public abstract class ResourceBundle extends Object 下列类的父类： ListResourceBundle, PropertyResourceBundle 资源束包含特定于语言环境的对象。当程序需要一个特定于语言环境的资源时，如 String ，程序可以从适合当前用户语言环境的资源束中装入它。以这种方式，可以写大部分独立于用户语言环境的程序代码，它与大部分资源束中的特定于语言环境的信息相隔离。 这使得编程可以： 容易本地化或翻译成不同的语言 一次处理多种语言环境 以后容易更改以支持更多的语言环境 一个资源束从概念上讲是相关的类集合，这些类是从 ResourceBundle 继承而来的。 ResourceBundle 的每个相关的子类有同一基名并加上标识它的语言环境的附加成分。例如，假设您的资源束命名为 MyResources。您写的第一个类可能是缺省的资源束，它与它的家族有同一个名字–MyResources 。也可按需要提供许多特定于语言环境的类：例如，可能为它提供一个德文的名字 MyResources_de。 ResourceBundle 的每个相关的子类包含同样的项目，但是项目已经为那个 ResourceBundle 子类描述的语言环境所翻译。例如，MyResources 和 MyResources_de 可能都有一个用在确认操作按钮上的 String 。在 MyResources 中，String 可能包含 OK ，在 MyResources_de 中，它可能包含 Gut。 如果对不同的国家有不同的资源，可做出规定：例如， MyResources_de_CH 是 Switzerland 的资源。如果仅想更改规定中的一些资源，可以这样做。 当您的程序需要特定于语言环境的对象时，它使用 getBundle 方法装入 ResourceBundle 类： ResourceBundle myResources = ResourceBundle.getBundle(“MyResources”, currentLocale); 第一个参数指定包含有疑问对象的资源束的家族名。第二个参数指定了期望的语言环境。getBundle 使用这两个参数来构造 ResourceBundle 子类的名字，它应按下面的方法装入。 资源束用不同的后缀查找类，根据(1) 期望的语言环境和 (2) 缺省的语言环境(基类), 以下面从更低级别(指定较多的)到父类级别(指定较少的)的顺序来查找： baseclass + “_” + language1 + “_” + country1 + “_” + variant1 baseclass + “_” + language1 + “_” + country1 baseclass + “_” + language1 baseclass baseclass + “_” + language2 + “_” + country2 + “_” + variant2 baseclass + “_” + language2 + “_” + country2 baseclass + “_” + language2 查找的结果是一个类，但是那个类可能由磁盘上的特性文件支持。如果查找失败，getBundle() 抛出 MissingResourceException 异常。 基类必须 完全合格(例如，myPackage.MyResources, 而不仅仅是 MyResources)。 它必须是您的代码可执行的；它不能是对调用 ResourceBundle.getBundle 的包私有的类。 注意：ResourceBundle 被内部用于访问 NumberFormats、Collation 等。查找策略是相同的。 资源束包含键/值对。键用于唯一地识别资源束中特定于语言环境的对象。下面是一个包含键/值对的 ListResourceBundle 的例子： class MyResource extends ListResourceBundle { public Object[][] getContents() { return contents; } static final Object[][] contents = { // LOCALIZE THIS {“OkKey”, “OK”}, {“CancelKey”, “Cancel”}, // END OF MATERIAL TO LOCALIZE }; } 键总是 String。 在这个例子中，键是 OkKey 和 CancelKey。 在上面的例子中，值也是 String–OK 和 Cancel–但是它们不是一定如此。值可
最近，也不知道什么原因，经常有粉丝问我关于Netty的问题。难道是大厂面试更卷了，开始关注更加底层的框架了？先不深究什么原因了，今天，我给大家分享一下什么是Netty，它能解决什么问题？
传统的 Android Package Kit (APK) 包含应用支持的所有设备的代码和资源 (布局文件、图像等)。因此，您在安装 APK 时可能装上了一些您永远不会用到的资源。您的屏幕尺寸不会改变，您的 CPU 也不会; 您通常不会说应用所支持的所有语言。很明显，APK 里的内容的比您要求的更多，占用的空间也比实际需要的更多。
SM依赖线程级并行, 以最大化功能单元的利用率, 因此利用率与常驻线程束的数量直接相关. 在指令发出和完成之间对时钟周期被定义为指令延迟. 每当一个时钟周期中所有的线程调度器都有一个符合条件的线程束时, 可以达到计算资源的完全利用. 这就可以保证, 通过在其他常驻线程束中发布其他指令, 可以隐藏每个指令的延迟.
