1、研究背景 增强运动想象的一种方法是动作观察，也就是观察与运动想象任务相关的身体部位的运动。先前的研究表明，镜像神经元通过模仿来进行动作的理解和学习，从而引起相应区域的激活。因此，当一个人观察到另一个实体反映想象的身体运动时，动作观察起到了诱导镜像神经元的刺激作用。 2D和3D运动的事件相关去同步化(ERD)模式有显著差异，3D可视化组的ERD增强。更丰富的可视化和对观察到的运动的更强的所有权可诱导更好的ERD发生。 近期，发表在《IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING》杂志上的一篇研究论文通过对握手动作的动作观察，探讨虚拟现实(VR)的丰富沉浸感是否会影响重复的运动想象训练。为了研究显示介质的不同是否会影响进行运动想象时的动作观察，研究者通过两种不同的显示器显示了相同的图形握手动作：沉浸式VR耳机和显示器。此外，该研究以图形情景为刺激，更加强调沉浸式VR中的错觉和具体化对运动想象训练中动作观察的影响。为了检查使用这两种不同介质时的大脑活动，研究者使用了EEG，并识别了感觉运动皮层诱发的神经信号的变化。为了测量不同运动想象任务中空间脑活动模式的可区分性，研究者应用了脑机接口中常用的机器学习技术来学习和区分不同类型的运动想象中的脑活动。
在比较性的纵向临床研究中，主要终点往往是发生特定临床事件的时间，如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。_风险_比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而，当基础模型假设（即比例危害假设）被违反时，这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释，而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如，拟合度检验的非显著性结果并不一定意味着_风险_比例假设是 "正确的"。基于限制性平均生存时间（RMST）的组间总结指标是_风险_比例或其他基于模型的措施的有用替代方法。本文说明了如何使用该包中的函数来比较两组限制平均生存时间。
有时候，IV可能无法将遗传亚组依据不同暴露层次单纯分为两组。这时候，一般会出现3个遗传亚组：AA（主要纯合子,majorhomozygote），AA（杂合子,heterozygote）和aa（次要纯合子,minor homozygote），这三个水平分别称为0、1和2，分别对应于次要等位基因的数目。在加性模型中，我们假设遗传变异的次要等位基因拷贝数与暴露因素水平成正比。在等位基因得分（allele score）与暴露也是线性相关的假设下，IV也可以是等位基因得分（连续型变量）。
近日，阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 Enhanced Sequential Inference Model（ESIM）。ESIM 是一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM，据阿里介绍，该算法模型自 2017 年被提出之后，已被谷歌、facebook 在内的国际学术界在论文中引用 200 多次，更曾在国际顶级对话系统评测大赛（DSTC7）上获得双料冠军，并将人机对话准确率的世界纪录提升至 94.1%。
先问大家一个问题： 银行欺诈识别、市场实时交易、网络入侵检测等领域的数据集，有哪些共通点？ 答案是：“关键”事件在数据中的占比经常少于1%（例如：信用卡行骗者、点击广告的用户或被攻破的服务器的网络扫描
说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者呈
