上个月，国际体操联合会（FIG）宣布，将日本富士通公司开发的「竞技体操辅助打分系统」用于 2019 年 FIG 主办的系列体操赛事上。系统将于明年的体操世界杯系列赛事上进行测试，并在明年 10 月于德国斯图加特举办的体操世锦赛上正式启用。FIG 的目标是在 2020 年东京奥运会上，将一半项目的打分完全自动化，在 2024 年的巴黎奥运会上实现全部项目打分自动化。
在对SNV位点进行注释时，往往需要综合采用多个数据库的注释结果，为了方便肿瘤研究人员，dbNSFP对人类基因组上的突变位点进行了丰富全面的功能注释，其目的是提供一站式服务，通过这一个数据库就可以完成突变位点的功能注释，文章链接如下
结合前期“QQ举报体验问卷调研”所收集的用户反馈和建议，本次针对QQ举报功能的“举报选项、举报证据提交和举报进度查询” 等方面进行重点体验优化，具体功能调整如下。
来源：the Guardian 编译：Cecilia 【新智元导读】国际体操联合会（FIG）计划引进人工智能技术来助力2020年东京奥运会评分系统。 日本IT巨头富士通（Fujitsu）正在研发3D感官系统。富士通表示，该产品将使打分更容易，协助教练和运动员进行训练。 黑匣子上的灯光闪烁，提醒体操运动员开始表演。 她纵身跳下，落地，转身向机器人法官致敬。 得分已在大屏幕上闪烁。 这不是电影《银翼杀手2049》里的场景，而是未来体操可能的场景。未来的体操比赛将人工智能纳入其评分系统。 2020东京奥运会或将引
题目：Genomic analysis uncovers prognostic and immunogenic characteristics of ferroptosis for clear cell renal cell carcinoma
本文介绍的论文是Recsys17上的“最佳论文”，题目是《Modeling the Assimilation-Contrast Effects in Online Product Rating Systems: Debiasing and Recommendations》，主要是建模了评分预测中的“同化-对比”效应（Assimilation-Contrast Effects），看完之后的感觉就是：
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉长期存在的问题。技术质量评估测量的是图像在像素级别的损坏，例如噪声、模糊、人为压缩等等，而对艺术的评估是为了捕捉图像中的情感和美丽在语义级别的特征。
预测miRNA结合位点的工具很多，以TargetScan为代表的工具，利用结合位点的保守性进行预测，对于大部分保守的结合位点而言其准确性较好，然而还是有部分miRNA结合位点是非常规的，在物种间并不保守，对于这部分位点的预测，就需要在算法上进行改进。
上一节我们聊了聊用Wilson区间估计来处理小样本估计，但从原理上来说这种方法更像是一种Trick，它没有从本质上解决样本量小的时候估计不置信的问题，而是给估计加上一个和样本量相关的置信下界，然后用这个下界替代估计进行打分。
推荐系统的核心问题就在于为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。比如在微博上，用户至上想打发时间，并不是想准确的查看某条信息，在首页中查看每一条微博，为了帮助他筛选出一批他们可能感兴趣的信息，此时就需要分析出该用户的兴趣，从海量信息中选择出与用户兴趣相似的信息，并将这些信息推荐给用户。推荐系统就是这样，根据用户的历史和社交情况推荐与其喜好相符的商品或信息。 这时候就需要一个相似度函数
📷 本文来自 Juphoon CTO/VP 钱晓炯在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中钱老师介绍了实时视频通信质量评价相关探索实践以及如何根据
中国大约有1.2亿慢性肾病（CKD）患者。其中有一种最常见的肾病，它的病因尚不完全清楚，且其远期预后非常不理想。它就是 IgA 肾病（IgA nephropathy，IgAN），是全球范围内发病率最高的原发性肾小球疾病之一，在亚洲人群中发病率尤高。
小编今天解读的这篇文章是2020年发表在杂志frontiers in Oncology（影响因子4.848）上，题目为Development and Validation of a 12-Gene Immune Relevant Prognostic Signature for Lung Adenocarcinoma Through Machine Learning Strategies。作者开发了12个特征基因以及风险评分公式可作为预测LUAD患者生存的强大而准确的工具，并可帮助临床医生更准确地选择最佳治疗方案。
MDR多因子降维法作为逻辑回归的一种补充，有效克服了逻辑回归在处理高阶稀疏数据时的局限性，广泛应用于分析基因-基因，基因-环境之间的相互作用，但是该方法存在一些局限性
“（某一年）（写你最喜欢的大学）的（添加一个有声望的名字）教授做了关于（此处摘要辩论的关键）的研究，研究人员发现（在这里添加令人信服的数据），并且（这里提供更多虚构的、有说服力的证据），这表明（此处就是你论文得分的关键所在！）。”
