论文地址： http://arxiv.org/pdf/2109.07717v1.pdf
· 提名用于“不限癌种”实体肿瘤治疗的FGFR2/3临床前候选化合物（PCC），使英矽智能在2023年内提名的PCC总数达到六个；
后扣带回路（PCC）是大脑皮层中最为不了解的区域之一，但由于其独特的解剖和生理特性以及对高级认知功能和大脑疾病的重要贡献，近年来开始吸引越来越多的研究者。和前扣带回路相比，后扣带回路在人和动物模型中的研究相对较少，因此未来的研究方向应该专注于这一领域。本文作者详细介绍了近年来在后扣带回路方面的一些重要研究进展，包括跨物种和不同技术的结果，这些结果奠定了正式理论说明其功能的基础。基于这些证据，作者提出了一种三分法的观点，认为后扣带回路可以分为背侧PCC、腹侧PCC和后中央回皮层三个部分，分别支持执行、记忆和空间处理系统的整合。这一三分法的观点在之前的统一理论中消除了不一致性，为未来在这一领域的研究提供了有希望的新方向。
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种对同一隧道下主LSP和Hot LSP的识别方法、PCEP协议及计算机存储介质。
原标题：On the convergence of Video and 3D Graphics
在 PHP 安全测试中最单调乏味的任务之一就是检查不安全的 PHP 配置项。作为一名 PHP 安全海报的继承者，我们创建了一个脚本用来帮助系统管理员如同安全专家一样尽可能快速且全面地评估 php.ini 和相关主题的状态。在下文中，该脚本被称作“PHP 安全配置项检查器”，或者 pcc。
来自哈佛医学院的Tang wei和Stufflebeam等人在PNAS上发文，主要介绍了其针对静息态网络核心区域的动态连接影响局部神经激活的研究。文章指出尽管目前针对大脑模块的隔离和聚合有大量的研究，但是对于分离的模块之间如何进行聚合的了解仍然不足。这个问题的核心是探寻脑区如何受其他脑区影响而变化的机制。在这里，这项研究探寻了两个脑区的连接如何影响特定脑区的神经活动。通过来自同一组被试（29个样本）的静息态fMRI以及MEG数据,分析样本静息态网络（DMN）两个核心区域的静息态关系，得到10-H
共表达网络是一种基于组学数据，通过一定的算法来计算并大规模预测基因功能的方法。通过对构建的网络进行注释，可以挖掘出一些与生物体生长发育等相关的重要的基因或功能模块。小编这里以物种A为例，介绍一种用PCC和MR算法构建共表达网络的方法。
select PCC.INVNM custName, to_char(TO_DATE(pcc.BIRTHDAY, 'yyyyMMdd'),'yyyy/MM/dd') birthday from PRSP_CRM_CUSTINFO pcc where PCC.DELETE_FLG='0' <if test="isYears=='0'.toString()"> and to_char(TO_DATE(pcc.BIRTHDAY, 'yyyyMMdd'),'MMdd') >=
什么是Lustre PCC? Lustre PCC 是Lustre Persistent Cache on Client技术，借助客户端的挂载节点提供的HDD或者SSD来根据策略来在SSD或者HDD
2、 通过这个函数 select a.* row_number() over(partition by 分组的字段 order by 排序时间 desc) as rn from （结果集） a
MySQL TENSE
MySQL TENSE //modify table to add primary key
2018年6月12号至6月15号，第9届ACM多媒体系统会议（MMSys，ACM Multimedia Systems Conference）在荷兰阿姆斯特丹召开。会上，来自8i labs的Philip A.Chou 做了关于下一代全息视频的主题报告，介绍了目前全息领域的最新技术以及所面临的问题。
贝加莱Automation Studio中集成了可视化组件（Visual Components）模块，可以为用户提供更加直观更加友好的人机交互界面，满足用户的可视化要求。
本帖参考Adrian Pennington近期发表在IBC的文章MPEG heads to the holograph，重点介绍了MPEG正在推广的基于视频的点云压缩技术 (V-PCC)。V-PCC解决了3D点云（空间中的一组数据点）的编码，以及相关的例如颜色的属性。其目的是启用包括人物角色表示在内的新应用。换句话说，人形化身或全息图作为沉浸式扩展现实的一部分在不久的将来就会实现。
通过实验环境学习了解SR-PCE。 xrv_7作为PCE，计算PE1到PE2的路径。网络中IP设置，metric值与之前的实验一致。 实验全部配置：实验配置链接https://download.csdn.net/download/qq_33681684/85162705
