到目前为止，没有任何标记能够准确地识别出那些对抗pd-1/PD-L1免疫疗法有反应的患者，在这种情况下，只有15%到30%的患者会对这种治疗做出反应。...这一特征在其他人群中进行了测试和验证，包括TCGA（癌症基因组图谱），从而表明成像可以预测一种生物现象，提供对肿瘤免疫浸润程度的估计。...然后，为了测试该特征在实际情况下的适用性，并将其与免疫疗法的功效相关联，在参与5阶段抗pd-1/PD-L1免疫疗法的患者的治疗开始前，对其进行了CT扫描。...下一个临床研究将回顾性地和前瞻性地评估特征，将使用更多数量的患者并且将根据癌症类型对它们进行分层以便改进特征。 这还将采用更复杂的自动学习和AI算法来预测患者对免疫疗法的反应。...为此，研究人员打算整合来自成像，分子生物学和组织分析的数据。这是研究所之间合作的目的，以确定那些最有可能对治疗有反应的患者，从而提高治疗的疗效和成本比。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天，谷歌的量子计算机登上了Science封面，他们成功用12个量子比特模拟了二氮烯的异构化反应。 ?...更糟糕的是，在化学反应过程中，也就是化学键解离时，分子系统的电子结构会变得更加复杂，在任何超级计算机上都很难进行相关的数值计算。...谷歌量子计算机模拟化学反应 去年谷歌的Sycamore量子处理器实现了53个量子比特的纠缠，所以就用它来模拟几个简单的化学分子试试看。 谷歌先计算6到10个氢原子组成的氢链的结合能。...本文的通讯作者Ryan Babbush说，虽然以上的结果不需要量子计算机就能模拟，但这项工作仍是量子计算向前迈出的一大步。 未来可以将这种算法扩大规模，来模拟更复杂的反应。...而要模拟更大分子的反应，还需要更多的量子比特。 Babbush认为，总有一天，我们甚至可以使用量子模拟开发新的化学物质。
大脑对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强度 导读 ---- 音乐感知涉及复杂的大脑功能。音乐和大脑之间的关系，例如大脑皮层的夹带与周期性的音调旋律节拍和音乐，已经得到了广泛的研究。...也有报道说，大脑皮层对不熟悉的音乐的周期性节律反应比对熟悉的音乐周期性节律的反应更加强烈。由于以前的作品主要使用简单的人工听觉刺激，例如纯音或蜂鸣声。尚不清楚音乐的熟悉程度如何影响大脑的反应。...该研究发现表明，对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。该发现的一项潜在应用可能是区分听众对音乐的熟悉程度，这为评估大脑活动提供了重要工具。...(B) 在第二阶段的试验和受试者中，声音刺激的包络线与脑电图之间的互相关值取平均值。 下图为对两个峰值(第一个峰值[约70毫秒]和第二个峰值[约140毫秒])的类别的主要影响进行事后测试。...Conclusion ---- 在两个峰值处，与听熟悉的音乐相比，互相关值的大小在听不熟悉和加扰的音乐时明显更大。从该研究中可以发现，对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。
原标题：Adobe国际认证|2021 平面设计趋势：对混乱的审美反应 作为创意灵感的持续来源和市场，Adobe Stock是艺术家展示和销售照片、插图、矢量、设计模板、动态图形模板和 3D 艺术作品的地方...我们的趋势研究方法结合了通过 Adobe Stock 以及Behance、Pinterest 和 Instagram等来源进行的严格分析和数小时的搜寻。...设计反映了对人们正在经历的事情的回应，而在 2020 年，我们大多数人都经历了很多。...Adobe Stock 的矢量和插图负责人 Shea Molloy 告诉我们，在今年进行设计趋势研究时，“我们发现几乎不可能将我们的研究从当年的事件中剥离”——比如 COVID-19 大流行及其广泛的-...对工作、家庭生活、政治和人类互动的其他各个方面产生深远影响。
默认情况下，此规则会分析整个代码库，但这是可配置的。 规则说明 反序列化不受信任的数据时，不安全的反序列化程序易受攻击。...攻击者可能会修改序列化数据，使其包含非预期类型，进而注入具有不良副作用的对象。 例如，针对不安全反序列化程序的攻击可以在基础操作系统上执行命令，通过网络进行通信，或删除文件。...如果代码需要读取使用 SimpleTypeResolver 序列化的数据，可实现自定义 JavaScriptTypeResolver 将反序列化的类型限制为预期列表。 使序列化的数据免被篡改。...序列化后，对序列化的数据进行加密签名。 在反序列化之前，验证加密签名。 保护加密密钥不被泄露，并设计密钥轮换。 何时禁止显示警告 在以下情况下，禁止显示此规则的警告是安全的： 已知输入受到信任。...考虑到应用程序的信任边界和数据流可能会随时间发生变化。 已采取了如何修复冲突的某项预防措施。 配置代码以进行分析 使用下面的选项来配置代码库的哪些部分要运行此规则。
我们进一步假设，对于随后对MPH治疗反应最好的个体，皮质-纹状体网络中富含儿茶酚胺的区域的在治疗前的网络局部效率将会降低。3. ...方法3.1 被试DWI数据来自37名ADHD儿童和青少年（8-17岁）和26名年龄和性别匹配的TDC。在开始6周MPH治疗前，ADHD儿童进行了成像测量，作为基线研究的一部分。...正常的发育对照组来自iSPOT-A和LIMCA研究，该研究在同一台扫描仪上使用了相同的实验程序。他们使用MINI-Kid或SPHERE-12对轴1精神障碍进行筛查。...在为大脑内的每个体素独立拟合扩散张量模型之前，对原始DWI数据的头部运动和涡流畸变进行了校正。...虽然这在减少较小队列中准确性的误差和方差方面效果更好，但我们的结果应该使用独立样本进行验证。最后，我们对与功能测量的联系进行了推测。
