假设你是知名互联网公司BAT的首席财务官，公司去年的薪资成本是S,由于竞争激烈，公司今年需要成本控制，CEO要求你把总薪资控制为T, T < S。同时CEO希望你对每位员工的收入设定一个截断值P, 每一个年收入高于P的员工，其年薪一律降到P,对于那些年薪达不到P的，薪资保持不动。例如给定五位员工的薪资数值分别为：90， 30， 100， 40， 20， 同时T设置为210，那么截断值可以设置为60，也就是工资高于60的，全部降低到60，工资低于60的，收入保持不变，于是五位员工的收入变为：60， 30， 6
关于连续性变量最佳截断值的选择，之前介绍了survminer中的surv_cutpoint以及X-tile软件：
机器之心报道 参与：刘晓坤、路 BigGAN 一经提出即引起了大量关注，被称为「史上最强 GAN 图像生成器」。今日，DeepMind 放出了 BigGAN 的拿来即用 TF Hub demo，可以在
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程，缩短卷积神经网络训练时间。
Title: Development and validation of prognostic nomogram for young patients with gastriccancer
在科研课题中，上游下游分析是耳熟能详是词汇。近年来，生物信息学技术的崛起给各大组学的分析注入了更为新鲜的活力。在生信分析中，上游下游分析是十分常见的。举个例子理解一下上游和下游。在mRNA为基础的分析中，调控mRNA的理解为上游（如转录因子调节转录），被mRNA影响的则成为下游（如转录、翻译）。在大量的生信文章中，上游下游分析数不胜数。而这一套路在临床文章中却较为少见。今天，我们和大家一起来阅读一篇2020年发表在《Endoscopy》（IF=6.381）上的一篇文章。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
大家好， 今天和大家分享的是 2020 年 2 月发表在 Aging(IF:4.831)上的一篇文章，“Identification of an immune-related risk signature for predicting prognosis in clear cell renal cell carcinoma ”。作者使用多种数据库对5个ccRCC的IRG特征进行开发和验证，评估IRG与临床病理特征的相关性，并整合了IRG 特征与临床特征，建立列线图，以改善ccRCC患者的预后评估。
在大家进行科研工作的过程中，拿到一个基因，获取表达量后，总要先与预后来一波分析。分析过程中势必会涉及到分组，说到分组，肯定是老生常谈的以中位值，平均值，抑或是3分位数来进行。但是如果这样分组后预后依旧没有意义呢？就能说这个基因的表达与预后就真的没有关系嘛？
接上文，Kaplan-Meier曲线有助于可视化两个分类组之间的生存差异，当你设置参数pval = TRUE时，可以获得的对数秩检验值有助于探讨不同组之间的生存率是否存在差异。 但这并不能很好地评估连续性定量变量的对生存的影响。比如你的某一个node属性取值范围是0-33，这将导致生存曲线图上出现33条生存曲线。如果遇到分组过多或者想要评估多个变量如何协同以影响生存。 例如，比如当希望同时检查种族和社会经济状况对生存的影响时就可能需要换种生存分析方法。
PanCanSurvPlot (https://smuonco.shinyapps.io/PanCanSurvPlot/)
那个代码，aes后面的x是大写的，换成小写的x就好了。一般大小写都要注意的，代码很严格。
分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。 上面列出的算法都是用来解决分类问题（SVM和DT也被用于回归，但这不在我们的讨论范围之内）。我多次看到有人提问，对于他的问题应该选择哪一种方法。经典的也是最正确的回答是“看情况而定！”，这样的回答却不能让提问者满意。确实让人很费神。因此，
与近年来大规模视觉transformers（ViTs）的巨大进步相比，基于卷积神经网络（CNNs）的大规模模型仍处于早期状态。
数据科学家们经常面对世界的是或不是的问题。你在这个课程中看到了一些这样的问题的例子：
2.连续型的信息（如年龄、基因表达量、风险）分为2or3组分开画：根据中位数；根据某个具体的数值；最佳截断值
DESeq2 工作流程的最后一步是对每个基因进行计数并将其拟合到模型中并测试差异表达。
cast对于转换到 字符型、Varchar 和 Varbinary 数据类型, 如果指定的字段宽度小于原始数据宽度, Visual FoxPro 截断值来适应字段宽度。对于转换到 字符型 数据类型, 如果指定宽度大于原始数据, Visual FoxPro 在值的后面填充空格。