有位工作五年的小伙伴在面试的时候被问到RocketMQ的分布式事务实现原理。他说他只知道RocketMQ能够支持事务，但是没有了解过它的事务实现原理。
空中三角测量一般分为两种：模拟空中三角测量（光学机械法空中三角测量）和解析空中三角测量（俗称：电算加密）。
什么是Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿？关于这个问题至少有20位以上的粉丝咨询过我。这确实是一道互联网大厂的高频面试题。今天，我给大家来聊一聊。
在这篇文章中，我将全面介绍如何将一个整体的、庞大的、普通的应用转化为一个模块化应用束。以下是我们已取得的成果：
虽然权健自称“传承中医文化精髓”，但上述“创新研发”的神奇产品，无一不夹杂科学科技之名。然后层层“直销”，敛起巨额财富，留下女童周洋一样的可怜。
摘要：在人类妊娠的中晚期，神经快速发育是由包括神经元迁移、细胞组织、皮层分层和髓鞘形成等基本过程所支撑的。在这个时期，白质的生长和成熟为一个高效的结构连接网络奠定了基础。关于健康人类胎儿大脑发育轨迹的详细知识有限，部分原因是在这一人群中获取高质量的MRI数据存在固有的挑战。在这里，我们使用最先进的高分辨率多壳运动校正扩散加权MRI(dMRI)，作为正在发展的人类连接体项目(dHCP)的一部分，来表征113个22 - 37周妊娠的胎儿的白质微结构在子宫内的成熟。我们定义了5个主要的白质束，并利用传统的扩散张量模型和多壳多组织模型对其微观结构特征进行了表征。与关联束相比，我们在丘脑皮层纤维中发现了独特的成熟趋势，并在胼胝体的特定部位发现了不同的成熟趋势。虽然胼胝体压部的部分各向异性呈线性增长，但其他大部分白质束的部分各向异性呈复杂的非线性趋势，在妊娠早期部分各向异性先是下降，随后又增加。后者特别值得关注，因为它与之前在子宫外早产儿中描述的趋势明显不同，这表明这种正常的胎儿数据可以为了解与早产相关的神经发育损伤的连接性异常提供重要的见解。 1.简述 在人类胎儿中，大脑主要白质通路发展在妊娠前第二第三阶段极其迅速而有明显分层顺序。这些白质连接的结构和完整性在支持和协调功能网络中有不可或缺的作用。目前对这些过程的了解很大程度上依赖于死亡后的数据。胎儿MRI可以捕获全脑在其生存和功能状态下的发育，从而为了解正常生长提供重要的额外信息。特别是白质，这可以包括发展的远程连接和特定区域的轨迹的详细的调查。 早产儿认知和运动问题的高患病率强调了更好地理解这一关键时期的重要性。在这些婴儿中，早期暴露于子宫外环境可能会影响后来的神经发育轨迹。多项证据表明，白质异常是主要的病理，进一步表明，这种特殊的组织类型既处于发展的关键阶段，又易受外部影响。 在这种情况下，表征子宫内白质成熟具有重要的规范性参考作用。 由于难以从这一人群中获取固有的成像数据，例如处理与母质组织和胎儿持续运动相关的图像伪影，因此使用MRI等非侵入性方法对胎儿白质束的体内发育进行精确表征具有挑战性。 还需要招募足够多的受试者来解释人口异质性和年龄效应。以往的研究也很难概括为典型发育的代表，因为它们包括了脑异常或子宫外早产儿的临床人群。所有现有的研究都使用扩散张量成像(DTI)来描述微观结构的变化;然而，结果并不一致。虽然一些研究报道了DTI指标与胎龄(GA)之间的线性关系，其他研究拟合了非线性模型，其他研究仍未发现明显的年龄依赖性。 在这项研究中，我们利用最先进的高角度分辨率多壳扩散加权MRI (dMRI)采集技术来解决DTI的局限性和胎儿成像的挑战，以及专门为研究具有挑战性的胎儿数据而开发的重建和处理管道，这是发展中的人类连接体项目(dHCP)的一部分(http://www.developingconnectome. org)。我们应用新开发和优化的方法，在一个大队列的从22到37周的113个健康胎儿。 通过这些方法，我们能够描绘出特定的白质束，包括左右皮质脊髓束(CST)(一个投射束的例子)，视辐射束(ORs)和下纵束(ILF)(联合束的例子)，以及胼胝体(CC)(连合束的例子)。选择这些特定束是因为已知它们的发育轨迹存在差异，而且它们的损伤或异常发育与神经发育障碍或智力残疾的病理生理学有关。