于图像数据，通常会检测兴趣点或关键点，然后使用局部邻域的外观与上下文图像信息进行增强，从而生成最终的图像描述符...使用六边形网格对多点触控图像进行细分，关键点被定位为每个网格单元中具有最大幅度响应的像素。图像的拖尾分裂引出内在维度的概念[21]。单元中光谱方差的测量给出了关于局部图像结构的维数的信息。...虽然这已被证明是有效的，但上下文描述符无疑可以通过替代的基于几何和外观的差分度量来改进，可能使用目前仅用于局部图像结构分类的局部幅度、方向和相位。
如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性？ 如何学习具有功能可解释结构的网络？ 今天我们先说说第一条：如何使用语义图形模型来表示CNN？ 学习CNN的解释性图 假设CNN是预训练的用于目标分类。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层 每个节点 → 一个目标的模式 过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式 每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系 输入...因此，在解释图中，将一个低层中的每个模式与相邻的上一卷积层中的一些模式连接起来，我们一层一层地挖掘部件图案，给定从上卷积层挖掘出来的模式，我们选择激活峰作为当前卷积层中的部分模式，与不同图像之间的特定上卷积层模式保持稳定的空间关系...学习节点连接，学习节点间的空间关系。 挖掘多个聚类：一个具有多个父节点的节点V，它在不同的图像之间保持一定的空间关系。...检索到的节点不与标记部分重叠，而是表示所有图像中常见的形状。 构造与或图的语义层次结构 输入：1)解释图，2)每个语义部分输出很少(1-3)注释；输出：AOG作为语义部分定位的可解释模型。
它可以检查Web应用程序中的漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击、身份验证页上的弱口令长度等。它拥有一个操作方便的图形用户界面，并且能够创建专业级的Web站点安全审核报告。...这是国外一款非常不错的web检测工具，一般网络上有破解包，现在有8.0和10.0版本的破解包了。...10.0版本可以扫描的漏洞比较多，功能比较全，使用方法和8.0的使用方法差不少，下面我用8.0版本的来进行举例说明。...下载之后按照安装的过程安装和破解之后，成功安装以后，桌面出现两个图标： 一、配置测试扫描信息 1、点击进入“Acunetix Web Vulnerability Scanner...生成测试报告 扫描结束之后，需要保存为报告。
Mesenchymal细胞、免疫细胞和上皮细胞是三种不同类型的细胞，它们在结构、功能和位置等方面存在显著差异。 Mesenchymal细胞： 起源：Mesenchymal细胞源自胚胎中的中胚层组织。...它们可以分化为多种不同类型的细胞，如成骨细胞、软骨细胞、脂肪细胞等。 结构：Mesenchymal细胞通常呈纤维状或星形，具有多分支突起。 功能：它们在修复组织和骨骼发育中起着重要作用。...免疫细胞： 起源：免疫细胞是免疫系统的一部分，包括各种类型的白血细胞，如T细胞、B细胞、巨噬细胞、粒细胞等。 结构：免疫细胞具有多样性的形态和结构，根据类型不同而异。...上皮细胞： 起源：上皮细胞源自外胚层组织，构成身体的皮肤、黏膜、内脏器官等外界和内界表面的组织。 结构：上皮细胞通常密集排列，具有紧密连接的细胞间连接，形成生物屏障。...总结来说，这三种细胞类型在起源、结构、功能和位置等方面都存在差异。Mesenchymal细胞具有多向分化潜能，免疫细胞主要用于免疫防御，而上皮细胞构成生物屏障。它们各自在人体中担任不同的生物学角色。
本节从 jar 包的生成、结构、运作原理来分析 Spring Boot的实现。 jar包的生成 Spring Boot 的可执行 jar 包又称作 fat jar”,是包含所有三方依赖的 jar。...它与传统 jar 包最大的不同是包含了一个 lib 目录和内嵌了 web 容器(以下均以 tomcat 为例)。 jar 包通 常是由集成在 pom.xml 文件中的 maven 插件来生成的。...调用重载的 repackage 方法，进行具体(jar 包)文件的生成和 MANIFESTMF 的信息写入。 .最后，判断并执行 workingSource 的清除操作。...的目录结构。...本文给大家讲解的内容是SpringBoot打包部署解析：jar包的生成和结构 下篇文章给大家讲解的是SpringBoot打包部署解析：Launcher实现原理； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编；