【GaintPandaCV导语】F8Net用定点化量化方法对DNN进行量化，在模型推理只有8-bit的乘法，没有16-bit/32-bit的乘法，采用非学习的方法即标准差来定小数位宽。目前是我看到的第一篇硬件层面全8-bit乘法的模型推理的方法。
生存分析是一种用于鉴定癌症研究中预后生物标志物和遗传缺陷的技术。癌症相关的数据库很多，例如TCGA。这些数据库提供了大量的生存数据，这为使用临床相关性研究分子水平的癌症病因提供了资源。也有很多相关的生存分析工具被开发，尽管癌症通常来自多种遗传缺陷并且具有失调的基因集（GS），但现有的生存分析工具只能分析单个基因。此外，没有系统的方法将临床结果与实验（细胞系）数据联系起来。为了解决这些差距，Xuanjin Cheng等人开发了cSurvival(https://tau.cmmt.ubc.ca/cSurvival)。
“行动是所有成功的基本钥匙（Pablo Picasso）。”Gartner的分析价值 escalator识别四种不同类型的分析 -** 描述性，诊断性，预测性和规定性** - 按难度和商业价值排序。规定性分析是最复杂的级别，但提供最大的价值，是该escalator的顶部。通过回答关键问题，“我们如何实现这一目标？” ，规定性分析以行动形式提供了商业成功的秘诀。在信用风险领域，这个问题的答案可以在信用风险策略中找到。
“针对某种疾病，现有A、B两种公认的诊断方法，你的团队研究出新诊断方法C。自然而然，肯定需要比较A、B、C三种方法，判断到底哪一种对该疾病的诊断更准确？”
统计更加在乎的是模型应用的完善，即数据必须要符合模型的假定。任何一个模型都有假定。数据挖掘中，如决策树和神经网络做的时候很少会提到假定，实际上他们的假定和回归差不多。很多时候，我们用R或者SAS建立一个决策树会发现效果不好，效果不好的原因就是你的数据不符合假定。决策树这种模型其实是没有底蕴的，即没有体系帮忙进行检验，所以这种模型在建模之前一定要对数据进行预处理，让数据去符合假定。如果想建好一个模型，在建模之前需要面对下面这些点：
核辐射探测器模拟是绝大多数Geant4使用者的主要任务，今天给大家带来一个题主自己写的例子。该例子实现了“模拟一个闪烁晶体对于某放射性同位素的伽玛能谱输出”。因内容实在繁杂，大家可下载该例子自行参考。
论文出处：《Integer Quantization for Deep Learning Inference Principles and Empirical Evaluation》 时间：2020.April 单位：NVIDIA
分子动力学模拟的初始条件主要包括设定粒子的初始位置和初始速度。LAMMPS软件中有丰富的命令可供用户使用。为了帮助初学者快速地掌握粒子初始条件的设定，并且灵活地得到需要的体系，本文详细介绍了命令displace_atoms, delete_atoms, read_data, set, velocity的使用方法和注意事项。
作者：赵屹华，计算广告工程师@搜狗， http://www.csdn.net/article/2015-11-26/2826332 这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。 上面列出的算法都是用来解决分类问题（S
上一篇，我们发现代码文件（.sas）在SAS的三种编码的编辑器间，相互不兼容。那么数据集的情况如何呢？
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。
导语：在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。
>align首先执行序列比对，然后进行结构叠加，进行多次迭代以便进行微调，在蛋白序列相似性大于30%的时候可以达到良好的效果。
2017年，Google偷偷上线了一个小app，上传你的大头照，测测你长得跟历史上哪个著名油画里的人物最像。
今天给大家Share的是关于CSV导入SAS、以及filename获取文件夹名称、文件名称 ----Setup~
KTRUNCATE 函数的语法可以参见以下链接，https://support.sas.com/documentation/cdl_alternate/zt/nlsref/64811/HTML/default/p0kslx8j9r3bw8n1niwz6h3k1mod.htm
PostgreSQL 如果使用较早的“大仙”们，在做分区的时候会提pg_pathman,为什么一个数据库使用分区表还要一个插件，可能习惯商业数据库的“人儿们”，不大理解。这点要从PG的分区表的来源来说， PG的分区表其实是PG的表继承概念的延伸。表继承允许planner只包含那些与查询兼容的子表(分区)。同时，用户在分区管理方面还有很多工作要做:创建继承的表，编写触发器来选择合适的分区进行行插入等。为了自动化这项工作，编写了pg_partman扩展。