近年来，脑电微状态分析作为一种描述大规模电生理数据时空动态性特征的工具得到了广泛的应用。脑电微状态被认为存在两种假设：(1)“胜者为王”，即任何给定时间点的地形图都处于一种状态；(2)从一种状态离散地转换到另一种状态。在本研究中，我们从脑电数据的几何角度研究了这些假设，将微状态地形作为原始通道空间子空间的基向量。我们发现，微状态内和微状态间的距离分布在很大程度上是重叠的：对于低全局场强 (GFP)范围，标记为一个微状态的单个时间点通常与多个微状态向量等距，这挑战了“胜者为王”的假设。在高场强下，微状态的可分性有所改善，但仍然较弱。虽然许多GFP峰(用于定义微状态的时间点)出现在高GFP范围内，但与较差可分性相关的低GFP范围也包含GFP峰。此外，几何分析表明，微状态及其跃迁看起来更像是连续的，而不是离散的，传感器空间轨迹变化率的分析显示了渐进的微状态转变。综上所述，我们的发现表明，脑电微状态被认为在空间和时间上是连续的更好，而不是神经集群的离散激活。 1.背景 基于脑电地形图具有准稳定模式的发现，研究人员描述这些稳定的地形图为脑电微状态。脑电微状态分析被认为是研究许多认知过程的神经特征的有效方法，也是研究脑电动态性并将之与认知和疾病联系起来的一种有效的方法。 当前的微状态模型基于两个关键假设，其中之一就是在任何时间点都存在一个单一的状态，即“胜者为王”原则。在脑电数据的几何角度下，M通道脑电数据集可以概念化为M维空间，每个时间点的地形对应于该M维空间中的一个坐标。微状态分析也可以看作是一种降维技术，它将每个微状态概念化为一维子空间，即表征为传感器空间中的向量。目前，将脑电数据紧密分布在(少量)微状态向量周围的假设称为离散性假设。如果微状态分析的离散性假设成立，那么与每个微状态相关的数据点应该紧密地分布在其父向量的周围，并且快速过渡到另一个微状态。 本研究使用标准微状态分析并结合经验和仿真数据的正交投影距离来表明，在传感器空间中，一个微状态内的时间点不一定局限于其父微状态向量周围。相反，单个时间点的地形图可以接近于多个微状态，并且取决于全局场功率，并且随着时间的推移而平滑地改变。因此，本研究表明，时空离散性的假设可能不能准确地捕捉到微状态的本质。此外，我们还证明了主成分分析可以用来可视化3D中的数据分布，因为它保留了不同聚类之间和聚类内的距离。 2.材料与方法 2.1 数据描述 本研究中，我们分析了两个数据集。我们使用了68名对照组和46名抑郁症/高BDI组，数据以500 Hz重新采样。 2.2 实验装置 使用64通道神经扫描系统记录数据，电极布置符合10-10国际系统。 2.3 数据分析 使用MATLAB中的EEGLAB工具箱导入数据进行分析。这些数据最初有66个通道，其中60个通道被保留下来进行分析。在进一步分析之前进行平均参考。然后，对数据进行1-30 Hz的带通滤波。执行ICA后手动清理数据。去除无关的伪影成分。 2.4 微状态分析 微状态分析算法包括以下步骤： (1)我们使用L1范数来计算GFP。这产生了GFP的时间序列，它反映了随着时间推移地形中的总能量(图1A-B)。 (2)GFP(t)的局部最大值被送到改进的k-均值聚类算法(步骤3-7)(图1C)。我们选择了四个聚类进行分析。 (3)聚类过程从随机选择n个模板图开始，其中n是聚类或微状态图的数量。 (4)利用GFP峰值数据计算n个模板图的空间相关性。取空间相关性的绝对值确保结果不依赖于地形图极性。 (5)计算模板图的解释方差。 (6)重新定义模板图，通过从每个聚类中提取所有地形图的第一主成分来实现。 (7)重复步骤4至6，直到解释方差不随迭代次数增加而改善。 (8)选择一组新的n个随机选择的模板图，并重复步骤3到7。最后，选择解释方差最大的一组模板图作为最终的微状态向量。
在主要的精神疾病（MPDs）中，人们怀疑存在大脑生理学的共同破坏。在这里，我们研究了休息时的神经变异性，这是一种成熟的脑功能行为相关标记，并探索了其在MPDs的基因表达和神经递质谱中的基础。我们招募了219名健康对照组和279名患有精神分裂症、重度抑郁症或双相情感障碍（躁狂症或抑郁状态）的患者。利用从静息态功能磁共振成像中获得的血氧合水平依赖性信号的标准差（SDBOLD）来表征神经变异性。通过偏最小二乘相关法来检验SDBOLD模式的经诊断中断及其与临床症状和认知功能的关系。在临床样本之外，我们估计了观察到的SDBOLD破坏模式与死后基因表达、元分析认知功能和神经递质受体谱之间的空间相关性。