生物医学NER+L致力于从电子健康记录（EHR）中的文本中提取概念，并将其链接到大型生物医学数据库，如SNOMED-CT和UMLS。
自从今年3月份写完《最具娱乐精神的区块链科普》以后，一直没有写下篇。最近看了MIT Media Lab做的MedRec，一个基于区块链的电子病历共享系统，有点儿感想，分享一下。
戴祥鹰，就职于携程数据智能部。此前先后供职于腾讯、百度，主要从事搜索、推荐、知识图谱、自动问答等相关工作。硕士毕业于哈尔滨工业大学。本文为作者加入携程前所做项目工作的经验总结。
之前写了shell脚本，可以手动下载jsdelivr的单文件，已经满足的我需求了（在这里 ），但评论区表示没有一步到位。 那就用最好的语言之php配合伪静态再搞一个吧！话不多说，直接上代码！ [im
Java类自带了本地的clone()方法，该方法会返回现有实例的副本。如果要使用Java克隆，必须实现java.lang.Cloneable接口，以便它不会在运行时抛出CloneNotSupportedException。 如果clone()函数会返回对象副本，那么在什么情况下我们需要重写它？ 让我们运行下面的java类来更好的理解。
链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表 中的指针链接次序实现的 。
[Paper]: Multi-scale Context Aggregation by Dilated Convolutions
本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务，这对我来说是一个有趣的课题，因为它是我博士论文研究的重点。这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Computed Tomography Volumes.”
本套课程正式进入Python爬虫阶段，具体章节根据实际发布决定，可点击【python爬虫】分类专栏进行倒序观看： 【重点提示：请勿爬取有害他人或国家利益的内容，此课程虽可爬取互联网任意内容，但无任何收益，只为大家学习分享。】 开发环境：【Win10】 开发工具：【Visual Studio 2019】 Python版本：【3.7】 总是版权问题，我就尽量删掉网站上的截图了，主要内容都在编码中。 目标：【更多-->音乐-->音乐页面】 1、查找目标位置： 📷 播放的路径：【https://audio04.d
一种最快捷的方式就是直接引入下载的chartist编辑的js/css文件，它允许开发人员使用默认的命名方式或者可配置的方式来应用chartist到项目中，也可以通过修改chartist sass源代码文件定制需要的功能
Canvas API 提供了一个通过JavaScript 和 HTML的``元素来绘制图形的方式。它可以用于动画、游戏画面、数据可视化、图片编辑以及实时视频处理等方面。
胸部计算机断层扫描（CT）图像在对新冠肺炎（COVID-19）提供准确、快速、廉价的筛查和检测方面很有前景。
其它新建文件的方式 nano类似于Windows下记事本的功能，nano filename就可以新建一个文件，并在里面写内容；ctrl+x退出，根据提示按Y保存。 vim 功能更强大的文本编辑器。vim filename就可以新建一个文件, 敲击键盘字母i，进入写作模式。写完后，敲击键盘Esc, 退出写作模式，然后输入:w (会显示在屏幕左下角)，回车保存。vim的常用方法，以后会单写一个，这里点到为止。 Linux下文件操作 常用的文件操作有移动文件到另一个文件夹、复制文件到另一个文件夹、文件重命名等。
他们在该数据集上训练了一个深度卷积神经网络，获得了 0.85 的 F1。相关数据和代码可见于：https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT
之前我们讲过可以用CALayer搭配CATransform3D来实现将View做3D旋转, 今天我们再看一个3D的新东西
今天将分享放射治疗的CT合成完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
文件的可执行属性和环境变量 Linux下文件有一个特殊的属性即可执行属性，用来指示这个文件是一个可执行的脚本或可以运行的二进制文件。前面所提到的这些命令，都具有可执行属性。 which: 表示查看命令的路径。一般用于当我们想知道使用的命令来源于什么地方时，比如安装了多个R或多个python，但又分不清用的是哪个时，which一下，立即明了。在这儿我们用which获取的是可执行的命令所在的路径，进而查看其属性。 ct@iZ8vb3e9jtel4m99ss6e7eZ:~$ ls -l "`which cd`"
官方文档:https://www.scipy.org/ \qquad https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.html
前段时间，我发了一篇关于《pdf里的表格数据也能轻松汇总了！》的文章，其中主要介绍了用Power BI直接汇总pdf文件中的数据的方法。
雷锋网消息，在新的研究中，人工智能深度学习算法能够准确识别头部CT扫描中9种不同程度的异常。
我们昨日进行clustering之后，将1107个细胞分成了9个簇，今天学习tsne方面的知识。
awk和sed想一对兄妹，一个出现，就会问起另一个。现在，都来了。 sed基本参数解释 sed是stream editor的简称，擅长对文件进行各种正则操作、插入操作、替换操作和删除操作，可以全局，可以指定特定范围的行或者特定特征的行。 s/pat/replace/: 正则替换 前插行i, 后插行a, 替换行c, 删除行d, 输出行p N: 读入下一行，同时存储；n:读入下一行，抛弃当前行 常见操作 替换特定的文本 ct@ehbio:~/SXBD$ cat mat ID 2 cell 4 cel
Teamviewer无法连接，一直处于”Not ready.Please check your connection”状态，无法获取到连接ID，也无法通过ID连接Partner,但是电脑的网路连接正常（网页能上，各种网络应用程序都可以使用），并且FireWall都处于off状态.
