近期，来自乌得勒支大学医学中心的Julia Berezutskaya等人展示了来自自然主义认知任务的第一个大型多模态iEEG-fMRI数据集。...此外，数据使用丰富的视听刺激获取的，提供了详细的语音和视频注释。该数据集可用于研究多模态知觉和语言理解的神经机制，以及脑部记录模式之间的神经信号相似性。...，准确估计电极位置在一些案例中具有挑战性。...尽管如此，数据集用户可能需要注意，在iEEG记录时，这些患者已经熟悉了之前fMRI实验中的电影。 2.FMRI数据 （1）PRESTO扫描与标准的回波共振成像（EPI）序列相比具有更优越的时间分辨率。...可用于针对认知神经科学中的许多理论、方法和应用问题，包括语言、听觉、视觉和多模态感知；iEEG信号的内部动力学研究；以及在相同任务期间对iEEG-fMRI耦合的研究。
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。 移除批次效应前 ? ? ?...因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准，方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理，对于我这样的新手来说，最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。...于是我选取了一篇欧洲泌尿外科的顶级文章，从这篇文章的补充材料可以看出来：
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。
关于文件夹annotation，可能指的是一个自定义的注解类或者一组注解类的集合，它们被放置在一个文件夹中，用于更方便地对多个Spring Boot模块进行管理。...enums 在Spring Boot多模块项目中，enums文件夹通常用于定义枚举类型。枚举类型是Java中一种特殊的数据类型，它允许我们定义具有离散值的常量。...在相关的实现类文件夹中，可能会放置一些基本上只有一个实现类的接口，或者是从表现上确实与该接口强相关的类。...作为一种良好的设计实践，使用impl目录具有提高代码可读性和可维护性的好处。 domain 在Spring Boot的多模块应用中，domain文件夹通常用于存储与业务领域相关的类和接口。...domain概念主要来源于领域驱动设计（Domain-Driven Design，简称 DDD），它针对的是具有高复杂性和不确定性的复杂应用程序，并强调将应用程序看作是一个领域（domain）的集合。
在这项研究里，研究人员描述了在运动想象NF任务期间同时获取的EEG和fMRI的多模态数据集，并补充了MRI结构数据。同时研究人员说明可以从该数据集中提取的信息类型，并说明其潜在用途。...研究人员表示，(1)改进和测试多模态数据集成方法的宝贵工具，(2)改善提供的NF的质量，(3)改善在MRI下获得的脑电图去噪的方法，(4) 研究使用多模态信息的运动图像的神经标记。 ?...最近的一些研究，显示了结合不同的成像技术来实现更具体的自我调节的潜力，结合两种互补的方式如fMRI和EEG展现了诱人的前景。功能磁共振成像具有良好的空间分辨率(~mm)，但成像速度较慢。...在XP2中进行NF训练期间的平均EEG ERD时频图（N = 18个受试者） 据研究人员表示，在神经网络循环中同时进行脑电图-功能磁共振成像的只有另一个研究小组，用于训练情绪自我调节:因此，我们在这里分享和描述的数据集...(b)显示了数据集XP2中所有受试者的学习步骤和测试步骤的估计fMRI-NF评分和fMRI-NF评分之间的相关性的中位数和四分位数。也显示了仅根据EEG信号估算双峰EEG-fMRI-NF评分的结果。
计算给定的一个或多个有序集的交集，其中给定 key 的数量必须以 numkeys 参数指定，并将该交集(结果集)储存到 destination 。...具有相同分数值的成员按字典序来排列(该属性是有序集提供的，不需要额外的计算)。...ZREMRANGEBYLEX key min max 移除有序集合中给定的字典区间的所有成员 ZREMRANGEBYRANK key start stop 移除有序集合中给定的排名区间的所有成员 ZREVRANGE...其中成员的位置按分数值递减(从大到小)来排列。具有相同分数值的成员按字典序的逆序(reverse lexicographical order)排列。...计算给定的一个或多个有序集的并集，并存储在新的 key 中 下面来看一下Zlexcount命令，这个命令可以计算有序集合中指定字典区间内成员数量。 ?
