我们再用使用函数的方式来实现这个功能，当然以前我们在c语言里面使用指针传参方式来实现这种两个数值直接的交换，现在我们利用c++里面更加高级的方式来实现，就是使用引用来实现（不过它的本质还是指针来实现，只是我们只用引用再不用去考虑指针的细节了）
运行环境 Docker Docker-Mysql Docker-Wordpress Ubuntu 18.04 Docker 常用名称 详情查看Docker 常用命令一篇 Docker-Mysql 参数汇总 MYSQL_ROOT_PASSWORD：设置 mysql 数据库的密码。 MYSQL_DATABASE：设置 mysql 的数据库名称。 MYSQL_USER：设置 mysql 的数据库用户。 Docker-Wordpress 参数汇总 安装命令 启动命令 更新域名 参考 https://blog.51c
强化学习和概率推理算法旨在分别从互动体验和概率语境知识中学习推理。在本研究中，我们开发了机器人任务完成算法，同时研究了强化学习和概率推理技术的辅助优势。机器人从试错经验中学习，以增强其声明性知识库，增强知识可用于加快潜在多重任务的学习过程。我们已经实施并评估了使用移动机器人执行对话和导航任务的算法。从结果中，我们看到，通过运用人类知识推理和学习已完成任务的经验，可以提高机器人的性能。更有趣的是，机器人能够从导航任务中学习，以改善其对话策略。
本文重点介绍的Docker的使用，以及如何部署RabbitMQ集群，最基础的Docker安装，本文不做过多的描述，读者可以自行度娘。
建筑作为人类生活不可分割的一部分，在城市管理和城市分析领域至关重要。为了促进大规模城市规划应用，获取完整可靠的建筑数据势在必行。目前有一些公开产品可以提供大量建筑数据，如微软和开放街道地图。但在东亚地区，由于建筑物分布较为复杂，辅助数据匮乏，这些地区的建筑数据比较缺乏，阻碍了东亚地区的大规模应用。一些研究试图利用当地不完整的建筑足迹数据，通过回归模拟大规模的建筑分布信息。然而，对不准确建筑数据的依赖会带来累积误差，使这种模拟数据极不可靠，导致在东亚地区实现精确研究受到限制。因此，我们针对东亚地区建筑物的复杂性，提出了一个全面的大规模建筑物绘图框架，并在东亚 5 个国家的 2,897 个城市进行了建筑物足迹提取，获得了 281,093,433 栋建筑物的大量数据集。评估结果表明，我们的建筑产品是有效的，总体平均准确率为 89.63%，F1 得分为 82.55%。此外，与现有产品的比较进一步显示了我们的建筑数据的高质量和完整性。最后，我们对建筑数据进行了空间分析，揭示了其在支持城市相关研究方面的价值。本文数据可从http:// https://doi.org/10.5281/zenodo.8174931下载。
向大家介绍一个非常有用的数据集，今天来自华中科技大学的学者公布了一个高质量的安全服和头盔检测的数据集项目，相信对做“智慧工地”“安全监控”的朋友肯定有帮助。
8LFS这个库可以实现平台无关（Linux和Windows通用）的文件系统访问 安装后只需 require "lfs"即可使用
作者 | 梧桐、王晔 编辑 | 陈彩娴 不久前，2021届 AAAS Fellow 名单出炉！此次入选名单包括564名科学家、工程师或各科学学科的创新者，以表彰他们在科学事业中取得的科学和社会方面的杰出成就。新一届AAAS Fellow包含来自学术机构、实验室、医院或医疗中心、博物馆、全球企业、非营利组织、研究所和政府机构等各个科学学科的杰出人士。入选Fellow来自21个学科领域，包括农业、粮食与可再生资源、人类学、天文学、大气与水圈科学、生物科学、化学、教育、工程、地质与地理学、历史与哲学科学、产业科技
指代消解是自然语言处理的一大任务之一，它是信息抽取不可或缺的组成部分。在信息抽取中，由于用户关心的事件和实体间语义关系往往散布于文本的不同位置，其中涉及到的实体通常可以有多种不同的表达方式，例如某个语义关系中的实体可能是以代词形式出现的，为了更准确且没有遗漏地从文本中抽取相关信息，必须要对文章中的指代现象进行消解。指代消解不但在信息抽取中起着重要的作用，而且在机器翻译、文本摘要和问答系统等应用中也极为关键。
我们创建一个表，并生成两个表分区CUS_PART1,CUS_PART2.关于分区的分类可以参考https://www.cnblogs.com/wnlja/p/3979684.html
2006 年，日本科学家山中伸弥等人利用四个转录因子（Oct4、Sox2、Klf4和c-Myc）将小鼠胚胎成纤维细胞（MEFs）和成体成纤维细胞重编程为诱导多能干细胞（induced pluripotent stem cells, iPSCs）[1]，iPSCs 和胚胎多能干细胞（embryonic stem cells, ESCs）一样，具有自我更新的能力，在体外可以长期扩增，并能够分化为三个胚层的组织和细胞。这一研究成果使得重编程的研究工作如火如荼。
随着 ACL 2015 大会的落幕，SIGIR/KDD 2015 大会的召开，以及 EMNLP 2015 accepted papers 的公布，“后 word embedding”时期出现端倪。小S 个人认为未来可能有四个小方向，分别是：interpretable relations, lexical resources, beyond words, beyond English。在分别展开这四个小方向之前，大家可能会问，那 word embedding models 的改进已经画上句号了么？ 对于这个问