发现了两种SDBOLD中断的转诊断模式。模式1在所有诊断组中都表现出来，在精神分裂症中最为明显，其特征是语言/听觉网络的SDBOLD较高，而默认模式/感觉运动网络的SDBOLD较低。相比之下，模式2仅表现在单极和双相抑郁症中，其特征是默认模式/显著性网络中SDBOLD较高，而感觉运动网络中SDBOLD较低。模式1的表达与MPDs的临床症状和认知缺陷的严重程度相关。这两种被破坏的模式与基因表达（如神经元投射/细胞过程）、元分析认知功能（如语言/记忆）和神经递质受体表达谱（如D2/5-羟色胺/阿片类受体）具有不同的空间相关性。总之，综上所述，神经变异是MPDs潜在的经诊断生物标志物，其大量空间分布可以通过基因表达和神经递质受体谱来解释。MPDs的病理生理学可以通过测量休息时的神经变异来追踪，异常变异的不同空间模式产生不同的临床认知特征。
在博客1[4]（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114333349）中，我们详细介绍了基于Amos的路径分析的操作过程与模型参数，同时对部分模型所输出的结果加以一定解释；但由于Amos所输出的各项信息内容非常丰富，因此我们有必要对软件所输出的各类参数加以更为详尽的解读。其中，本文主要对输出的全部参数加以整体性质的介绍，而对于与模型拟合程度相关的模型拟合参数，大家可以在上述博客3、博客4中查看更详细的解读。
系列文章共有四篇，本文为第二篇，主要由整体层面关注输出结果参数。 博客1：基于Amos的路径分析与模型参数详解 博客3：基于Amos路径分析的模型拟合参数详解 博客4：基于Amos路径分析的模型修正与调整 在博客1（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114333349）中，我们详细介绍了基于Amos的路径分析的操作过程与模型参数，同时对部分模型所输出的结果加以一定解释；但由于Amos所输出的各项信息内容非常丰富，因此我们有必要对软件所输出的各类参数加以更为详尽的解读。其中，本文主要对输出的全部参数加以整体性质的介绍，而对于与模型拟合程度相关的模型拟合参数，大家可以在博客3、博客4中查看更详细的解读。
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
由于数据可用性和计算能力的快速增长，机器学习现在在技术和业务中发挥着至关重要的作用。机器学习对信用风险建模应用程序有重大贡献。 使用两个大型数据集，我们分析了一组机器学习方法在评估中小型借款人的信用风险方面的表现，其中穆迪分析RiskCalc模型作为基准模型。 我们发现机器学习模型提供了与RiskCalc模型相似的准确率。 但是，它们比RiskCalc模型更像是一个“黑匣子”，机器学习方法产生的结果有时难以解释。 机器学习方法可以更好地拟合解释变量与违约风险之间的非线性关系。 我们还发现，无论使用何种模型，使用更广泛的变量来预测默认值都会大大提高准确率。
近十年里，top-N商品推荐是隐式反馈中一个被广泛研究的课题，其目的是从大量数据中识别出用户可能偏爱的一小部分物品。
数据分析总是离不开各种指标和术语，最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语：用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。
实验是Uber如何改善客户体验的核心。Uber将多种实验方法应用于各种用例，例如测试一项新功能以增强我们的应用程序设计。Uber的实验平台（XP）在此过程中扮演着重要角色，使我们能够启动，调试，衡量和监视新创意，产品功能，营销活动，促销乃至机器学习模型的效果。该平台支持我们的驾驶员，骑手，Uber Eats和Uber Freight 应用程序的实验，并被广泛用于运行A/B/N，因果推理和基于多臂老虎机（MAB）的连续实验。在任何时间，平台上都会运行1000多个实验。从较高的角度来看，Uber的XP可让工程师和数据科学家监视治疗效果，以确保它们不会导致任何关键指标的变差。