Java提供了两种数据类型存储小数：double和float，double是默认的小数类型，比如：
我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节，祝你圣诞节快乐啦，虽然我没有过圣诞节的习惯，昨天平安夜，也是看朋友圈才知道，原来是平安夜了，但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了，给你们看下我两的练了一段时间的肌肉。 📷 📷 好了不显摆了，进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候，我们会使用逐步回归，最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后，我们会了解到梯度上升算法，和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估
SAS学习笔记（3）：SAS一般高级语言 本篇SAS读书笔记主要介绍SAS一般高级语言，主要内容包括赋值语句、输出语句、分支机构、循环结构、数组以及函数等六个部分。 1 赋值语句 在SAS中用赋值语
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：李泽南 在 LSTM 循环神经网络面临长序列输入时，我们应该怎样应对？Jason Brownlee 给了我们 6 种解决方案。 长短期记忆（LSTM）循环神经网络可以学习和记忆长段序列的输入。如果你的问题对于每个输入都有一个输出（如时间序列预测和文本翻译任务），那么 LSTM 可以运行得很好。但 LSTM 在面临超长输入序列——单个或少量输出的情形时就会遇到困难了。这种问题通常被称为序列标记，或
select date_add(now(),interval 31 day); 返回'2014-10-13 11:10:17' ，这是31天后的日期。
今天为大家介绍的是来自Ursula Rothlisberger研究团队的一篇关于金属离子位置预测的论文。金属离子是许多蛋白质的重要辅因子，在酶设计、蛋白质相互作用设计等许多应用中发挥关键作用，它们在生物体中丰富存在，并通过强烈的相互作用与蛋白质结合，并具有良好的催化特性。然而，生物相关金属（如锌）的复杂电子结构限制了金属蛋白质的计算设计。在这项工作中，作者开发了两个工具——基于3D卷积神经网络的Metal3D和仅基于几何标准的Metal1D，以改进蛋白质结构中锌离子的位置预测。与其他当前可用的工具进行比较显示，Metal3D是迄今为止最准确的锌离子位置预测器，其预测结果与实验位置相差在0.70 ± 0.64 Å范围内。Metal3D为每个预测位置输出置信度指标，并可用于在蛋白质数据库中具有较少同源物的蛋白质上工作。Metal3D可以预测全局锌密度，用于计算预测结构的注释，还可以预测每个残基的锌密度，用于蛋白质设计工作流程中。Metal3D目前是针对锌进行训练的，但通过修改训练数据，该框架可以轻松扩展到其他金属。
这篇论文提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法 IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。同时，该工作首次在 ARM 设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了 IR-Net 部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。
我们常常说C语言是灵活且强大的语言，因为它有32个关键字，34种操作符，本文主要是介绍这些操作符。话不多说，直接开始！🎈🎈🎈🎈🎈🎈🎈🎈
硬件友好的网络量化（如二进制/均匀量化）可以有效地加速推理，同时降低深度神经网络的内存消耗，这对于在资源有限的设备（如移动电话）上部署模型至关重要。然而，由于低比特量化的离散性，现有的量化方法往往面临训练过程不稳定和性能严重下降的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种可微软量化（DSQ）方法来弥补全精度网络和低比特网络之间的差距。DSQ可以在训练过程中自动进化，逐步逼近标准量化。由于DSQ的可微性，在适当的限幅范围内，DSQ可以在后向传播中跟踪精确的梯度，减少前向过程中的量化损失。通过对几种常用网络结构的大量实验表明，用DSQ训练低比特神经网络的性能始终优于目前最先进的量化方法。此外，与开源的8位高性能推理框架NCNN相比，我们第一个在ARM架构的设备上部署2到4位DSQ的有效实现速度提高了1.7倍。
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