随着生产车间自动化和过程自动化中分散化结构的迅速增长，现场总线系统的应用日益普遍。其原因之一是：现场总线系统实现了数字和模拟输入/输出模块，智能信号装置和过程控制装置与可编程逻辑控制器PLC和PC之间的数据传输，把I/O通道分散到实际需要的现场设备附近，使安装和布线的费用减少其二原因是：标准化的现场总线具有开放的通信接口，允许选用不同制造商生产的I/O分散设备。我公司制氧车间空气压缩机采用贝加莱X20PCC控制系统，结合其现场实际情况对本套系统进行概述。
在过去的几十年中，大量的fMRI研究已经表明自发性大脑活动以特定脑区信号之间的同步化增强为特点，而这些在静息状态下表现出活动信号同步化增强的脑区称之为静息态网络（resting-state networks，RSN）。其中一个研究最多的RSN是默认网络（default-mode network，DMN），其在静息状态下的激活程度最高。DMN主要包括后扣带回（posterior cingulate cortex, PCC）、内侧前额叶、内侧颞叶（medial temporal lobe，MTL）和顶叶下回。
金庸笔下《笑傲江湖》华山派分为剑气两宗，剑宗以练剑为主，练气为辅；气宗以练气为主，练剑为辅。其实在控制器领域也是有此之分。传统控制器领域气宗被视为PLC（可编程逻辑控制器），并以西门子S7-300/400为典型产品。而剑宗常被视为PCC（可编程计算机控制器），并以贝加莱X20为典型产品。
周玉其 云和恩墨南区技术顾问，曾在电信、物流等行业从事多年数据库开发、管理工作。
Building an entirely new compiler front-end is a big task, and it isn't always clear to people why we decided to do this. Here we compare Clang and its goals to other open source compiler front-ends that are available. We restrict the discussion to very specific objective points to avoid controversy where possible. Also, software is infinitely mutable, so we don't talk about little details that can be fixed with a reasonable amount of effort: we'll talk about issues that are difficult to fix for architectural or political reasons.
阿尔兹海默症的动物模型表明，在淀粉样蛋白病理学的促进下，tau蛋白病理学的传播可能沿着相关的途径发生。为了在人类中研究这些想法，研究者将淀粉样蛋白扫描与纵向数据相结合，包括白质连接、海马体积、tau正电子发射断层扫描以及256名认知健康的老年人的记忆表现。海马体积基线越低，连接海马扣带束（HCB）的平均扩散率越高。HCB扩散率预测了淀粉样蛋白阳性个体后扣带皮层的下游连接区tau蛋白的积累，而非淀粉样蛋白阴性个体。此外，HCB扩散率预测了具有高后扣带皮层tau结合的淀粉样蛋白阳性个体的记忆衰退。研究者的结果提供了更高的淀粉样蛋白病理学的体内证据，强调了后扣带皮层下游HCB扩散率和tau积累之间的联系，并促进记忆衰退。这证实了淀粉样蛋白在增强神经衰弱和记忆衰退方面的关键作用，标志着临床前期的阿尔茨海默病的开始。
上周在一篇共享的开源的方案中我们介绍了理论的研究部分，处于好奇，本人决定亲自测试一下该开源的方案，虽然了解PCL的同学应该都知道，该开源库中也有关于点云的压缩和解压的研究，效果也很好。在之前的博客中，我们有过介绍，将来如果有机会更加可以继续深入解析其中的理论以及代码部分，这里我们首先来学习一下这一优秀的开源代码。首先介绍一下这篇文章《Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression》
文章来源：http://blog.csdn.net/lhfzd2004/article/details/1722379
导语 | 2019年9月7日，腾讯技术开放日·5G多媒体专场在腾讯滨海大厦完美落幕。来自腾讯多媒体实验室的专家们给大家带来了关于5G技术和标准的精彩分享，揭开了许多关于5G的谜团。本文重点讲解5G下沉浸式媒体的重要技术：3D&点云。
