本文约3200字，建议阅读5分钟 迁移学习框架能够快速高效地学习异构任务。 传统的机器学习算法旨在孤立地学习，即解决单个任务。在许多实际应用中，收集所需的训练数据和重建模型要么成本高得令人望而却步，要么根本不可能。 迁移学习（TL）能够将在学习执行一个任务（源）时获得的知识迁移到一个相关但不同的任务（目标），从而解决数据采集和标记的费用、潜在的计算能力限制和数据集分布不匹配的问题。 来自美国布朗大学和约翰斯·霍普金斯大学（JHU）的研究人员提出了一种新的迁移学习框架，用于基于深度算子网络 (DeepONet
生物学和数学对概念化、形式化和抽象化的需求与日俱增。数学对于分析和表征随机变化特别重要，如人群中个体的大小和体重、他们对化学物质的敏感度，事件发生的时间等。这些数据的频率分布是决定可以对任何数据集有效执行统计分析类型的主要因素。许多广泛使用的统计方法，如方差分析(ANOVA)和回归分析，都要求数据服从正态分布，但在使用这些技术时，很少对数据的频率分布进行检验。
大家好，今天推荐的是Nature Communication发表的UMD研究人员使用人工智能语言工具解码分子运动的文章，文章的通讯作者是来自马里兰大学化学与生物化学系和物理科学与技术学院的医学博士Pratyush Tiwary。通过将自然语言处理工具应用于蛋白质分子的运动，马里兰大学的科学家创造了一种抽象语言，用于描述蛋白质分子可以采取的多种形状，以及如何以及何时从一种形状转变为另一种形状。
全称 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG)，是计算机图形学领域仅次于TOG (ACM Transactions on Graphics) 的顶级期刊
是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
如何突破基于 WL 测试和消息传递机制的 GNN 的性能瓶颈？且看几何深度学习旗手、牛津大学教授 Michael Brostein 如是说。 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象（无论是人、粒子还是原子）。在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门研究话题之一。 图注：通过图对复杂系统的关系、交互进行抽象。例如，「分子图」中构成分子的原子至
选自sciencealert 作者：DAVID NIELD 机器之心编译 编辑：袁铭怿 关于引力的发现，这里有你不知道的一些事情。 莱昂纳多的重力研究图表。(Gharib et al.， Leonardo, 2022) 众所周知，牛顿是 17 世纪下半叶第一个提出万有引力理论的人。显然这是受到从树上掉下来的苹果的启发。而最近，加州理工学院、康奈尔大学等机构的一项研究认为，早在牛顿提出万有引力定律的一百多年前，意大利文艺复兴三杰之一列奥纳多・达芬奇也对万有引力有了基本的认识。 该研究分析了达芬奇现已数字化笔
来源：AI科技评论本文约8500字，建议阅读15+分钟本文叫你如何突破基于 WL 测试和消息传递机制的 GNN 的性能瓶颈。 图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象（无论是人、粒子还是原子）。在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门研究话题之一。 图注：通过图对复杂系统的关系、交互进行抽象。例如，「分子图」中构成分子的原子至今的化学键，「社交网络」中用户之间的关系和交
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景图法等。
来源：机器之心本文约1300字，建议阅读5分钟关于引力的发现，这里有你不知道的一些事情。 莱昂纳多的重力研究图表。(Gharib et al.， Leonardo, 2022) 众所周知，牛顿是 17 世纪下半叶第一个提出万有引力理论的人。显然这是受到从树上掉下来的苹果的启发。而最近，加州理工学院、康奈尔大学等机构的一项研究认为，早在牛顿提出万有引力定律的一百多年前，意大利文艺复兴三杰之一列奥纳多・达芬奇也对万有引力有了基本的认识。 该研究分析了达芬奇现已数字化笔记本中的图表，包括三角形草图，它们显示了自
等价类划分法是一种典型的、重要的黑盒测试方法，是指某个输入域的子集合。在该子集合中，所有的输入数据对于揭露软件中的错误都是等效的。
这篇文章，我们通过一个更加普遍而又简单的现象来更深入地讨论【自组织临界动力学】。沙堆是我们日常生活经验的一部分，在沙滩上玩过沙的孩子都懂得。
【注】 对编程语言和开发环境不做严格限制，但是因为单元测试会针对JUnit讲解，因此建议使用Java语言，Eclipse开发环境。
本教程将逐步指导您构建机器人或任何其他物品的清晰仿真模型。这是一个非常重要的课题，为了有一个漂亮的外观，快速显示，快速模拟和稳定的仿真模型。
这是一篇在2020年发表在ICLR的论文，论文使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程，文章提出的模型主要创新点是允许任意空间和时间离散化，也就是说在求解偏微分划分网格时，网格可以是不均匀的，由于所求解的控制方程是未知的，在表示控制方程时，作者使用了消息传递的图神经网络进行参数化。
本教程介绍如何添加对平面着色的支持以及如何显示网格的线框。它使用了高级渲染技术，并假定您熟悉“渲染”系列中介绍的材质。
本文主要讲解三角形绘制算法的推导和思路（只涉及到一点点的向量知识），最后会给出代码实现，大家放心的看下去就好。