这项研究是对人类妊娠中后期白质微结构成熟变化的最大规模和最详细的宫内特征研究，为我们提高对神经发育障碍的神经病理生理学基础的理解提供了宝贵的资源。 2. 结果 2.1 胎儿队列中全脑发育和FA的规范趋势 胎儿dMRI数据收集于151例(22岁至38周)的dHCP。每个受试者采用dHCP预处理流水线进行处理，包括考虑胎儿运动不可预测、回声平面成像几何畸变、胎儿位置差异引起的信号强度不均匀性等具体措施。胎儿头部较小，与线圈距离较远，信噪比较差。在接受人工评估的151名受试者中，38名受试者因采集过程中过度运动而失败。 为了验证数据集显示了正常的容量增长预期趋势，我们计算了每个受试者的全脑容量和胎龄之间的关系。与现有的文献一致，我们发现在整个研究期间，体积呈强的线性增长。全脑平均FA与GA呈相似的正线性关系(图1C)。
选自medium 作者：Ozan Çağlayan 机器之心编译 参与：蒋思源、Smith 本文总结了最近发表的论文「神经机器翻译的六大挑战（Six Challenges for Neural Machine Translation）」，并希望读者能看到神经机器翻译的不足和未来的发展方向。 该论文论述的神经机器翻译（NMT）六大挑战：领域误匹配、训练数据的总量、生僻词、长句子、词对齐和束搜索（beam search）。 Nematus 和 Moses 都是使用 WMT 和 OPUS 数据集训练 NMT 和
港交所最新公告显示，韩束、一叶子、红色小象等知名国货美妆品牌的母公司上美集团于10月5日更新招股书，由中金公司、摩根大通和中信证券担任联席保荐人，再次向港交所发出上市申请。 值得一提的是，这已经是上美集团第三次向IPO发起挑战了，期间还经历了从A股到港股的转舵。 早在去年2月份，上美集团就宣布和中信证券签署上市辅导协议，为A股上市做准备。但由于辅导进程不顺利，上美集团在今年1月17日转投港股，向港交所递交首份IPO招股书。可惜的是，上美集团这一次还是没能如期通过上市聆讯。7月份，招股书到期失效，其上市计划被
近日爱点击集团宣布增持畅移科技，表示会“将畅移在社交电商解决方案领域的专长、爱点击卓越的数据分析能力和双方的客户基础和资源，进行有机融合并发挥综效。”
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：程耀彤、路雪 本文介绍了贪婪搜索解码算法和束搜索解码算法的定义及其 Python 实现。 自然语言处理任务如图像描述生成和机器翻译，涉及生成一系列的单词。通常，针对这些问题开发的模型的工作方式是生成在输出词汇表上的概率分布，并通过解码算法对概率分布进行采样以生成可能性最大的单词序列。在本教程中，你将学习可用于文本生成问题的贪婪搜索和束搜索解码算法。 完成本教程，你将了解： 文本生成问题中的解码问题； 贪
每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。
而是来自中国规模最大的汽车主机厂——上汽。更准确来说，是来自上汽零束，自述是智能车时代下的“店小二”。
执行功能是涉及工作记忆/更新、设置转移和抑制等能力的高级认知过程。这些复杂的认知功能是由广泛分布的认知网络之间的相互作用实现的，由白质束支持。执行功能障碍在影响白质的神经系统疾病中很常见；然而，特定的神经束是否对正常的执行功能至关重要尚不清楚。我们回顾了在胶质瘤清醒手术中使用直接电刺激、基于体素、基于束和束的病变症状映射和弥散张量成像，以探索健康和受损成人白质束完整性和执行功能之间的关系的因果和相关证据。胼胝体始终与所有的执行过程相关，特别是它的前节段。因果关系和相关性证据都显示，上纵束显著支持执行功能，特别是工作记忆。更具体地说，强有力的证据表明，上纵束的第二分支对所有的执行功能都至关重要，特别是对灵活性。整体结果显示，语言任务的左侧偏侧化，而具有视觉需求的执行任务的右侧偏侧化。额束可能支持执行功能，然而，需要更多的证据来阐明它参与执行任务是否超出了语言的控制。越来越多的证据表明，连接皮质和皮层下灰质区域的右侧束网络支持评估反应抑制任务的执行，一些表明右丘脑前辐射的作用。最后，相关证据表明扣带束在执行功能中发挥了作用，特别是在评估抑制的任务中。我们根据目前关于这些神经束的功能作用的知识、对支持执行功能的大脑网络的描述以及对脑肿瘤患者的临床意义来讨论这些发现。