简而言之，利用决策树进行预测的过程就是从根节点开始，根据样本的特征属性选择不同的分支，直到到达叶子结点，得出预测结果的过程。...其主要优点是模型具有可读性、分类速度快、只需一次构建，可反复使用。 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。在这周的文章中，我们主要讲解该如何进行特征选择。...信息增益 信息增益是划分前样本数据集的信息熵和划分后样本数据集的信息熵的差值。...假设划分前样本数据集为D，并用特征（属性）a来划分样本集D，则按特征a划分D的信息增益Gain(D, a)为样本集D的熵减去按特征a划分D后的样本子集的熵, 可定义为: 其中，a代表划分的特征，特征a有...计算给定样本分类所需的期望信息： ?
DECRBY key decrement key 所储存的值减去给定的减量值（decrement） 。..., keys, *args) 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中 sinter(keys, *args) 获取多一个name对应集合的并集...sinterstore(dest, keys, *args) 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中 sismember(name, value) 检查value是否是...在name对应的集合中删除某些值 sunion(keys, *args) 获取多一个name对应的集合的并集 sunionstore(dest,keys, *args) 获取多一个name对应的集合的并集...)，从大到小排序 zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None) 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical
可以通过传递一个负数值 increment ，让 score 减去相应的值，比如 ZINCRBY key -5 member ，就是让 member 的 score 值减去 5 。...其中成员的位置按 score 值递减(从大到小)来排列。 具有相同 score 值的成员按字典序的逆序(reverse lexicographical order)排列。...有序集成员按 score 值递减(从大到小)的次序排列。 具有相同 score 值的成员按字典序的逆序(reverse lexicographical order )排列。...**返回值：**被移除成员的数量 1.15 ZRANGEBYLEX key min max [LIMIT offset count] 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时， 有序集合的元素会根据成员的字典序...（lexicographical ordering）来进行排序， 而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中， 值介于 min 和 max 之间的成员。
我们首先阐述如何将学习到的决策树集合转换为一个具有一个隐藏层和一个输入变换的单一神经网络。然后，我们放松该网络的一些属性，如阈值和激活函数来训练一个近似等价的决策树集合。...在本文中，我们首先说明如何将学习的决策树转化为一个具有单个隐藏层和一个输入变换的神经网络。然后，我们放松这个网络的属性，如阈值和激活函数来训练一个近似等价的决策树集合。...关于第个叶子的节点的bias是非0权重的个数减去一个小数目，例如0.1，激活是一个step函数。...对于树集合，例如GBDT或随机林，我们可以根据所有树中的所有阈值来定义输入变换，并使用集合中尽可能多的隐藏节点作为叶的总数。因此，整个集合可以用一个网络来表示。 ?...对于树集合，例如GBDT或随机林，我们可以根据所有树中的所有阈值来定义输入变换，并使用集合中尽可能多的隐藏节点作为叶的总数。因此，整个集合可以用一个网络来表示。
Segmentation for Autonomous: Driving Datasets, Methods, and Challenges 原文作者：Di Feng 内容提要 最近在自动驾驶感知方面的进步是由深度学习推动的。...为了实现鲁棒和准确的场景理解，自动驾驶汽车通常配备不同的传感器(如摄像机、激光雷达、雷达)，并可以融合多种传感模式，以利用它们的互补特性。在此背景下，针对深度多模态感知问题提出了许多方法。...然而，对于网络架构设计并没有通用的指导方针，关于融合什么、何时融合以及如何融合的问题仍然是开放的。本文对自动驾驶中深度多模态目标检测和语义分割的方法进行了系统的总结，并讨论了这些方法所面临的挑战。...为此，我们首先概述了自动驾驶研究中用于目标检测和语义分割的测试车辆上的传感器、开放数据集和背景信息。然后我们总结了融合的方法，并讨论了挑战和未决问题。在附录中，我们提供了总结主题和方法的表格。...分享最新的CVPR、ECCV、ICCV、IROS等人工智能论文，关注深度学习、自动驾驶领域。