「计算机图形学」（computer graphics）可以用来描述通过计算机来创造与操作图像的任何用途。本书介绍了创造与操作这些图像的基本算法与数学工具，特别是用于产生三维物体与场景合成图像的算法与工具。
等价类划分法是把程序的输入域划分成若干部分（子集），然后从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例。每一类的代表性数据在测试中的作用等价于这一类中的其他值。
由于做到穷举测试不可能，因此需要从大量的数据中选取一部分数据用于测试，这也是等价类划分法的意义所在。
代码地址：https://github.com/ShichenLiu/SoftRas
（1） 步骤2弹性单元的离散化2选择位移函数3建立单元刚度方程4建立整体平衡方 程5,求解整体平衡方程
「嘿，我的牛仔裤破洞了。你能帮我补一补吗？」你的朋友正发消息向你寻求帮助，他知道你的针线活做得很不错。
背景：人脑是一个复杂的网络，它无缝地表现出行为和认知。该网络由直接或间接调节大脑区域之间通信的神经元组成。在这里，我们展示了多层/多路网络分析如何提供一个合适的框架来揭示结构连接(SC)的吞吐量，以调节信息传输，从而产生功能连接(FC)。
在这项工作中，我们关注功能网络中的显式非线性关系。我们介绍了一种使用归一化互信息(NMI)计算不同大脑区域之间非线性关系的技术。我们使用模拟数据演示了我们提出的方法，然后将其应用到Damaraju等人先前研究过的数据集。静息状态fMRI数据包括151名精神分裂症患者和163名年龄和性别匹配的健康对照组。我们首先使用组独立成分分析(ICA)对这些数据进行分解，得到47个功能相关的内在连通性网络。我们的分析显示，大脑功能网络之间存在模块化的非线性关系，在感觉和视觉皮层尤其明显。有趣的是，模块化看起来既有意义又与线性方法所揭示的不同。分组分析发现，精神分裂症患者与健康对照组在显式非线性功能网络连接(FNC)方面存在显著差异，特别是在视觉皮层，在大多数情况下，对照组表现出更多的非线性(即，去掉线性关系的时间过程之间更高的归一化互信息)。某些域，包括皮层下和听觉，显示出相对较少的非线性FNC(即较低的归一化互信息)，而视觉域和其他域之间的联系显示出实质性的非线性和模块化特性的证据。总之，这些结果表明，量化功能连接的非线性依赖性可能通过揭示通常被忽略的相关变化，为研究大脑功能提供一个补充和潜在的重要工具。除此之外，我们提出了一种方法，在增强的方法中捕捉线性和非线性效应。与标准线性方法相比，这种方法增加了对群体差异的敏感性，代价是无法分离线性和非线性效应。
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法等。
【导读】以往的网络表示学习模型只会为固定的网络节点学习表示向量，而实际上，网络节点会根据时间的变化通过节点间的交互呈现出不同的网络结构特性。浙江大学和南加州大学团队提出了基于动态网络的节点表示的概念，利用DynamicTriad，在可以保存网络的结构信息的同时又保存网络的演化模式。该模型在链接预测上取得了不错的效果，而且方法未来可以有效地应用于识别移动网络中的电话欺诈，并预测网络中的用户是否偿还贷款。论文已经放出，代码也已开源。 论文：Dynamic Network Embedding by Modelin
黑盒测试法也称功能测试或数据驱动测试，它是在已知产品所应具有的功能，通过测试来检测每个功能是否都能正常使用，在测试时，把程序看作一个不能打开的黑盒子，在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下，测试者在程序接口进行测试，它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用，程序是否能适当地接收输入数锯而产生正确的输出信息，并且保持外部信息（如数据库或文件）的完整性。
在使用商用CFD软件的工作中，大约有80%的时间是花费在网格划分上的，可以说网格划分能力的高低是决定工作效率的主要因素之一。
只需输入“a drawing of cat（一张猫的画像）”，一只棱角分明、散发着冷酷气息的抽象猫就生成了。
昨晚有个同学参加了阿里的笔试题，笔试完后同学说这次笔试感觉难，跟我说了其中一道题，我看了感觉还是挺有质量的，看着这个难度都是第二题，总共三题感觉还是有难度的(瑟瑟发抖)，想着还是和大家分享一下。
如果你在运营一个2C的平台，那么你肯定关心用户流失的问题。腾讯有个产品叫信鸽Pro，它能够通过对用户往期行为的挖掘，预测用户潜在的流失（付费）行为，进而实现精准营销。据说，腾讯自己的手游就是用这个系统做用户分析的。
计算Mesh网格的体积是一个相对简单和众所周知的问题。在这个教程中我们将介绍计算Mesh网格对象体积的一般思路、数学依据，给出JavaScript实现代码，并对大量重复对象的体积计算给出优化算法。
判断一个点是否在三角形里面（包括边界上），这个问题对于许多初学者来说，可谓是一头雾水，如何判断呢？ 假如有四个点A（x0,y0）,B(x1,y1),C(x2,y2),D(x,y),要你来判断D点是否包含在三角形ABC里面，也许你会想到用 在判断是否构成三角形 之后在用公式计算面积 但给三根线算长度太复杂了 有没有比较好点的算法 比如SIN 或者 点到直线距离..... 也就是 海伦公式 ，这也许不会很难想到毕竟在高中都学过的.... 海伦公式:
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢，其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先，先来
