任何数据产品的第一步都应该是理解原始数据。对于成功和高效的产品，这一步骤占据了整个工作流程的很大一部分。
作者：Arantxa Casanova, Marlene Careil, Jakob Verbeek, Michal Drozdzal, Adriana Romero Soriano
centos6.0如果采用默认的最小化安装是没有安装桌面环境的，因此需要手动安装桌面环境。
1. 参数估计，根据经验假设数据符合某种特定的分布，然后通过抽样的样本来估计总体对应的参数，比如假设高斯分布，通过样本来估计对应的均值和方差
该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下：
l多模态富集可以增强各种领域的学习，如字母和词汇习得、阅读、数学、音乐和空间导航。
时间序列是最流行的数据类型之一。视频，图像，像素，信号，任何有时间成分的东西都可以转化为时间序列。
TLDR: 针对序列推荐中模态融合的顺序挑战，本文提出了一种基于图的自适应融合方法，以实现灵活的模态特征融合，使每种模态都能优先考虑其固有的顺序或与其他模态的相互作用。
近日，剑桥大学-加州大学伯克利分校-伯明翰大学联合团队在《Nature Communications》（影响因子IF=14.919）上发表了题为“A robust and interpretable machine learning approach using multimodal biological data to predict future pathological tau accumulation”的论文[1]。该论文提出了一种基于广义矩阵学习向量量化的轨迹建模方法通过结合多模态生物数据来预测病理性tau蛋白积累，根据tau蛋白积累对阿尔兹海默病（AD）患者进行分层，为针对AD早期阶段的临床试验设计提出了一种具有转化影响的精细分层和预测的方法。本文通信作者是剑桥大学的Zoe Kourtzi教授，第一作者是Zoe Kourtzi教授研究组的博士后Joseph Giorgio博士。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪，统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候，假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代，正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代，随着计算能力的提高，数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布，核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多，我们就
携程作为在线旅游公司，对外提供机票、酒店、火车票、度假等丰富的旅游产品，其系统稳定性关乎用户是否具有顺滑的出行体验。然而，流量激增、代码发布、运维变更等都会给系统稳定性带来挑战。
大脑网络中的信号在多个拓扑尺度上展开。区域可以通过局部回路交换信息，包括直接邻居和具有相似功能的区域，或者通过全局回路交换信息，包括具有不同功能的远邻居。在这里，我们研究了皮质-皮质网络的组织如何通过参数化调整信号在白质连接体上传输的范围来调节局部和全局通信。我们发现，大脑区域在偏好的沟通尺度上是不同的。通过研究大脑区域在多个尺度上与邻居交流的倾向，我们自然地揭示了它们的功能多样性：单模态区表现出对局部交流的偏好，而多模态区表现出对全球交流的偏好。我们表明，这些偏好表现为区域和尺度特定的结构-功能耦合。即，单模态区域的功能连接出现在小尺度回路的单突触通信中，而跨模态区域的功能连接出现在大尺度回路的多突触通信中。总之，目前的研究结果表明，交流偏好在大脑皮层之间是高度异质性的，形成了结构-功能耦合的区域差异。
GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）是 OpenAI 发布的最新 GPT 系列模型。它是一个大规模的多模态模型，可以接受图像和文本输入，产生文本输出。输出任务依旧是一个自回归的单词预测任务，这与外界之前的预期略微不同（预期中 GPT-4 多模态会增加语音、图像、视频、文本多模态输入，输出可能也不局限于文字）。
多模态对比学习方法（如CLIP [39]）在各类下游任务中展现出了令人印象深刻的零样本分类性能，由于它们能有效对不同模态的表示进行对齐，因此在开放词汇目标检测[51]、文本到图像生成[51]和视频理解[53]等多个视觉语言领域中作为基础模型。然而，近期的研究发现，预训练数据中一小部分被毒化的后门样本，可以在多模态对比预训练过程后导致CLIP被后门攻击[5; 4; 2]。
多雾天气给户外摄像监控系统带来了很多困难。在雾天，介质的光学衰减和散射效应会使场景辐射产生明显的畸变和退化，使其变得嘈杂和难以分辨。针对这一问题，本文提出了一种基于颜色和深度域的目标检测方法。为了防止错误传播问题，我们在训练过程之前清除深度信息，并从数据库中删除错误样本。采用区域自适应策略自适应地融合颜色域和深度域的决策。在实验中，我们评估了深度信息对雾天目标检测的贡献。通过与其他方法的比较，实验验证了多域自适应策略的优越性。