今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）给大家推荐一款「普通话学习评分」小程序，它使用专业的普通话评分系统，你可以录音让它为自己的普通话打分。
每一年，都有数以百万计的学生参加统一的标准化考试，这些有问题的系统将会带来严重影响。像研究生入学考试（GRE）这样的国家级考试更是高等教育的把关者，而各个州的评估可以决定一切 —— 从学生能否毕业到联邦政府对学校和教师的资助。
IMDB 是世界上最权威和最受欢迎的电影内容网站。你可以在这里找到最新电影的咨询，还可以找到关于它的评论和评分。同时，它还会为你做个性化推荐，帮助你找到你喜欢的内容。
目前，东京奥运会正如火如荼地进行。我国著名跳水运动员郭晶晶也出现在了东京奥运会现场，不过这一次她不是以运动员的身份代表国家参赛，而是以国际泳联跳水技术委员会委员的身份来评估裁判工作是否称职，是否执裁公平。
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如果一座城市的楼房、街道、汽车、人、树木、都可以被标记，并被转化为可量化的评分体系，那么人与空间的感知关系则会拥有更多可能。上周的数据侠实验室，DT君邀请到城室科技的CEO刘浏老师。他们基于人工智能的深度学习技术，将城市街景进行视觉感知评估，为我们认知城市提供了新的思考。
前言：目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作，不过自己是把别人做好的项目进行迁移。因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ，PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本（4.8.0 bate版），而PanGu分词，目前有人正在做，貌似已经做完，只是还没有测试~，Lucene升级的改变我都会加粗表示。
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚 平昌奥运会期间，在人类选手角逐较量的同时，八只机器人队伍也获得了参赛资格。2月12日，首届人形机器人滑雪锦标赛在威里山公园滑雪场开幕，这些装备传感器的8台机器人顺利完成比赛，给世界观众留下了深刻的印象。 你不禁会问：机器人能够参加比赛，那么也能够当裁判么？ 国际体操联合会（The International Gymnastics Federation，简称 FIG）已经和日本通信技术公司富士通（Fujitsu）合作，计划把人工智能技术引进奥运会的打分系统，让人工智能分担一部分
随着车辆及测试场景的增多，我们得到的一个实际经验是：“No Simulation, No Scalability”（没有模拟仿真，就没有可扩展性）。
7月23日 因为疫情延期一年的东京奥运会如约而至 看完开幕式 嗯...，啊...，这...，那...，着实被诡异到了 竞技体育从产生之初到现代化、职业化、产业化的发展 其实走过了漫长~漫长~漫长的历史进程 而一个有趣的现象不知道你有没有发现： 科技力量正在加速大型体育赛事的发展进程 特别是像奥运会这样的国际顶级赛事 可以说是前沿技术的实验厂 3D直播、4K、VR、量子计时器、电子靶等 每届奥运会都有新的黑科技加持 （来源：东京奥运会官网） 那人工智能与体育又能碰撞出什么智慧火花呢？ 本文也试着给大
AI 科技评论按：腾讯大数据峰会暨 KDD China 技术峰会中，滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授叶杰平博士非常全面地解密了机器学习在滴滴中的大规模应用，其中包括：出行目的地预测、路径规划、拼车最优匹配、订单分配、估价、运力调度、评分系统等。AI 科技评论根据现场演讲整理成文，并由叶杰平博士与滴滴 CTO 张博亲自审文。 叶杰平： 滴滴研究院副院长，美国密歇根大学的终身教授。叶杰平是机器学习领域国际领军人物，其主要从事机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究，尤其在大规模稀疏模型学习中处于国际领先地位
但是如果要详细介绍的话，那这个故事得从opencv的那个夏天说起，对于python小白来说，门槛有点高。所以行哥今天先给大家介绍一个几秒就可以上手的人脸识别案例，下次行哥再深入通过原理来介绍
在 Kubernetes 中使用声明式 API 来定义工作负载，因为工作负载的灵活多变，这种定义的随意性是很大的，很容易因为复制黏贴、手工运维等原因给 Pod 分配不需要的特权，造成安全隐患。kube-scan 就是针对这种情况而出现的一个工具，它根据内置的二十几个检查项目，对工作负载描述的安全性进行打分，从最安全的 0 分，到最危险的 10 分。
通用语言理解评估基准（GLUE）是用于评估和分析多种已有自然语言理解任务的模型性能的工具，模型基于在所有任务的平均准确率进行评估。WNLI（Winograd 自然语言推理）数据集是是 GLUE 中的一个数据集，它是来自（Levesque et al., 2011）的小型自然语言推理数据集。
在全基因组范围内的SNP位点中，位于编码基因上的SNP位点只是非常小的一部分，绝大部分都是位于非编码区。通过ENCODE， Roadmap等项目，得到了SNP位点与基因组各种元件的位置关系，然而仅仅通过位置分布来解释和预测SNP在基因调控作用中的作用是非常困难的，类似增强子的调控作用，基因调控是一个非常复杂的过程，不仅仅局限在基因组位置相近的元件之间。