但是留下来了一个悬念， 就是如果我们的单细胞转录组并不是10x的标准3文件，而是tsv或者csv或者txt等文本文件表达量矩阵信息，就有点麻烦了。接下来我们以2020的文章：《Single-Cell Transcriptome Analysis Reveals Dynamic Cell Populations and Differential Gene Expression Patterns in Control and Aneurysmal Human Aortic Tissue》举例说明，它的数据集是 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155468
即时到了DOM3.0时代, 为了同时满足浏览器的向下兼容和ES6的最新街口, DOM还是保留了很多古老的,极易和新类型引起混淆的类比如HTMLCollection vs. NodeList, 这篇文章
后起之秀奔涌而至，欢迎大家在《生信技能树》的舞台分享自己的心得体会！（文末有惊喜）
仿函数的定义：仿函数（functor），它的行为类似于函数的东西（something that performs a function)
01 — 回顾 昨天推送了循环神经网络LSTM的前半部分，说到构成其网络模型：输入层包含一系列时序：x0, x1, ..., xt，隐含层是实现 Long-term 记忆的关键，中间的单元不仅接受某个输入 xt, 还会接收上一个单元的输入 Ct-1，然后联合起来在 t 单元进行加工分析，输出 隐含项 Ct 给t+1单元，和 当前单元的输出 ht，关于这部分的内容介绍请参考： 深度学习|理解LSTM网络（前篇） 下面，介绍 LSTM 隐含层的单元节点状态如何从 Ct-1 流动后变为 Ct， ht-1 如何
但是我看到了一个比较狡猾的数据集（GSE133283），它官网给出来了的文件如下所示：
01 — 回顾 昨天推送了循环神经网络LSTM的前半部分，说到构成其网络模型：输入层包含一系列时序：x0, x1, ..., xt，隐含层是实现 Long-term 记忆的关键，中间的单元不仅接受某个输入 xt, 还会接收上一个单元的输入 Ct-1，然后联合起来在 t 单元进行加工分析，输出 隐含项 Ct 给t+1单元，和 当前单元的输出 ht，关于这部分的内容介绍请参考： 下面，介绍 LSTM 隐含层的单元节点状态如何从 Ct-1 流动后变为 Ct， ht-1 如何流动后变为 ht 的？ 02 — 解析
pressbooks.online.ucf.edu/phy2048tjb/chapter/15-5-damped-oscillations/
HTTPS 协议的安全依赖于它的证书机制，如果攻击者申请到了一张和你的网站一摸一样的证书，那你网站的安全机制也就不复存在了。本文来聊一聊，如何预防 HTTPS 证书伪造。
当一个字符串 s 包含的每一种字母的大写和小写形式 同时 出现在 s 中，就称这个字符串 s 是 美好 字符串。 比方说，"abABB" 是美好字符串，因为 ‘A’ 和 ‘a’ 同时出现了，且 ‘B’ 和 ‘b’ 也同时出现了。 然而，"abA" 不是美好字符串因为 ‘b’ 出现了，而 ‘B’ 没有出现。
为什么要用Linux系统 个人认为，Linux操作系统和类Linux操作系统的命令行界面是最适合进行生物信息分析的操作系统。原因有三点： 长期运行的稳定性 多数软件只有Linux版本 强大的Bash命令简化繁琐的操作，尤其是大大简化重复性工作 但对于初学者来说，接触和理解Linux操作系统需要一些时间和摸索。陡然从可视化点选操作的Windows进入到只有命令行界面的Linux，最大的陌生感是不知道做什么，不知道文件在哪？本文希望能通过几个示例帮助大家适应Linux系统。 如何获取Linux系统 如果自己的单
Linux下命令的一些异常情况 命令不全：在命令没有输入完 (引号或括号没有配对)，就不小心按下了Enter键，终端会提示出一个>代表命令不完整，这是可以继续输入，也可以ctrl+c终止输入，重新再来。(下面sed命令使用时，还有另外一种命令不全的问题) ct@ehbio:~/ehbio_project$ rename 'ehbio2 >' ct@ehbio:~/ehbio_project$ rename 'ehbio2 > ^C ct@ehbio:~/ehbio_project$ 文件名输入错误: 多一个
转录组分析是一种用于研究细胞或组织中所有RNA分子的表达水平的高通量技术。完成转录组分析后，科学家们通常需要通过定量实时聚合酶链式反应（qRT-PCR）来验证二代测序（Next-Generation Sequencing, NGS）结果的可靠性。这是因为qRT-PCR是一种精确的定量方法，可以用来验证特定基因的表达水平。
exams 表中存放着同学们的考试记录 请用 SQL 语句，找到挂科数最多的同学所对应的 student_id