尽管它们处理的数据类型和目标不同，但生成模型在蛋白质工程方面同样具有巨大的潜力。 自然进化通过随机过程（如突变和重组），结合有机体适应性的筛选机制，创造出新的蛋白质。...在此，作者专注于生成模型——那些可以生成蛋白质序列和/或结构的模型——特别是条件生成模型，这些模型生成与指定性质（如蛋白质家族、活性位点结构（称为功能位点支架）或指定的主链结构（称为逆向折叠））一致的序列和...一旦学习了模型参数，我们就可以使用模型来条件性地生成蛋白质序列或结构——也就是说，从模型中抽样产生具有高似然性的蛋白质，假设条件已经满足。...自回归模型的一个限制是它们只能用于按一个特定选定的顺序生成序列。为了解决这个限制，可以明确地训练具有不同顺序的模型，所谓的“顺序不可知”模型，并学习更灵活的自回归模型，这些模型可以以任意顺序生成序列。...无分类器和分类器引导的条件化方法都已应用于蛋白质结构生成任务，包括基于二级结构、粗略接触图、部分结构基序、对称性和生化属性的条件化。
例如表情包的标题，模型的返回结果为「两个熊猫熊的黑白照片」。...给冰墩墩的标题则是：「a picture of a panda bear with chinese characters in the background（熊猫图片，背景是汉字）」。...为了预训练一个具有理解和生成能力的统一模型，研究人员提出了多模态混合编码器-解码器（MED），能够用于多任务。 1、单模态编码器（Unimodal encoder），对图像和文本分别进行编码。...一个特定任务的[Encode]标记被附加到文本上，[Encode]的输出embedding被用作图像-文本对的多模态表示。...在计算损失时，研究人员采用0.1的标签平滑度(label smoothing)。与其他用于VLP的MLM损失相比，LM损失使模型具有泛化能力，能够将视觉信息转换为连贯的标题。
此外，由于其在采样配体自由态和配体结合态集合方面的特异性，NeuralPLexer在全局蛋白质结构预测准确性上一致超过AlphaFold2，无论是在具有大构象变化的代表性结构对还是在最近确定的配体结合蛋白上...多项研究已证明，深度生成模型能够生产出具有实验验证功能的全新设计的蛋白质，包括用于蛋白质序列设计的语言模型和用于蛋白质主链生成的扩散模型。...然而，目前尚无研究开发出能直接在原子级分辨率下预测结合复合体结构并具有与结构测定实验相当的准确性的生成模型。...模型对于具有大构象可变性的配体结合蛋白的结构预测能力评估 图 4 作者从AF2的预测中挑选了一组多样化的结构作为额外的模板输入。...NeuralPLexer生成忠实的结构集合的能力可能成为生成假设的强大工具，帮助解开与变构调节和酶催化相关的各种分子机制。
论文在权值空间将SENet和CondConv进行了总结，提出统一的框架WeightNet，能够根据样本特征动态生成卷积核权值，并且能通过调节超参数来达到准确率和速度间的trade-offundefined...WeightNet，该结构在权值空间上集成了SENet和CondConv的特点，先通过全局平均池化以及带sigmoid激活的全连接层来获得动态的激活向量(activiation vector)，然后利用激活向量进行后续的特征提取...Rethinking CondConv CondConv通过m维向量$\alpha$将$m$个卷积核进行加权合并得到最终的卷积核，由样本特征动态生成。...[073d559a0f47b9a5650c920d1072c41b.png] WeightNet核心模块的结构如图2所示，在生成激活向量$\alpha$时，为了减少参数量，使用reduction ratio...Conclusion 论文在权值空间将SENet和CondConv进行了总结，提出统一的框架WeightNet，能够根据样本特征动态生成卷积核权值，并且能通过调节超参数来达到准确率和速度间的trade-off