在日常生活中编写程序时，通常会遇到需要使用一些数学知识才能完成任务的情况。 像其他编程语言一样，Python提供了各种运算符来执行基本计算，例如*表示乘法， %表示模数和//表示底数除法。
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。 2.划分等价类： 等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的，并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试，因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件就可以用少量代表性的测试数据取得较好的测试结果。等价类划分可有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类。 1)有效等价类 是指对于程序的规格说明来说是合理的、有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。 2)无效等价类 与有效等价类的定义恰巧相反。无效等价类指对程序的规格说明是不合理的或无意义的输入数据所构成的集合。对于具体的问题，无效等价类至少应有一个，也可能有多个。 设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类。因为软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受意外的考验，这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。 3.划分等价类的标准： 1)完备测试、避免冗余; 2)划分等价类重要的是：集合的划分，划分为互不相交的一组子集，而子集的并是整个集合; 3)并是整个集合：完备性; 4)子集互不相交：保证一种形式的无冗余性; 5)同一类中标识（选择）一个测试用例，同一等价类中，往往处理相同，相同处理映射到”相同的执行路径”。
A-业务建模——描述所研究组织内部各系统（人脑系统、电脑系统……）如何协作，使得组织可以为其他组织提供服务。
文本信息总是在新建，传播，每天每个人至少会发出十条信息，由于频繁使用致使它们并未被加密。因此人们并不能通过短信交换机密信息。本文中，我们开发出了一款新的加密算法，它利用了帕斯卡三角和谢尔宾斯基三角相关的概念。要论述的做法是利用帕斯卡三角做替换和利用谢尔宾斯基三角做置换。这个方法在现实生活中简单、易行。而且攻击者很难从密文中破译。但此方法在暴力破解和词频攻击中依然很脆弱。
题目链接：https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805145370476544
当我们实现神经网络时，反向传播的过程中更容易出错。因此，如果我们能够实现一些使我们能够轻松调试神经网络的工具，那将是多么酷。在这里，我们将看到“梯度检查”的方法。简而言之，该方法使用数值方法近似梯度。如果实际的梯度接近计算得出的梯度，则可以正确实施反向传播。还有很多其他方法，让我们一起看看。有时，可以看到网络在几个epoch内陷入僵局，然后继续快速收敛。我们还将看到如何解决这个问题。让我们开始吧！
本文探讨的新功能即将在Wolfram语言第12版中发布。版本12发布时，将提供可复制的输入表达式和可下载的笔记本。
之前分享过一篇《黑盒测试以及测试用例设计》，感觉比较粗略，所以今天又再一次分享一下。
是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取
在一切理论成就中，未必再有什么像17世纪下半叶微积分的发现那样被看作人类精神的最高胜利了，如果在某个地方我们看到人类精神的纯粹的和唯一的功绩，那正是在这里。——恩格斯
昨天放了第三篇的参考答案，仅供参考，想要学的更深入一些可以自己看一些算法类的书籍或者文章，应该会更系统和专业。
除了口味之外，粽子的形状也是五花八门，但显然大家对粽子的这个特点就没什么关注。今天悠爸就来和大家聊聊关于粽子形状那些事儿！
又叫泰森多边形或Dirichlet图，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。
脑磁图(MEG)与基于限带功率包络相关的静息状态功能连接(rsFC)联合使用，可以研究人类大脑内在网络所组成的静息状态网络(RSNs)。然而，目前MEG系统的可用性有限，阻碍了电生理rsFC的临床应用。在这里，我们直接比较了已知的RSNs以及全脑rsFC连接体及其状态动力学，这些数据来源于同时记录的MEG和高密度头皮脑电图(EEG)静息状态数据。通过比较头部边界模型和头部有限元模型的结果，研究了头部模型精度对脑电rsFC估计的影响。结果显示，除额顶叶网络外，MEG和EEG获得的RSN图大部分相似。在连接体水平，与脑电图相比，MEG对额部rsFC的敏感性较低，而对顶枕部rsFC的敏感性较高。这主要是由于脑磁图传感器相对于头皮位置的不均匀性，当考虑相对脑磁图传感器位置时，显著的脑磁图差异消失了。在区分灰质和白质的脑电图中，默认网络是唯一需要高级头部建模的RSN。重要的是，rsFC状态动力学的比较证明了MEG和头皮脑电图之间的较差的对应关系，表明了对瞬态神经功能整合的不同成分的敏感性。因此，这项研究表明，基于人脑连接体的静态rsFC研究可以以类似于MEG的方式在头皮脑电图中进行，为rsFC分析的广泛临床应用开辟了道路。本文发表在NeuroImage杂志。。
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