活动即将开启，扫码报名 1、英特尔自动驾驶业务部门Mobileye秘密提交IPO申请 2、比亚迪1月销量重回全球新能源乘用车榜首 3、俄政府解封最大盗版资源站，以缓解制裁压力 4、三星证实遭黑客入侵，Galaxy手机源代码被泄露 5、发改委：今年将重点解决汽车等制造业领域芯片短缺问题 6、爆料称iPhone 15全系升级“感叹号”设计 7、俄乌冲突引发车用线束大量缺货 8、马斯克：自动驾驶汽车将让交通状况恶化 9、英伟达宣布收购以色列数据存储方案供应商Excelero 10、郭明錤预测苹果今年将发布30W
头部追踪是VR头显非常重要的技术指标，最传统的方法是使用惯性传感器，但惯性传感器只能追踪头部的转动，要想追踪头部的位移，需引入光学系统。Valve的Lighthouse追踪系统是目前较好的VR光学跟踪方案。 Lighthouse是基于一组传感器，能监测配套基站激光束的跟踪系统，为HTC Vive提供Room Scale房型虚拟现实体验，通过VR头显和控制器追踪定位空间。 Lighthouse追踪技术 Lighthouse由两个基站构成，每个基站里有一个红外LED阵列，两个转轴互相垂直的旋转的红外激光发射器。
作者介绍：高剑林，腾讯架构平台部，平台开发中心基础研发组组长。先后从事过通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的涉及—从硬件和软件的结合，以及OS多个层面综合考虑系统设计，找出最优路径
选自Caffe2 Blog 机器之心编译 近日，Facebook 共享了 Caffe2 在支持循环神经网络（RNN）方面的最新成果。在 Caffe2 RNN 中，最突出的亮点是几乎零开销的 RNN 引擎，它不仅可执行任意 RNN 单元且难以置信地灵活，还可以进行束搜索；Caffe2 RNN 还允许每块 GPU 使用大批量数据进行训练，并实现了所谓的静态 RNN。通过 Caffe2 RNN，Facebook 的神经机器翻译的效率提升高达 2.5x，Facebook 全部的机器翻译模型从基于短语的系统转换为所有
选自Baidu Research 作者：Jonathan Raiman & John Miller 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南、蒋思源 近日，百度人工智能实验室的 Jonathan Raiman 和 John Miller 提出了在问答类检索提取答案的新方法 Globally Normalized Reader（GNR），通过将问答类检索当成搜索问题，选取关键句子、标定起始词和终止词定位答案，在得到相同表现水平的同时降低了计算复杂度，并能有效应对过拟合。GNR 在斯坦福 SQAD 数据集的实验中得到
大多数激光器输出的激光光束都属于基模高斯光束，其在轴向的振幅遵从高斯分布，如图1-37所示。
在Deno项目的源代码中，time.rs文件位于deno/ext/kv/路径下，它的作用是实现了与时间相关的功能，为Deno的KV存储模块提供了时间戳的生成和处理方法。
AI 科技评论按：斯坦福大学 NLP 组（Stanford NLP Group）昨晚发出公告，文本理解挑战赛 & 数据集 SQuAD 升级为 SQuAD 2.0，在原来基础上增加对抗性问题的同时，也新增了一项任务「判断一个问题能否根据提供的阅读文本作答」。新版本 SQuAD 2.0 由斯坦福大学计算机系 Pranav Rajpurkar, Robin Jia, Percy Liang 三人在获得 ACL 2018 最佳论文奖的论文《Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD》（https://arxiv.org/abs/1806.03822）中提出。SQuAD 页面的主题色也从玫红色更换为了蓝紫色。