2019年6月18日下午，来自加州大学河滨分校(The University of California, Riverside) Bourns工程学院的生物工程系主任Xiaoping Hu (胡小平)的研究领域是磁共振成像、分子成像和图像重构与加工。本场讲座中，胡小平教授介绍了在静息态功能性核磁共振成像(resting state functional MRI，rsfMRI)领域的新进展，包括利用其中的动态信息进行分析，并结合机器学习提高rsfMRI的研究与应用价值等。
分享一下最近看到的2篇paper关于骨骼肌组织的细胞Marker，绝对的Atlas级好东西。👍
-string是一个类，类内部封装了char*，是一个char型的容器。string类内部封装了很多成员函数，比如：查找find，拷贝copy，删除delete，替换replace，插入insert；string管理char所分配的内存，不用担心复制越界和取值越界等，由类内部进行负责
2018年12月24日，中科院广州生物医药与健康研究院的陈小平研究员（下文均称陈小平），在中科院SELF论坛有一场公开演讲，题为：疟原虫成为抗癌的生力军。
文章：Coarse-to-fine Hybrid 3D Mapping System with Co-calibrated Omnidirectional Camera and Non-repetitive LiDAR
文章：Lidar with Velocity: Motion Distortion Correction of Point Clouds from Oscillating Scanning Lidars
An agent receives information from the server which it processes in NaoBehavior::Think() after parsing the information in parser/parser.cc. Next an agent decides what to do in NaoBehavior::act() which typically involves selecting a skill (such as walking or a kick) to execute in NaoBehavior::selectSkill(). During the execution of a skill an agent determines new positions to move its joints to which are controlled by sending velocity commands (computed by PID controllers) to the server in servercomm/primitives.cc.
文章：STD: Stable Triangle Descriptor for 3D place recognition
【1】 Gaussian Process Uniform Error Bounds with Unknown Hyperparameters for Safety-Critical Applications 标题：安全关键应用中具有未知超参数的高斯过程一致误差界 链接：https://arxiv.org/abs/2109.02606
【1】 OpenCDA:An Open Cooperative Driving Automation FrameworkIntegrated with Co-Simulation 标题：OpenCDA：一种集成协同仿真的开放式协同驾驶自动化框架
【1】 Simpler, Faster, Stronger: Breaking The log-K Curse On Contrastive Learners With FlatNCE 标题：更简单、更快、更强：用FlatNCE打破对比型学习者的log-K魔咒
首先需要到科大讯飞官网开发者控制台创建一个应用，创建成功后获得服务接口认证信息，我们只需用到其中的AppID。
从上面的3个分类评选的入选的工作中进一步评选，产生每个年度“中国生物信息学十大进展”。
【1】 Trustworthy AI for Process Automation on a Chylla-Haase Polymerization Reactor 标题：在Chylla-Haase聚合反应器上实现过程自动化的值得信赖的人工智能 链接：https://arxiv.org/abs/2108.13381
【1】 Whole Brain Vessel Graphs: A Dataset and Benchmark for Graph Learning and Neuroscience (VesselGraph) 标题：全脑血管图：图学习和神经科学(VesselGraph)的数据集和基准 链接：https://arxiv.org/abs/2108.13233
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