今天我们来继续我们机器学习应用量化投资系列，本期，我们介绍一篇来自华泰证券金工的研究报告。将深入为你剖析Stacking 集成学习在量化投资中的应用！希望大家有所收获！ Stacking 集成学习模型简介 Stacking 集成学习的原理 Stacking 是一种常见的集成学习框架。一般来说，Stacking 将训练一个多层(一般是两层， 本文中默认两层)的模型结构，第一层(也叫学习层)包含 n 个不同的模型，将得到的预 测结果合并为新的特征集，并作为下一层模型的输入，由下一层模型再次根据对应的数据 标签进
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77202136
在两个选项中做出选择，该如何选？一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机，并概述其背后的逻辑，以及带来的问题：它使用的P值很容易被误解。
最近的研究表明，在人类大脑中，结构和功能连接之间的关系因区域而异，在感觉关联皮层层次上出现了耦合减少的现象。然而，驱动这种表达的生物学基础在很大程度上仍然未知。在这里，我们假设皮质内髓鞘形成和兴奋抑制(EI)平衡介导结构-功能耦合(SFC)的异质表达及其在皮质层次上的时间差异。我们采用基于图谱和体素的连接方法来分析从两组健康参与者获得的神经成像数据。我们的研究结果在六个互补的处理管道中是一致的:1)SFC及其时间方差在单峰-跨峰和颗粒-无颗粒梯度中分别减小和增加;2)髓鞘形成增加和EI比值降低与SFC刚性增强和瞬时SFC波动受限有关;3)当从颗粒状皮质区向无颗粒状皮质区穿越时，从EI比率逐渐转变为髓鞘形成作为SFC的主要预测因子。总的来说，我们的工作提供了一个概念化人脑结构-功能关系的框架，为更好地理解脱髓鞘和/或EI失衡如何诱导大脑疾病重组铺平了道路。
1、研究背景 当涉及到五个以上对象的集合时，我们可以不通过计算而快速得出对象数目的近似值。人类和其他动物物种一样，都有一种对数值数量的直觉。这种近似大量数值的能力背后的认知机制仍然存在诸多争论。研究人员偏向于假设我们拥有一个近似数字系统(ANS)，这是一种特定的系统，它从视觉场景中提取数值并建立离散数值尺度的心理表征。然而，一组对象不仅具有数量特征，而且还具有多个连续的视觉特征，包括单个对象的尺寸和集合的范围。这些连续的尺度维度本质上与数值相关(例如，数值越多的集合自然占据更大的区域)，并且可以用作获取数值的关键视觉提示。这使得一些作者提出，数字处理没有特定的认知机制，数值要么由一般的尺度机制处理，要么来自连续维度的组合。到目前为止，关于连续尺度对数值处理的贡献还没有达成共识，大量的证据表明，它们既可以促进数值判断，也可以干扰数值判断。当前的研究利用了一种频率标记电生理学方法，将数值从连续的尺度维度中分离出来，并测量两者共同驱动的特定大脑反应。 人类根据数值辨别对象集合的能力被认为与其他动物物种一样，早在语言发展之前很久就存在于婴儿身上。有大量的行为和神经成像证据证明了这种数值能力。例如，最近的实验强调了一种自发的偏向，即当参与者必须从三个点集中选择奇数项或将集合归类为“大”或“小”时，自发地倾向于数值而不是连续的尺度：在这两种情况下，数值都被自发地选为决定标准。此外，一些研究确定了人类和猴子顶叶皮质中特定的调节数值的神经元群体。理论模型假设，这种数值能力背后的机制在于将感觉输入转化为对视觉场景中存在的元素数量的抽象估计。然而，现有的这种机制的经验证据仍然是有问题的，因为连续的尺度变化与数值变化之间存在内在的关联。连续的尺度而不是数值本身可以解释观察到的结果。这是一个悬而未决的问题：认知系统是否能够快速提取必要的数字信息，以建立一个独立于连续尺度变化的表征——如果系统具有这种能力，那么随着数字的处理，协同变化的连续尺度信息会发生什么？ANS理论提出，在归一化阶段中会过滤掉所有连续的尺度，但由于连续尺度会严重影响数值判断，因此没有太多关于该过滤阶段的证据。 另一种理论认为，数值与连续的尺度处理有关。