1. 阻尼振荡器 #include <ct/core/core.h> int main(int argc, char** argv) { // a damped oscillator has two states, position and velocity const size_t state_dim = ct::core::SecondOrderSystem::STATE_DIM; // = 2 // create a state ct::core::StateVect
你有分类数据然后想要检验是否这些数据值的频数分布是否与预期不符，或者是否组间的频数分布有（显著）差异。
一、构造函数和析构函数的由来 类的数据成员不能在类的声明时候初始化,为了解决这个问题? 使用构造函数处理对对象的初始化。构造函数是一种特殊的成员函数,与其他函数不同,不需要用户调用它,而是创建对象的时
本文介绍连接跟踪（connection tracking，conntrack，CT）的原理，应用，及其在 Linux 内核中的实现。
我们提出了一种新的方法，将不成对的对比度计算机断层扫描（CT）转换为非对比度CT扫描，反之亦然。解决这项任务有两个重要的应用：（i）为注射造影剂不是一种选择的患者自动生成对比CT扫描，以及（ii）通过在配准前减少造影剂引起的差异来增强对比CT和非对比CT之间的对准。我们的方法基于循环一致的生成对抗性卷积变换器，简称CyTran。由于循环一致性损失的积分，我们的神经模型可以在未配对的图像上进行训练。为了处理高分辨率图像，我们设计了一种基于卷积和多头注意力层的混合架构。此外，我们还介绍了一个新的数据集Coltea-Lung-CT-100W，其中包含从100名女性患者中收集的3D三相肺部CT扫描（共37290张图像）。每次扫描包含三个阶段（非造影、早期门静脉和晚期动脉），使我们能够进行实验，将我们的新方法与最先进的图像风格转移方法进行比较。我们的实证结果表明，CyTran优于所有竞争方法。此外，我们表明CyTran可以作为改进最先进的医学图像对齐方法的初步步骤。
第三届 autoPET 挑战赛是在多示踪剂多中心环境中进一步完善正电子发射断层扫描/计算机断层扫描 (PET/CT) 扫描中肿瘤病变的自动分割。在过去的几十年里，PET/CT 已成为肿瘤诊断、管理和治疗计划的关键工具。在临床常规中，医学专家通常依赖 PET/CT 图像的定性分析，尽管定量分析可以实现更精确和个性化的肿瘤表征和治疗决策。临床采用的一个主要方法是病灶分割，这是定量图像分析的必要步骤。手动执行非常繁琐、耗时且成本高昂。机器学习提供了对 PET/CT 图像进行快速、全自动定量分析的潜力，正如之前在前两个 autoPET 挑战中所证明的那样。基于在这些挑战中获得的见解，autoPET III 扩大了范围，以满足模型在多个示踪剂和中心之间推广的关键需求。为此，提供了更多样化的 PET/CT 数据集，其中包含从两个不同临床站点获取的两种不同示踪剂的图像-前列腺特异性膜抗原 (PSMA) 和氟脱氧葡萄糖 (FDG)（如下图）。在本次挑战中，提供了两个奖项类别任务。在第一类奖项中，任务是开发适用于两种不同追踪器的强大分割算法。在第二类奖项中，讨论了数据质量和预处理对算法性能的重要性。在这里，鼓励参与者使用创新的数据管道增强基线模型，促进以数据为中心的自动化 PET/CT 病变分割方法的进步。加入 autoPET III，为 PET/CT 中基于深度学习的强大医学图像分析铺平道路，优化肿瘤学诊断和个性化治疗指导。
ilist.h https://github.com/postgres/postgres/blob/master/src/include/lib/ilist.h
1.概述 1.1DOM DOM是JavaScript操作网页的接口，全称为“文档对象模型”（Document Object Model）。文档对象模型 (DOM) 是HTML和XML文档的编程接口。它给文档（结构树）提供了一个结构化的表述并且定义了一种方式—程序可以对结构树进行访问，以改变文档的结构，样式和内容。 浏览器会根据DOM模型，将结构化文档（比如HTML和XML）解析成一系列的节点，再由这些节点组成一个树状结构（DOM Tree）。所有的节点和最终的树状结构，都有规范的对外接口。所以，DOM可以理
ct 是一款使用 rust 语言进行开发，并且基于 ZoomEye 域名查询以及利用域名字典进行子域名爆破的工具，同时在最终爆破完成后，自动生成 Windows/*nix 下的可执行脚本。脚本内容为自动将相应的的.gv 文件转化成为相应的 .png 文件，graphviz 下载安装请参见 https://graphviz.org/download/，支持在Windows/Linux/Mac上使用。
今天将分享CT图像上的颅内出血检测和分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
文件里包含了标准库的一些常用定义，无论我们包含哪个标准头文件，都会被自动包含进来。
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