论文名称：4D Association Graph for Realtime Multi-person Motion Capture Using Multiple Video Cameras
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
MVC模式使应用程序的不同方面（输入逻辑，业务逻辑 和 UI逻辑）分离，同时提供这些元素之间的松耦合。
电子断层扫描是解析包含完整细胞区域的纳米级样本的三维结构的重要工具。细胞内部并不规则且拥挤，其内部结构在二维投影图像中会重叠。然而，远非一个混沌不堪的“细胞内容”，细胞内部实则高度有序。冷冻电子断层扫描能够揭示出细胞内部的瞬态超级复合体和长程相互作用，例如，不同细胞机制在病毒工厂中以协调的大型装配方式运作。从倾斜系列数据开始，断层图重构相对直接，尤其是当样品含有用于帮助对齐倾斜视图的基准标记时，因为这些倾斜角度是已知的（图5）。对于倾斜样品的三维散焦校正更为复杂，但可行，如在NovaCTF中实现的那样（Turonova等人，2017年）。
今天周五，下午也没有课，我就不睡午觉啦~最近还是比较忙的，没有很多时间来专心的写东西。
这是ST团队进行的一个示例实验。在一个单独的实验中揭示所有具有空间分辨率的小鼠大脑mRNA。
GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，也可以把GPU看成是CPU的协处理器，因此当在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示。
作者：啸语 作者公众号：啸语 摘自：品玩(http://www.pingwest.com) 随着微系统、全脑仿真等技术的进步，意识上传不再是遥不可及的科幻，本文介绍两种可能的意识上传技术路线。 一种路线是逐渐把生物脑的功能转移到“外皮层”，以类似于特修斯之船的方式，转变为赛博格或者说半机械人。 首先，随着脑机接口、脑植入电极以及相关理论研究的进步，用人造神经元逐步替换大脑的可能性出现。 黑石微系统（Blackrock Microsystems）开发的犹它阵列，帮助大脑之门（BrainGate）项目实现了全
CVPR 2020 | Social-STGCNN：一种用于行人轨迹预测的社会时空图卷积神经网络
来自澳洲Florey 神经科学与心理健康研究所的Remika Mito在Brain杂志上发文，基于全新的FBA（fixel-based analysis）方法，作者探究了AD与MCI患者的白质纤维束的变化。作者发现，AD患者相对于健康组，其多个纤维束的纤维密度和纤维束截面均有显著降低；而MCI患者主要在后扣带束区域有显著降低。作者认为FBA分析具有以下优点：（1）可适用于纤维交叉区域；（2）可在微观结构层次和宏观结构层次上进行分析。 背景 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, A
由于其开放性，Android 在其前十年取得了显著的增长。有大量的设备可供选择，蓬勃发展的开发者生态系统提供了许多应用和游戏，为这些设备赋予了长久的生命力。作为开发者，您希望确保用户尽可能获得最佳体验，并确保您的应用尽可能在所有这些设备上运行。您还希望尽可能多的用户安装您的应用; 您也希望他们持续使用它; 并且您不希望他们因您无法控制的原因卸载您的应用。到目前为止，Android 应用的发布和分发方式在所有这些方面都有待改进。我想观察一下开发者面临的一些挑战，并告诉您 Google 正在采取哪些措施来提供帮助。
了解参与基因表达、线粒体呼吸或病毒感染等高度复杂过程的蛋白质的详细分子结构，对我们理解这些过程大有帮助。然而，要确定包含数十个独立蛋白质亚基的大型动态大分子复合物的分子结构往往十分困难。此外，整体膜蛋白一旦脱离脂质环境，通常就无法结晶，因此很难通过 X 射线衍射来解析其结构问题，而且许多整体膜蛋白体积过大，无法进行核磁共振成像。原则上，电子显微镜（EM）可以观察到直径在100至300 Å范围内的离散物体。实际上，在获得高分辨率图像之前，高强度的电子显微镜光束往往会损坏样本。在冷冻电子显微镜（cryo-EM）中，将含有许多相关结构单独副本的样品快速冷冻在玻璃体（或非结晶）冰中，并在使用电子显微镜进行二维观察时保持冷冻状态，从而大大减少了电子束对样品的损坏。