与男性相比，女性终生患阿尔茨海默氏病（AD）的风险有所增加。以脑连接的变化为特征，特别是在默认模式网络（DMN）内，并与临床症状相关，但在整个衰老过程中，性别对DMN功能的影响尚不清楚。我们调查了来自人类连接组项目-衰老队列的595名认知健康被试DMN连接的性别差异。我们使用内在连接分布（一种稳健的基于体素的功能连接度量）和种子点连接方法来确定DMN内以及DMN和整个大脑之间的性别差异。与男性相比，女性在DMN后部节点上的连接随着年龄的增长而更高，而在内侧前额叶皮层上的连接较低。这些差异在更年期前后的几十年里最为显著。基于种子的分析显示，女性从后扣带回到角回的连接更高，这与陈述性记忆和海马体的神经心理测量相关。综上所述，我们显示了在整个生命周期中DMN子网络中显著的性别差异，包括老年女性的模式，这与之前在临床前AD中看到的变化相似。这些发现强调了在衰老和神经退行性变的神经成像研究中考虑性别的重要性。
pcep中任何消息口可以看成keepalive消息，发送keepalive消息可以采用定时发送,也可以根据最后发送的pce消息决定下一个keepalive发送时间。
本实验任务通过在交换机上配置 Access 链路端口而使 PC 间处于不同 VLAN，隔离 PC 间 的访问，从而使大家加深对 Access 链路端口的理解。
在过去的时间里，体素视频内容吸引了越来越多的研究兴趣，因为它促进了动态现实世界内容在虚拟环境中的集成。点云是表示体素视频内容的最常见替代方法之一。然而，与标准 2D 视频相比，这种表示需要大量的数据存储，并且对压缩算法造成更大的压力。这一挑战引发了新的点云压缩技术开发的新浪潮，需要从生产质量方面对其进行评估。由于数据的高维数，评估相关编码算法的性能可能非常耗时。这为使用复杂但在感知上准确的客观质量指标优化编码算法设置了障碍。
PCEP的全称是Path Computation Element Communication Protocol，直译过来就是路径计算单元通信协议。简单概括就是一个通信协议，基于TCP的应用层协议，具体用来干什么，会在下面逐步介绍。
星药科技利用自主研发的的人工智能药物发现平台Pyxir®确定了一种新型的治疗自身免疫性疾病的临床前候选化合物（PCC）。该临床前化合物由AI生成、筛选并参与迭代，不仅具有全新的骨架结构和独立的IP空间，在药效、药代动力学、安全性等方面表现优异，且在体外和体内临床前研究中都显示出颇有前景的结果。此次临床前候选化合物的成功发现，验证了星药科技以AI为核心，技术驱动药物发现能力的闭环。
默认模式网络(DMN)的发现彻底改变了我们对人脑工作原理的理解。在这里，我回顾了DMN发现的发展，提供了个人思考，并考虑了我们对DMN功能的想法在过去20年中是如何演变的。我总结了关于DMN在自我参照、社会认知、情景记忆和自传体记忆、语言和语义记忆以及思维游走方面的作用的文献。我确定了统一的主题，并就DMN在人类认知中的作用提出了新的观点。我认为DMN整合并传播了记忆、语言和语义表征，以创造一个连贯的反映我们个人经历的“内部叙事”。这种叙事是构建自我意识的核心，塑造了我们感知自己和与他人互动的方式，可能源于童年时期的自我定向语言，并形成了人类意识的重要组成部分。
MSCK REPAIR TABLE命令主要是用来： 解决通过hdfs dfs -put或者hdfs api写入hive分区表的数据在hive中无法被查询到的问题。
记录神经元胞内电活动对于研究神经元之间的信息传递机制具有重要的意义。当前，膜片钳技术中用到的电极不仅可以测量神经元中动作电位的传导，而且还可以测量阈值下突触后电位（PSP）等电活动。在神经科学领域，大规模同时记录一个神经网络中大量神经元的胞内电活动具有更为重要的意义，但是，膜片钳电极本身并不十分适合按比例缩放成密集电极阵列，膜片钳技术同时一般只能测量一个或几个神经元的电活动。因此，研制出能够同时记录大规模数量神经元胞内电活动的电极阵列是神经科学和脑科学领域所亟待攻克的技术。近期，来自于美国哈佛大学保尔森工程与应用科学学院的研究团队在Nature Biomedical Engineering杂志发表题目为《A nanoelectrode array for obtaining intracellular recordings from thousands of connected neurons》研究论文，报道了一种纳米电极阵列，它可以同时从数千个体外连接的哺乳动物神经元中记录细胞内电活动信号。本文对该项研究作一个简单的报道。
本文来自于2020年10月12日至2020年10月16日在线上举办的第132次MPEG会议新闻稿。
三维点云为物理世界精细数字化提供了高精度的三维表达方式，广泛应用于三维建模、智慧城市、自主导航系统、增强现实等领域。然而点云的数据海量、非结构化、密度不均等特点给点云的存储和传输带来了巨大挑战，因此在有限的存储空间容量和网络传输带宽中实现低比特率、低失真率的点云压缩具有重要的理论意义和实用价值。
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以激光扫描为代表的主动采集装备在易操作性、机动灵活性、智能化、高效化等方面日益成熟，利用三维成像技术采集密集点的空间坐标、色彩纹理和反射强度等信息，可高保真且快速重建被测目标的三维实体，在工程测量、生物医学、智慧城市、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等科学与工程研究中发挥十分重要的作用[1-4]。