Redis集合(Sets)命令模式汇总 编号 命令 描述 1 SADD key member1 [member2] 将一个或多个成员添加到集合 2 SCARD key 获取集合中的成员数 3 SDIFF...key1 [key2] 减去多个集合 4 SDIFFSTORE destination key1 [key2] 减去多个集并将结果集存储在键中 5 SINTER key1 [key2] 相交多个集合...6 SINTERSTORE destination key1 [key2] 相交多个集合并将结果集存储在键中 7 SISMEMBER key member 判断确定给定值是否是集合的成员 8 SMOVE...source destination member 将成员从一个集合移动到另一个集合 9 SPOP key 从集合中删除并返回成员 10 SRANDMEMBER key [count] 从集合中获取一个或多个随机成员...key1 [key2] 添加多个集并将结果集存储在键中 14 SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] 递增地迭代集合中的元素
来源：机器之心 本文约3000字，建议阅读6分钟 本文为你介绍如何应用信息论来解决并封闭集猜想。...假设从这个族中随机选择两个集合 A 和 B，问：集合 A 包含数字 1 的概率是多少？集合 B 呢？由于每个元素出现在任何给定集合中的概率略低于 1%，因此不应期望 A 或 B 包含 1。...这仍然不太可能，但比 1 出现在任何一个单独集合中的概率大一些，是 1 出现在 A 中的概率与 1 出现在 B 中的概率之和减去 1 同时出现在两者中的概率。...换句话说，如果存在一个并封闭集族，其中任何元素在所有集合中出现的概率都小于 1%，则两个集合的并集比任何一个集合本身包含的信息要多。...但是只有 120 种不同的组合方法能得到包含七个元素的并集。 关键是，两个随机选择的集合包含的元素比其并集具有更多的不确定性。并集更像是一个具备更多元素、可能性更少的更大集合。
从梯度显著性得出的统计量，平均到模型集合中，与高通量CRISPR筛选的测量结果进行了比较。...已知多聚腺苷酸化调节因子的基序（例如，CFIm、CPSF、CstF）从预测远端多聚腺苷酸化比率的归因分数中浮现出来（图6b）。...由于上述插入缺失挑战，我们进一步移除了其中精细映射变体（PIP > 0.1）是插入或缺失的可信集合。 我们预测可信集合的目标基因为该集合中具有最高累积PIP加权L2得分的基因。...如果桶中没有合适的候选基因（即没有基因具有距离匹配的非因果SNP），则从目标log2（TPM）值中减去0.15，并选取所有被分配到新桶中的候选基因（如果减去0.15后桶未改变，则跳转至步骤4）。...我们从预测的远端比例估计最终的比值比，并使用该比值比基于测量到的参考远端比例重新计算替代远端比例。 最后，我们将替代远端比例从参考比例中减去，并使用该差值的绝对值作为最终的变异效应评分。
如果该族中任何两个集合的并集等于族中任何现有的集合，这个集合或族被认为是「并集封闭」的。例如，考虑这个由四个集合组成的族：{1}, {1, 2}, {2, 3, 4}, {1, 2, 3, 4}。...假设从这个族中随机选择两个集合 A 和 B，问：集合 A 包含数字 1 的概率是多少？集合 B 呢？由于每个元素出现在任何给定集合中的概率略低于 1%，因此不应期望 A 或 B 包含 1。...这仍然不太可能，但比 1 出现在任何一个单独集合中的概率大一些，是 1 出现在 A 中的概率与 1 出现在 B 中的概率之和减去 1 同时出现在两者中的概率。...换句话说，如果存在一个并封闭集族，其中任何元素在所有集合中出现的概率都小于 1%，则两个集合的并集比任何一个集合本身包含的信息要多。...但是只有 120 种不同的组合方法能得到包含七个元素的并集。 关键是，两个随机选择的集合包含的元素比其并集具有更多的不确定性。并集更像是一个具备更多元素、可能性更少的更大集合。