其中，尺度理论(ATOM)用一个独特系统来描述连续尺度和数值之间的关系，该系统能够表示任何类型的离散和连续尺度，包括数值、时间(持续时间)和空间(扩展)。一些作者提出了连续量和离散量的一般尺度概念，其中尺寸知觉在发展和进化上都比数值更为原始，而连续尺度在数值尺度处理的发展中起着关键作用。有大量的经验证据支持数值和连续尺度的公共和独立神经区域。在人类顶叶皮质内发现了用于数值和连续尺度提取的部分重叠的地形图，尽管在这些地形图中不同的神经调节和组织方式暗示了不同的处理机制。根据最近的功能性(fMRI)荟萃分析，在这些重叠区域内，右侧顶叶被确定为广义尺度处理系统的一个可能的解剖学位置。此外，一些作者认为，数值只是一种抽象的认知结构，是对视觉刺激中存在的所有连续尺度特征进行加权的结果，并且数值是通过根据特定情境的需要对低层感官信息进行自适应重组来提取的。这种感觉整合(SI)理论假设所有现有的数值提取证据都可以用处理连续尺度整合的认知控制机制来解释。 理清这些假设和理解数值处理机制的主要挑战是将数值从连续尺度中分离出来。已经为行为任务开发了几种控制连续维度的简洁方法，但是它们控制整个刺激集合中的所有尺度变化，尽管每个刺激仍然包含关于数值和连续维度的信息。事实上，任何视觉刺激都携带有关数值和连续尺度的信息。因此，在严格意义上，这些方法都不能将数值从非数值尺度处理中分离出来。重要的是，这一局限性适用于到目前为止提供的几乎所有支持ANS理论的证据。 当前的研究使用了频率标记方法，该方法包括记录稳态视觉诱发电位(SSVEP)，其对应特定于单个给定维度上周期性刺激变化的神经反应。SSVEP已经成功地记录到对数值变化的反应，本研究通过频率标记的实验范式系统地隔离了对数值和连续尺度的区别，该范式不需要明确的任务(因此也不需要决定或判断)：视觉刺激遵循的是oddball范式，即在一系列标准刺激中周期性地引入偏差刺激。关键的是，研究人员严格控制了周期性变化的性质，因此只有考虑中的维度才会周期性波动。该操作允许记录与目标维度中的变化同步的神经响应，因为只有该特定维度会定期更新。目前的设计允许通过将每个维度指定为在单独的实验条件下的周期性偏差，来跟踪在数值中以及每个连续维度中的变化的神经辨别力。如果视觉系统对相对于波动维度的周期性变化很敏感，那么大脑应该产生与偏离频率及其谐波同步的反应。因此，研究人员能够记录与数值和每个连续维度的区别特别相关的大脑活动。
大多数关于假设检验的教程都是从先验分布假设开始，列出一些定义和公式，然后直接应用它们来解决问题。然而，在本教程中，我们将从第一原则中学习。这将是一个示例驱动的教程，我们从一个基本示例开始，逐步了解假设检验的内容。
有多种性能指标来描述机器学习模型的质量。但是，问题是，对于哪个问题正确的方法是什么？在这里，我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标。请注意，此处介绍的性能指标不应用于特征选择，因为它们没有考虑模型的复杂性。
大多数关于假设检验的教程都是从先验分布假设开始，列出一些定义和公式，然后直接应用它们来解决问题。然而，在本教程[1]中，我们将从第一原则中学习。这将是一个示例驱动的教程，我们从一个基本示例开始，逐步了解假设检验的内容。
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型，因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产，因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗？在此，比率的“价格”部分仅是股价（每股），比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”，这是公司资产负债表上的项目。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。