• 来自KDE store的 sweet主题 带着骚气的紫色以及性感的高斯模糊 。你可以在KDE的系统设置中找到。也可以通过KDE store的官方网站进行在线安装（后面所有的KDE 主题 均有以上两种选择 便不再赘述）。不要问我GNOME 可不可以装，不行！ •
本文介绍了Nanyi Fei, Zhiwu Lu等人发表在nature communications期刊上的文章《Towards artificial general intelligence via a multimodal foundation model》。
elementary OS 操作系统是最漂亮的 Linux 发行版之一。它基于 macOS 外观，同时为 Linux 用户提供了出色的用户体验。如果你已经习惯使用 macOS，则使用 elementary OS 不会有任何问题。
人工智能（AI）为改变我们分配信贷和处理风险的方式提供了一个机会，并创造了更公平、更包容的系统。人工智能可以避免传统的信用报告和评分系统，这有助于抛弃现有的偏见，使它成为一个难得的，改变现状的机会。然而，人工智能很容易朝另一个方向发展，加剧现有的偏见，创造出一个循环，加强有偏见的信贷分配，同时使贷款歧视更难找到。我们将通过开源模型Fairlearn来释放积极的一面，缓解偏见消极的一面。
KDE Plasma用户需要在如何设置Plasma方面做几个决定。本文就是专家撰写的一篇指南文章。
一转眼自己使用 ArchLinux 已经 5 年了，期间自己尝试把桌面环境 Plasma 美化了下，用户体验更接近 MacOS。
作者丨卫雅珂、刘学旻 视觉和听觉在人类的沟通和场景理解中至关重要。为了模仿人类的感知能力，旨在探索视音模态的视音学习在近些年来已成为一个蓬勃发展的领域。本文是对由中国人民大学高瓴人工智能学院GeWu-Lab联合德克萨斯州大学达拉斯分校以及西北工业大学共同发布的最新视音学习综述《Learning in Audio-visual Context: A Review, Analysis, and New Perspective》的解读。 该综述首先分析了视音模态的认知科学基础，进而对近来的视音学习工作（近三百篇相
Linux 的发行版有很多，这里罗列7个漂亮的 Linux 发行版，可以说是Linux操作系统界的颜值担当了。
Arxiv 链接：https://arxiv.org/abs/2304.04672
1.Effective pruning of web-scale datasets based on complexity of concept clusters(ICCV2023)
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：itsfoss.com/beautiful-linux-distributions Linux 的发行版有很多，这里罗列7个漂亮的 Linux 发行版，可以说是Linux操作系统界的颜值担当了。 elementary OS 网站：https://elementaryos.cn elementary OS操作系统是最漂亮的Linux发行版之一。它基于macOS外观，同时为Linux用户提供了出色的用户体验。如果用户已经习惯使用macOS，则使用elementa
当处理一个数据集的时候，我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的。这会让我们对数据特征有个很好的初始认识，同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。
目标跟踪是计算机视觉的一项基础视觉任务，由于计算机视觉的快速发展，单模态 (RGB) 目标跟踪近年来取得了重大进展。考虑到单一成像传感器的局限性，我们需要引入多模态图像 (RGB、红外等) 来弥补这一缺陷，以实现复杂环境下全天候目标跟踪。
视觉-语言基础模型（VLMs）[17, 21, 29]的最新进展在各个计算机视觉任务上取得了显著的进步。这些模型展现出了强大的零样本能力，这是由于它们在大规模图像-文本配对数据集上进行了预训练，其中一个突出的例子是CLIP。当将VLMs应用于下游任务时，如果下游数据集的数据分布与VLMs预训练时使用的图像分布存在显著差异，其零样本性能会大幅度下降[10]。
想必大家都知道三大常用操作系统：Linux、 Windows、 Mac OS。而最受嵌入式软件工程师青睐的系统确实Linux。
前两天ICLR2024组委会公布了今年的论文接收结果，本次共收到了7262篇投稿，总体录用率约为31%，其中Spotlights论文的录用率为5%（约有363篇），Oral论文的录用率为1.2%（约有85篇）。
在这篇文章中，我们将描述攻击者如何利用LaZagne从Pidgin D-Bus API来获取这些敏感信息，以及为什么我们要对D-Bus API的行为保持安全警惕。除此之外，我们还将介绍攻击者如何在特定的恶意软件活动中使用LaZagne。
今天分享来自浙江大学ICLR 2024的关于自动模型评估AutoEval的最新工作：MDE。