背景：亨廷顿舞蹈病是一种以运动、行为和认知领域的临床改变为特征的神经退行性疾病。然而，大规模脑认知网络的结构和破坏尚未建立。
近日，来自澳洲墨尔本国家青年心理健康中心的Christopher G. Davey 等人在AJP期刊（The American Journal of Psychiatry）上发文，介绍了一项与抑郁症相关的动态因果模型DCM的工作，发现其症状与内侧前额叶皮质的连接具有一定的相关性。抑郁症的一个重要特征是自我的不安感，其中，内侧前额叶皮层在自我评估过程中起着重要的作用，其和抑郁症有重要的关系，为了探寻该区域的功能变化机理，这项工作对抑郁症自我评估过程中的内侧前额叶皮质活动进行研究。 作者采用动态因果网络模型，基
创造性思维是一种主要的进化机制，对人类物种的快速发展做出了巨大贡献。人们认为，产生新颖有用的想法或原创思维的能力，与几个大规模、分散的皮层网络(如默认网络(DN))的意外、同步激活密切相关。尽管有大量的相关证据，但默认网络与创造力之间的因果关系尚未得到证实。在患者清醒时，对靠近语言相关区域的脑肿瘤进行手术切除，以绘制暴露的皮层表面的语言功能图。这样的手术提供了一个独特的机会来探索人类行为，同时通过局部电刺激扰乱局部皮层区域。我们使用一种新的个性化直接皮层刺激范式来检查创造性思维和DN之间的关系。术前静息状态功能磁共振成像用于绘制个体患者的DN。当参与者执行交替使用任务(AUT)时，识别为DN节点(研究)或DN节点外(对照)的皮层区域受到刺激。这项任务通过日常物品不同用途的数量和创意来衡量发散性思维。手术室中基线AUT表现与DN完整性呈正相关。在DN节点直接刺激皮层会导致产生替代用途的能力下降，但不会导致产生的独创性用途。当作为网络种子区域产生类似于规范DN的网络时，刺激与创造性流畅性的降低有关。刺激那些没有产生类似默认网络的区域(控制)不会改变创造性思维。这是第一个将DN与创造性思维因果联系起来的研究。
ADD PCCFREQCFG: PccDlEarfcn=1300,PreferredPccPriority=1, PccA4RsrpThd=-105, PccA4RsrqThd=-20;
神经信号的语音解码面临着两大挑战。首先，用于训练个性化神经到语音解码模型的数据在时间上是非常有限的，通常只有十分钟左右，而深度学习模型往往需要大量的训练数据来驱动。其次，人类的发音非常多样，哪怕是同一个人重复说出相同的单词，语速、语调和音调等也会有变化，这给模型构建的表征空间增加了复杂性。早期的解码神经信号到语音的尝试主要依赖于线性模型，模型通常不需要庞大的训练数据集，可解释性强，但是准确率很低。近期的基于深度神经网络，尤其是利用卷积和循环神经网络架构，在模拟语音的中间潜在表示和合成后语音质量两个关键维度上展开。例如，有研究将大脑皮层活动解码成口型运动空间，然后再转化为语音，虽然解码性能强大，但重建的声音听起来不自然。另一方面，一些方法通过利用wavenet声码器、生成对抗网络（GAN）等，虽然成功重建了自然听感的语音，但准确度有限。最近，在一个植入了设备的患者的研究中，通过使用量化的HuBERT特征作为中间表示空间和预训练的语音合成器将这些特征转换成语音，实现了既准确又自然的语音波形。然而，HuBERT特征不能表示发音者特有的声学信息，只能生成固定统一的发音者声音，因此需要额外的模型将这种通用声音转换为特定患者的声音。此外，这项研究和大多数先前的尝试采用了非因果(non-causal)架构，这可能限制其在需要时序因果(causal)操作的脑机接口实际应用中的使用。
VMAF是目前比较好用的质量评价模型。但是在图像/视频压缩，视频增强等领域，可能需要一定的质量评价模块作为损失函数指导网络的训练。VMAF作为不可微的质量评价模型，无法直接作为损失函数，在这样的前提下，Darren等人提出使用神经网络去模拟VMAF的分数，使得该质量评价模块可以直接应用于其他网络的训练过程当中。
找到起始 1 1 1的位置和结尾 1 1 1的位置，统计 [ s t , e d ] [st,ed] [st,ed]间0的位置即可
显然，如果最大值和最小值相同，则肯定不满足题意。否则，一定存在一个值mx，它的左右两边存在一个小于它的数。此时，该位置的鱼满足题意。
笔者在使用 mod_sofia 的过程中发现有一些配置项非常有用，在这里分享给大家。
使用一个字符串来储存删除过后的字符串序列，使用一个变量来表示删除后的字符串下标。每次符合条件时，变量都要向前移3位，模拟这个过程即可。
kaggle实战：机器学习建模预测肾脏疾病 本文是针对kaggle上面一份肾脏疾病数据的建模 原数据集地址： https://www.kaggle.com/datasets/mansoordaku/
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