本篇文章，我们来讲讲数据分析常用语 1、绝对数和相对数 绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。 相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式： 相对数=比较值（比数）/基础值（基数） 2、百分比和百分点 百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用
这本书的目标是讲述统计学的故事，以及它如何被全球的研究人员所使用。这是一个与大多数统计学入门书籍中讲述的故事不同的故事，后者侧重于教授如何使用一套工具来实现非常具体的目标。这本书侧重于理解统计思维的基本理念——这是一种系统化的思考方式，用于描述我们如何描述世界并使用数据做出决策和预测，所有这些都是在现实世界中存在的固有不确定性的背景下。它还运用了目前仅在过去几十年中由于计算能力的惊人增长而变得可行的方法。在 20 世纪 50 年代可能需要数年才能完成的分析现在可以在标准笔记本电脑上几秒钟内完成，这种能力释放了使用计算机模拟以新的、强大的方式提出问题的能力。
在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。我还应用 PCA 创建了一个回归模型，用于使用前几个主成分对相同的犯罪数据进行建模。最后，我对两种模型的结果进行了比较，看看哪个表现更好。
平静心湖起涟漪，开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业，时间充裕的时候尽量高质量完成，忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定，可能会迟到，但不会缺席。
通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象，但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割？
最近的长尾实例分割方法在训练数据很少的稀有目标类上仍然很困难。我们提出了一种简单而有效的方法，即特征增强和采样自适应（FASA），该方法通过增强特征空间来解决数据稀缺问题，特别是对于稀有类。特征增强（FA）和特征采样组件都适用于实际训练状态——FA由过去迭代中观察到的真实样本的特征均值和方差决定，我们以自适应损失的方式对生成的虚拟特征进行采样，以避免过度拟合。FASA不需要任何精心设计的损失，并消除了类间迁移学习的需要，因为类间迁移通常涉及大量成本和手动定义的头/尾班组。我们展示了FASA是一种快速、通用的方法，可以很容易地插入到标准或长尾分割框架中，具有一致的性能增益和很少的附加成本。
*本文原创作者：Leon不会玩QEMU，属Freebuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 0×00 前言 在部署蜜罐之后，会产生大量的日志，对于威胁情报而言，我们需要通过这些日志来提取其中的有用的数据，本文将会描述提取那些数据用来完成分析。 部署蜜罐之后会生成描述发生的事件的日志记录。能够收集到的安全事件将取决于我们部署的蜜罐的类型，比如部署SSH蜜罐你将会收集到一些服务器安全相关的日志。 因此，我们应当在采集日志之前先要确定我们采集日志的类型以及采集日志的种类，再根据这个来确定蜜罐的设计和部署。如果要捕获的
选自inFERENCe 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 深度网络最优解附近的平坦度一直是我们理解模型泛化性能的重点，通常较为平坦的最优解有更好的鲁棒性。而本文作者则进一步提出一个好的指标可能不仅涉及平均损失函数极小值附近的平坦度，还涉及两个平坦度指标之间的比率。 我看到大家在 Twitter 和 Reddit 中谈论这篇论文《Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets》，于是撰写此文。 这篇论文与《Sharp Minima