你可能听说过核密度估计(KDE：kernel density estimation)或非参数回归（non-parametric regression）。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文，医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态，包括CT到PET，MR到CT，CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。
深度学习(DL)在应用于自然图像分析时非常成功。相比之下，将其用于神经影像学数据分析时则存在一些独特的挑战，包括更高的维度、更小的样本量、多种异质模态以及有限的真实标签（ground truth）。在本文中结合神经影像学领域的四个不同且重要的类别讨论了DL方法:分类/预测、动态活动/连接性、多模态融合和解释/可视化。本文重点介绍了这些类别中每一类的最新进展，讨论了将数据特征和模型架构相结合的益处，并依据这些内容提出了在神经影像学数据中使用DL的指南。对于每一个类别，还评估了有希望的应用和需要克服的主要挑战。最后讨论了神经影像学DL临床应用的未来方向。
在处理一组数据时，通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。你可能还想看看分类变量的章节，来看看函数的例子，这些函数让我们很容易比较变量的分布。
最近我从manjaro的Gnome桌面版本换到了kde的桌面版。Linux中虽然Gnome比kde占用内存高，但是我更偏向于使用Gnome桌面版的Linux。但是最后为什么要更换呢？先说说我在使用这两款桌面版的系统的体验吧。
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。。
当你发现两款基于 Ubuntu 并由 KDE 驱动的 Linux 发行版，你会选择哪一个？
互联网发展之初受到网络带宽、数据存储等相关技术的限制，信息传播以单模态形式为主，如文字报道、图像相册等。进入大数据时代，信息传播变得丰富多彩，人们从互联网中同时接受图像、视频、文本等不同模态的信息。例如，当我们在互联网上浏览一篇精彩的新闻报道时，不仅可以看到详细的文字描述，还能看到现场拍摄的照片，甚至还有相关的视频报道。这体现了互联网数据从单模态到多模态的转变。 随着互联网多模态数据的出现和传播，“管不住”和“用不好”两大问题也日益突出。“管不住”是指多模态大数据中隐藏着大量涉恐、涉暴等有害信息，极大地
OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 表示：人工智能的长期目标是构建「多模态」神经网络，即 AI 系统能够学习多个不同模态的概念（主要是文本和视觉领域），从而更好地理解世界。
概念知识是人类认知的基础。然而，它在多大程度上受到语言的影响还不清楚。对语义处理的研究表明，相同的概念以不同的方式呈现(例如，口语单词和图片或文本)会引发相似的神经模式。这表明概念表征是独立于模态的。然而，另一种可能性是，相似性反映了对常见口语表征的检索。事实上，在听口语使用者说话时，文本和口语是相互依存的，而图像是通过视觉和语言的途径来编码的。一项针对语义认知的平行研究表明，双语者在不同的语言中对相同的单词的感知是激活相似的模式的。这表明概念表征是独立于语言的。然而，这只在使用口语的双语者中测试过。如果不同的语言可能唤起不同的概念表示，那么在结构上有很大差异的语言应该是神经分离最明显的。父母使用手语的听人在手语和口语上都是双语的（就是我们常说的平衡双语者），且这两种语言以不同的方式传达（口语是听觉通道，而手语是视觉通道，他们经历的早期过程是不同的，在语言通达上可能也存在一些差异，但目前大部分研究仍旧停留在早期阶段）。
视频理解的核心目标在于对时空表示的把握，这存在两个巨大挑战：短视频片段存在大量时空冗余和复杂的时空依赖关系。尽管曾经占主导地位的三维卷积神经网络 (CNN) 和视频 Transformer 通过利用局部卷积或长距离注意力有效地应对其中之一的挑战，但它们在同时解决这两个挑战方面存在不足。UniFormer 试图整合这两种方法的优势，但它在建模长视频方面存在困难。
大规模图像-文本对的视觉语言预训练（VLP）在跨模态表征的学习方面取得了快速的进展。现有的预训练方法要么直接将特征级的图像表示和文本表示连接起来作为single-stream Transformer的输入，要么使用two-stream Transformer将图像-文本表示在高级语义空间对齐。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 让切换目录更方便: pushd,popd,dirs,cd – 一，为何要使用这几个命令? 可能大家会有疑问，为何要使用这几个命令， 难道用cd
大数据文摘作品 作者：Mickey 桥梁倒塌造成的人员伤亡在国内外比比皆是。 今年1月，美国宾夕法尼亚州匹兹堡市一座桥梁28日清晨坍塌，造成10人受伤。事故造成燃气泄漏，燃气管道随后被关闭。 中国也有类似悲剧发生，2019年6月13日和14日凌晨2点12分，位于广东省河源市的党演大桥和东江大桥纷纷发生坍塌事故，据河源市委宣传部称，坍塌事故造成三车堕水，造成一系列人员伤亡。据了解，截至事故发生前，两座桥的桥龄分别达到47年和28年。 桥梁的使用寿命过长和年久失修是造成坍塌悲剧的重要原因。在美国超过617,0
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