当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中， 元素的值介于...具有相同分数值的成员按字典序来排列(该属性是有序集提供的，不需要额外的计算)。...a f 已经移除掉，d e 没有被包涵 12.Zremrangebylex Zremrangebylex 命令用于移除有序集合中给定的字典区间的所有成员。...其中成员的位置按分数值递减(从大到小)来排列。 具有相同分数值的成员按字典序的逆序(reverse lexicographical order)排列。...有序集成员按分数值递减(从大到小)的次序排列。 具有相同分数值的成员按字典序的逆序(reverse lexicographical order )排列。
说明：返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合的并集。两个命令的区别是SUNIONSTORE会将结果保存到 destination 集合。...说明：返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合之间的差集。sdiffstore命令会它将结果保存到 destination 集合。...具有相同 score 值的成员按字典序的逆序排列 zrangebyscore：返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。...有序集成员按 score 值递减(从大到小)的次序排列。具有相同 score 值的成员按字典序的逆序排列。...score不变，manager集合中的score乘以3后求并集。
可以通过传递一个负数值 increment ，让 score 减去相应的值，比如 ZINCRBY key -5 member ，就是让 member 的 score 值减去 5 。...具有相同 score 值的成员按字典序( lexicographical order )来排列。 如果你需要成员按 score 值递减(从大到小)来排列，请使用 ZREVRANGE 命令。...语法：ZRANGE key start stop [WITHSCORES] 说明： 返回有序集 key 中，指定区间内的成员。 其中成员的位置按 score 值递减(从大到小)来排列。...有序集成员按 score 值递减(从大到小)的次序排列。 具有相同 score 值的成员按字典序的逆序( reverse lexicographical order )排列。...默认使用的参数 SUM ，可以将所有集合中某个成员的 score 值之 和 作为结果集中该成员的 score 值；使用参数 MIN ，可以将所有集合中某个成员的 最小 score 值作为结果集中该成员的
网络上有可以免费获得的语义信息，比如我们可以从维基百科上获取每一个类别的语义信息，用来辅助训练更鲁棒的图片或视频的分类模型； 3. 网络数据具有多源性。...然而，每一个数据源的数据分布都会有很大的差异，因此如何利用多源网络数据进行学习也是很重要的研究课题。...我们从图片中抽取 2D 视觉特征，从视频中抽取 3D 视觉特征，从文本信息中抽取文本特征，输入到我们的学习模型。...同时，我们的方法也需要输入无标签的测试视频，从测试视频中同时抽取 2D 视觉特征和 3D 视觉特征。基于视觉特征，我们在每个源上训练一个分类器。给定一个测试样本，每个分类器会产生一个预测值。...但是考虑到网络数据的诸多优势，基于网络数据学习有着很大的提升空间和广阔的应用前景。在这篇文章中，我们结合过去尝试的方法，讲述了如何利用特权信息、语义信息和多源信息帮助解决基于网络数据学习的主要问题。
近年来，如何使计算机具有类人的多模态信息处理能力以实现复杂推理决策成为研究热点，受到研究学者的广泛关注。...2、鲁棒视觉问答： 数据集、方法与挑战 视觉问答需要人工智能模型在给定图像和自然语言问题的情况下提供准确的自然语言答案。...然而，研究结果表明视觉问答方法倾向于记忆训练数据中存在的偏置，而不是正确地学习到如何基于图像信息回答问题。因此，这些方法通常在分布内数据上表现良好，但在分布外数据上表现不佳。...ID数据集中最具代表性的是VQA v1/v2，其中每个问题的答案集合包含十个由人类给出的答案。为了平衡答案的分布以减少偏置的影响，在VQA v2中相似的图片和问题可能有完全不同的答案。...由于视觉问答数据集的广泛使用，目前最流行的模型评价指标也是视觉问答数据集采用的指标Open-Ended Accuracy，其被定义为预测答案在答案集合中的个数除以3，然后取其结果与1的较小值，以平衡正确答案的多样性与准确性
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