最近我们被客户要求撰写关于主题建模LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。...链接的页面可能共享相似或相关的内容。 另一种方法是通过主题搜索和探索文档。广泛的主题可能与文章中的各个部分（国家事务，体育）有关，但这些部分内或之间可能存在特定主题。...因此，在LDA模型下生成的文件将是“可爱的熊猫吃樱桃和西兰花”（LDA使用的是词袋模型）。 通过LDA学习主题模型 现在假设您有一组文档。...） 具有已知主题结构的LDA 如果先验地知道一组文档的主题结构，LDA可能是有用的。...文档中的单词越多分配给该主题，通常，权重（gamma）将在该文档主题分类上。 具有未知主题结构的LDA 通常在使用LDA时，您实际上并不知道文档的基础主题结构。
1 之前关于标题和描述是怎么做的？...allure.title("用户正常登陆") def test_login01(): pass @allure.title("用户名错误") def test_login02(): pass 查看报告...哦，对了，我也不知道干啥的！！！...allure.dynamic.story allure.dynamic.tag allure.dynamic.link allure.dynamic.issue allure.dynamic.testcase 2.3 类型说明和举例...2.3.1 allure.dynamic.title 动态标题： @allure.title("使用装饰器标题") def test_title(): print("CASE-01")
作者提出了一个多模态分子预训练模型，该模型结合了分子结构和生化特性的模态（structure-property multi-modal，SPMM），在一个共同的嵌入空间中对齐结构-性质特征，这使得模型能够考虑分子结构和性质之间的双向信息...尽管人们对为下游任务提供信息表示的大分子预训练模型越来越感兴趣，但对分子域的多模态预训练方法的尝试有限，特别是对于将多模态预训练模型应用于双向生成结构-性质的研究较为缺乏。...此外，SPM还可以预测给定的一对SMILES和PV是否代表相同的分子。如图1b所示，经过训练的SPMM可以同时用于多模态的下游任务，包括SMILES到PV的生成，以及PV到SMILES的生成。...如图1c所示，这些生成可以进一步应用于单模态的下游任务，例如性质预测和正向/逆向反应预测（即合成产物预测或底物预测）。 如图1b所示，模型通过自回归采样生成PV或SMILES。...提出的模型允许双向生成/预测分子结构和性质，以及下游任务，如反应预测。在此过程中，作者引入了一种将属性集合视为一种语言的方法，以便模型可以独立学习SMILES令牌与每个属性之间的关系。
在第一个报告中，微软亚洲研究院的段楠博士介绍了他们将 VQA（视觉问答）和 VQG（视觉问题生成）两项任务结合成一个统一模型 iQAN 的工作。...由于 VAQ 与 VQG 在某种程度上具有同构的结构和相反的输入输出，因此两者可以相互监督，以进一步同时提升两个任务的表现。 第二个报告由来自中科院自动化所黄岩介绍他们在图文匹配方面的工作。...来自西北工业大学的王鹏教授在第三个报告中介绍了他们在 Visual Dialog 生成方面的工作，他们提出了一种基于对抗学习的看图生成对话的方法，这种方法可以在保证问答信息的真实性的情况下，维持对话的连续性...近来的 VQA 和 VQG 都是两个比较热门的研究课题，但是基本上都是独立的研究。段楠认为这两项研究本质上具有同构的结构，即编码-融合-解码通道，不同之处只是 Q 和 A 的位置。...可以看出其生成对话的长度，相比其他方法要更长（这某种程度上也意味着包含更多的信息）。 四、如何找到竹筐里的熊猫？
您甚至可以插入鼠标和键盘来在设备上进行开发和调试，因为它具有功能齐全的Ubuntu 18.04 OS。 ? 2.电视（带HDMI输入和内置扬声器）。...建立AI模型 首先，需要开发和训练对象检测组件以识别特定的人脸和玩具。...宝爸最后决定采用四个类别训练模型：一个人脸和三个宝宝喜欢玩的玩具（飞机，火车和熊猫）。所有训练集图像（每类别150张图像）都是从使用同一台Sony IMX219摄像机录制的视频文件生成的。...语音质量提高了100倍，并且没有明显的延迟，即使它需要通过Internet进行API调用以从云中生成和下载生成的音频文件。...建立视频搜索和播放 如前所述，Qrio必须能够在YouTube上搜索并播放特定视频。最好的方法是使用自动化测试套件，该套件可以控制Web浏览器在YouTube中执行搜索并播放来自搜索结果的视频。