毕竟现在亚马逊在美国就有95万名员工，其中每153名美国雇员中就有1人为亚马逊工作。
夏乙 舒石 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你被机器批改过作业么？ 最近，老外特别关注AI在中国教育界的进展，例如人脸识别进课堂、高中AI教材出版等等，这一次关注的焦点是：AI代
现今，推荐系统被用来个性化你在网上的体验，告诉你买什么，去哪里吃，甚至是你应该和谁做朋友。人们口味各异，但通常有迹可循。人们倾向于喜欢那些与他们所喜欢的东西类似的东西，并且他们倾向于与那些亲近的人有相似的口味。推荐系统试图捕捉这些模式，以助于预测你还会喜欢什么东西。电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已经积极的部署了它们自己的推荐系统，以帮助它们的客户更有效的选择产品，从而实现双赢。 两种最普遍的推荐系统的类型是基于内容和协同过滤（CF）。协同过滤基于用户对产品的态度产生推荐，也就是说，它使用“人群的智慧
日前，起亚汽车美国分公司遭受DoopelPaymer恶意团伙发动的勒索软件攻击，被开出2000万美元天价赎金。如果拒绝支付，不仅锁定数据无法还原，失窃的起亚内部信息也将被公之于众。有报告指出起亚汽车美国分公司遭受全面IT服务中断影响，包括移动应用UVO Link、电话服务、支付系统、车主门户网站以及经销商使用的内部站点均受到冲击。
现在补上URL路由的学习，至于蒋老师自建的MVC小引擎和相关案例就放在论文提交后再实践咯。通过ASP.NET的路由系统，可以完成请求URL与物理文件的分离，其优点是：灵活性、可读性、SEO优化。接下来通过一个最简单的路由例子进入这部分的学习，这是一个蒋老师提供的WebForm路由的例子，回想起刚做ASP.NET时，每次看到.aspx页面的前台代码时的茫然和无措，茫茫多的标签，属性，数据源的绑定吓死小兄弟俺了，也花过不少时间去理解记忆，效果不也不大。现在回头看看感觉好了很多，看到IsPostback老
所谓全局比对算法，就是根据一个打分矩阵（替换矩阵）计算出两个序列比对最高得分的算法。关于它的介绍网上已经非常多了，我们只需看看其中的关键点及实现代码。
基于Vue+SpringBoot+MySQL的学生日常行为评分管理系统，包含了评分项目模块、评分数据模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，学生日常行为评分管理系统基于角色的访问控制，给学生、教师、管理员使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
一个乌龙，Bioinformation看成了Bioinformatics，然后就是只能自娱自乐了。
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我是高月洁，来自网易云音乐，是K歌综合评分系统的项目负责人，同时也负责包括音乐业务、直播业务与嗓音分析相关的内容。
今天带来一篇人脸识别中的颜值打分技术，所谓“颜值”，基于什么标准来评判高低呢？既然是个“数值”，那到底能不能“测量”一下？
电商行业不断的发展壮大，市场份额越来越大的形势下，越来越多的企业开始开发自己的商城系统，搭建自己的电商平台，而这其中的一些大中型企业直接就开发像京东淘宝类似的多用户商城系统或多用户商城小程序，来实现将自己的交易业务搬到线上平台，并且可以让行业合作伙伴、商家一起入驻自己的电商平台，开通店铺不同类别的店铺，进行线上交易。B2BC+O2O融合式的多用户商城系统，打通企业或商家线上下线全场景交易渠道。
来源: MoienTajik/AspNetCore-Developer-Roadmap.
上云之后 DBA 会原地失业吗？其实多数情况都不会，那上云后还有哪些事需要 DBA 去做的呢？这节内容就来扯一扯。
AI 科技评论按：现在提到 AI 的时候，大家已经很少联想到电影《终结者》中的天网那样有自己独特思维逻辑以至于得出了反人类结论的「超人类智能」了。这当然是件好事，说明我们都知道了现阶段的 AI 并不具有那样的逻辑思维能力，沿着现有方向继续发展下去也不会有；也说明我们已经了解了身边就有形形色色的运用机器学习解决具体问题的技术成果。
在第一篇打分系统漫谈1 - 时间衰减我们聊了两种相对简单的打分算法Hacker News和Reddit Hot Formula，也提出了几个这两种算法可能存在的问题，这一篇我们就其中的两一个问题进一步讨论：
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亚马逊Alexa Prize的打分系统每4个小时就会更新一次，这将决定着SEAGULL团队最终结果，在经历206天的代码更新之后，他们才能知道他们摘得了冠军，在此之前则是一次又一次打分的“胆战心惊”。
译者注：如果你对如何在公司产品中引入和运用深度学习模型有浓厚的兴趣，下文也许会给你带来一些帮助。
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