大脑皮层的微观结构受到昼夜节律和睡眠剥夺的影响，但这些影响的确切基础尚不清楚。t1加权和t2加权磁共振图像之间的比率(T1w/T2w比率)与髓磷脂水平和树突密度有关，这可能为研究睡眠剥夺大脑的皮质内微观结构提供新的见解。在这里，我们检测了41名健康青年(26名女性)在睡眠剥夺(n = 18)或正常睡眠-觉醒周期(n = 23)前后32小时的皮质内T1w/T2w比值。线性模型显示，在32小时后，四组患者的T1w/T2w比值变化有显著的组间差异，包括岛叶、扣带回和颞上皮质的双侧效应，包括涉及注意、听觉和疼痛处理的区域。在整组中，睡眠剥夺组T1w/T2w比值增加，而正常睡眠-觉醒组T1w/T2w比值降低。这些变化不能用扫描仪内头部运动来解释，在调整皮质厚度和水合作用后，簇间95%的影响仍然显著。与正常的睡眠-觉醒周期相比，32小时的睡眠剥夺使皮质内T1w/T2w比值增加。虽然本研究检测到的皮质内变化可以反映髓磷脂或树突密度的变化，或两者的变化，但需要组织学分析来明确具体的皮质过程。
神经影像增强了我们对疼痛的神经关联的理解。但神经回路是如何与持续疼痛相互作用并导致持续疼痛的，在很大程度上仍是未知的。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
期权的 Delta 被定义为期权价格变动与基础资产价格变动的比率，也就是期权价格与基础资产价格之间关系曲线的切线斜率。比如，期权Dela值等于0.6就意味着当基础资产价格变化一个很小的金额时，相应的期权价格变化约等于基础资产价格变化的60%。
用反向传播（backpropagation）来计算优化目标函数的梯度，是当前机器学习领域的主流方法。近日，牛津与微软等机构的多位学者联合提出一种名为「正向梯度」（forward gradient）的自动微分模式，可以完全抛弃反向传播进行梯度计算。实验证明，在一些问题中，正向梯度的计算时间是反向传播的二分之一。 编译 | 张倩 编辑 | 陈彩娴 反向传播和基于梯度的优化是近年来机器学习（ML）取得重大突破的核心技术。 人们普遍认为，机器学习之所以能够快速发展，是因为研究者们使用了第三方框架（如PyTorch、
越来越多的公司都在尝试 ABTest，要么是自己搭建系统，要么依赖于第三方的系统。那么在我们进行ABTest的时候，必备的基础知识有哪些？该如何一步一步的进行AB实验呢？本文将根据 AB 实验的流程带领大家一窥究竟。
目前，金融市场总是变幻莫测，充满了不确定因素，是一个有许多投资风险的市场。这与其本身的市场规律和偶然性有关，金融危机、国家政策以及自然灾难等都会影响到金融市场，均会影响投资的收益情况。所以投资者总是希望能够找到应对的方法来减少投资的风险而增加收益。随着老百姓对合理的财富分配理论有着迫切的需求，学会优化投资理财，做到理性投资，是当前投资者最关心的问题。
肿瘤“种子与土壤”学说是肿瘤生物学最具影响力的理论之一，自提出以来就受到了广泛的认可和延伸。该理论认为肿瘤的发生发展不仅是肿瘤细胞遗传学和表观遗传学方面的改变，还有肿瘤微环境作为恶性种子生长繁育的“肥沃土壤”，彼此相互影响，共同进化，促进了肿瘤的产生。肿瘤微环境火了，大家都想把自己的分析向肿瘤微环境靠，今天小编跟大家分享一篇近期发表在frontiers in oncology（IF：4.137）上的肿瘤微环境相关的文章：BTK Has Potential to Be a Prognostic Factor for Lung Adenocarcinoma and an Indicator for Tumor Microenvironment Remodeling: A Study Based on TCGA Data Mining（BTK有可能成为肺腺癌的预后因素和肿瘤微环境重塑的指标：一项基于TCGA数据挖掘的研究）。该研究基于基质评分和免疫评分共同筛选与肺腺癌免疫浸润的预后因子。我们重点学习一下文章的分析思路。
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也
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
即时通信 IM
对象存储