因为药物分子必须在体内精确地绑定到其对应的目标蛋白上，以发挥其特定的治疗效果。...受到上述挑战的启发，作者提出了一个由数据和化学知识驱动的基于结构的分子生成框架，命名为PocketFlow。...为了进行比较还计算了当前最先进的基于结构的深度生成模型生成的分子的五个属性。这里，使用了与评估LiGAN相同的测试集，包括具有PDB ID的十种不同类型的目标蛋白质。...一般来说，选择一个具有较大LE值的分子作为命中/先导化合物，可能意味着后续结构优化的空间较大。...ChemScore值的分布显示，PocketFlow和Pocket2Mol有更高的概率生成具有高结合亲和力的分子。LE的分布表明，PocketFlow倾向于生成具有更高LE的分子。
用脚印识别大熊猫技术 来源：新华网 研究人员开发出一种新技术，可以通过大熊猫的脚印来识别其身份和性别。...此外，由于这种技术仅需要一部智能手机和一把尺子用于收集和提交图像，因此非常适合用于研究像大熊猫这种行踪难觅的野生动物。...研究人员解释说，这个软件基于一个定制的统计模型，通过使用交叉验证判别分析和聚类方法，来“阅读”大熊猫的脚印并识别其特征。...AutoML自动生成人工智能程序软件 来源：科技部 据《纽约时报》报道，谷歌公司通过“AutoML”人工智能研究项目使计算机算法可以通过分析数据来学会执行特定任务，如开发其它机器学习算法。...此外，纳米纤维膜具有低阻力的特点，阻力在60Pa-270Pa内可调节，远低于国标（小于350Pa），也就是说，人佩戴之后不会觉得呼吸不顺畅。
CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。...CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。 CSV样本文件。...要从CSV文件读取数据，必须使用阅读器功能来生成阅读器对象。...结果被解释为字典，其中标题行是键，其他行是值。...熊猫提供了一种创建，操作和删除数据的简便方法。 您必须使用命令 pip install pandas 安装pandas库。
在此之后，我会介绍一下澜舟科技在文本生成方面的最新项目。 首先我来介绍一下文本生成的任务和主流的框架。文本生成的任务定义是输入结构化的数据、图片或者文本来生成一段新的文本。...下面我解释一下文本生成中如何融入常识和知识。在真实世界中，无论是不同的场景，不同的领域，都有自己的一些特定知识体系，包括常识知识和事实知识。我们希望在文本生成中融合这些常识和知识。...基于底层的大规模数据（包括通用的数据，垂直的数据和特定任务的数据），我们建立了一个轻量级神经网络生成模型，它是 encoder-decoder 架构。...我们还尝试了 ESG 报告生成，根据用户的输入生成该公司的 ESG 报告。ESG 报告是现在很多企业都需要提交的一个综合报告，它体现了一个企业的治理能力。...ESC 报告基本包含几大要素，每大要素又有一些要点。我们根据文本生成技术和信息抽取技术，就可以抽取重要信息并最终生成一个完整的报告。
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拷贝自身到所有驱动器根目录（盘符），命名为Setup.exe，在驱动器根目录生成 autorun.inf文件，并把它设置为隐藏、只读、系统 autorun.inf文件的作用是允许在双击磁盘时自动运行指定的某个文件...(2)传播方式 a、感染可执行文件 熊猫烧香病毒会搜索并感染系统中特定目录外的所有.EXE / .SCR / .PIF / .COM等文件，将自身捆绑在被感染文件前端，并在尾部添加标记信息：.WhBoy...注意，它感染的是特定目录外的，而某些系统目录是不去感染的，因为Windows系统某些可执行文件是有还原机制的，系统文件修改有时候会有报警提示。...b、感染网页 熊猫烧香病毒会查找系统以 .html 和 .asp 为后缀的文件，在里面插入网页标记，这个帧iframe会将另外一个URL嵌入到当前网页，并且宽度和高度设置为0（看不到）。...(4)破坏情况 a、熊猫烧香病毒同时会开另一个线程连接某网站下载DDOS程序进行发动恶意攻击 具有破坏功能，可开启附件攻击行为，熊猫烧香感染计算机台数非常多，它就能发动多台电脑发起DDOS攻击。
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