屏幕刷新频率即图像在屏幕上更新的速度，即每秒图像更新的次数，它的单位是赫兹（Hz）。一般笔记本的值是60Hz。这个值受屏幕分辨率、屏幕尺寸、显卡影响。
对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。又比如训练时使用基于强化学习或者最小风险训练的方法需要从模型中随机采集多个不一样的样本来计算句子级的损失，而一般的确定性方法不能提供所需要的随机性。本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。
花园中有 n 朵花，第 i 朵花会在 bloomDay[i] 时盛开，恰好 可以用于 一束 花中。
美国科学家已使用机器学习来减少来自同步加速器光源光子束的不必要波动。该技术通过稳定同步加速器的电子束来做到这一点，并为下一代设施的发展提供了重要参考。
这一篇笔记梳理下Y型分束器的相关知识点。Y型分束器作为集成光路中的一个基本元件，其结构非常简单，也就是Y型，其主要作用是实现光的分束与合束。
虽然语言功能的双流神经认知模型在当下已经围绕不同的神经解剖网络分别支持语义和语音加工的观点达成一致，但这些网络中特定的白质成分仍然存在争议。本研究在一项横断研究中考察了白质结构连通性和词汇产出之间的关系，研究对象为42名因单侧左半球中风而患失语症的被试。具体地说，我们从弥散频谱成像数据中为每个被试重建了一个局部连接体矩阵，并根据他们对图片命名测试和词汇产出的计算模型的反应，对这些矩阵进行了语义和语音能力指数的回归。这些连接分析表明，位于背侧(弓状束)和腹侧(额枕下部、钩状束和中纵束)束都与语义能力有关，而与语音能力有关的束更多地位于背侧，包括弓状束和中纵束。还发现与包括后扣带束和穹窿在内的边缘通路有关。所有对照总病变体积的分析和所有显示阳性关联的结果使用错误发现率（FDR）方法进行多重比较矫正，p<0.05。这些结果挑战了否认弓状束在语义加工中的作用和否认腹侧流通路在语言产出中的作用的双流理论。它们还阐明了边缘系统对词汇产生的语义和语音加工的贡献。研究发表在BRAIN杂志。
背景：脑卒中后的运动结果可以通过下行皮质运动通路的结构和功能生物标志物来预测，通常分别通过磁共振成像和经颅磁刺激来测量。然而，完整的皮质运动功能的确切结构决定因素尚不清楚。识别皮质运动通路的结构和功能联系可以为脑卒中后运动损伤的机制提供有价值的见解。这项研究使用监督机器学习来分类上肢运动诱发电位状态，使用卒中早期获得的MRI测量。方法：回顾性分析脑卒中后1周内上肢中重度无力患者91例(女性49例，年龄35 ~ 97岁)的资料。使用T1和弥散加权MRI的指标训练支持向量机分类器来分类运动诱发电位状态，使用经
📒博客首页：蔚说的博客 🎉欢迎关注🔎点赞👍收藏⭐️留言📝 🙏作者水平很有限，如果发现错误，求告知，多谢！ 🌺有问题可私信交流！！！ （千鋒教育讀書筆記）僅供學習交流 目录 約束介紹 約束詳解 非空約束 唯一約束 主鍵約束 主鍵自動增長 聯合主鍵 外鍵約束 ---- 在創建數據表的時候，指定的對數據表的列的數據限制性的要求（對表中的數據進行限制） 約束介紹 添加限制的意義： 保證數據的有效性 保證數據的完整性 保證數據的正確性 字段常見的約束： 非空（not null）：限制此列的值必須提供，不能nu
完备性：指任何两个消费束都是可比较的。反身性：任何消费束至少与本身同样好。传递性：指假如消费者认为
本综述总结了当前冷冻电子显微镜（Cryo-EM）成像在分子、细胞和结构生物学家中所能达到的方法和结果，这对于希望理解所需条件以及该如何帮助解答他们的研究问题的人来说很有用。它涵盖了样本准备、显微镜和数据收集、图像处理、三维（3D）的主要问题。
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
对象存储
云直播