编者按 曾经有位小伙伴在公众号留言提问：如何做时间序列分析？最近C君发现了一篇文章，也许可以解答这个问题，收录在此，以飨读者。本文来自于数据人网。...这里，我们将使用匹兹堡大学的教授David Stoffer所开发的R包astsa进行时间序列分析。...，在浏览器打开此链接可直接下载，编者注）这里找到它的电子书，而且是免费的，它对于任何对这个话题感兴趣的读者都有一定的帮助。...我们现在利用数据集gtemp数据集进行检验，它通过预测1880-2009年的气温变化，来预测1951-1980年的平均气温。 ? 得到gtemp图： ?...模型的拟合效果相当不错。 这个模型的状态转换给原始数据集gtemp里的一些趋势进行了中和，研究者们则通过分析先前没注意到的一个成分来增强模型的预测能力。
在本研究中，观察到的行为可能来自(1)决策前偏差，即积累过程的起点；(2)决策过程本身，即证据积累的速度；(3)两者兼而有之。...2.5 统计分析：行为学数据 2.5.1 线性模型 计算每个受试者的中位点击时间(从现在开始的“反应时间RTs”)和移动时间，然后进行对数变换以使它们的分布正态化。...首先，对于选择比例，以情绪(愤怒、恐惧)和强度(高、低)作为受试者内部因素，对回避反应的平均比例进行重复测量方差分析。...对于每个受试者，为了控制运动对EEG活动的影响，首先计算由运动参数(即RTs和运动次数)预测的EEG活动的残差，对其进行对数变换，使其分布正规化，并跨条件进行z评分。...3.2 EEG数据 3.2.1 愤怒试验：价值编码 对愤怒试验的刺激锁定和反馈锁定脑电编码值差的β进行聚类分析，发现存在显著的负值中心额簇(图3)。
也有报道说，大脑皮层对不熟悉的音乐的周期性节律反应比对熟悉的音乐周期性节律的反应更加强烈。由于以前的作品主要使用简单的人工听觉刺激，例如纯音或蜂鸣声。尚不清楚音乐的熟悉程度如何影响大脑的反应。...该研究发现表明，对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。该发现的一项潜在应用可能是区分听众对音乐的熟悉程度，这为评估大脑活动提供了重要工具。...(B) 在第二阶段的试验和受试者中，声音刺激的包络线与脑电图之间的互相关值取平均值。 下图为对两个峰值(第一个峰值[约70毫秒]和第二个峰值[约140毫秒])的类别的主要影响进行事后测试。...条形图表示在两个峰值处各受试者的互相关函数平均值的标准偏差值。 误差条代表平均值的标准偏差。在两个高峰期，对不熟悉和混乱的音乐的响应明显强于对熟悉音乐的响应 。...在两个峰值处，与听熟悉的音乐相比，互相关值的大小在听不熟悉和加扰的音乐时明显更大。从该研究中可以发现，对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。
观海 More options Apr 22, 10:46 am 这是我对采矿权人划定范围变更业务进行的业务用例 不知道是否正确，请潘老师指正。...UMLChina More options Apr 22, 4:53 pm 这个是业务序列图。 批注请见附件。 ?
原题： 其实我不怎么会这种类型的题目，所以这里的代码主要参考了九章上面的答案。...总体上来看其实序列化要简单一点，直接遍历一遍树的内容并按照一定规律转化成字符串就可以了。...其实这里用到vectoer是为了方便操作，大概的操作流程是： 序列化： 右边就是vector的情况（11之类的只是编号），左边的就是树的结构和内容。...序列化的主要思路就是先将遍历一遍binary tree的内容，然后按照一定规律（记住，这里的规律是先左后右，后面反序列化的时候会用到这个规律）保存在vector中。...反序列化的流程差不多，只是加了个对上一层节点的弹出。
来自前端同学对后端童鞋的吐槽!@!...最近因为写全栈的缘故，团队内部也遇到了一些关于接口设计的问题，于是开始思考实现接口的最佳实践是什么。在参考了许多资料之后，逐渐对这个问题有了自己的理解。...code 一定是 200，数据是否真的获取成功需要通过 meta 里的自定状态码 code 进行判断（换句话说，上面你看到的接口实际上是 “接口的接口”）。...进行传递。...在数据分析领域我们面临的查询需求并不是线性从单个到多个，在其他业务领域也是这样。 这样导致的后果是你花费多余的时间实现了不需要的代码，并且前端也需要配合这样的数据结构进行实现。
最简单的方式就是归并排序 题解 方法分别是归并排序和树状数组。...else { temp[k++] = arr[j++]; // 一旦 arr[i] > arr[j]，就会有 (mid - i) 个逆序对产生...每加入一个数字，其添加的逆序对的个数就等于i-1位的前缀和。...以该例子作为示范，显然6,3,2都没有逆序，在输入第一个5的时候，其前缀和表示所有小于等于4的数字的数量，等于2； 以此类推，将逆序对求解转变为了求解动态前序和的问题。...num = lower_bound(tmp.begin(), tmp.end(), num) - tmp.begin() + 1; } // 树状数组统计逆序对
对知觉过程中选择性注意的研究揭示了瞳孔反应的调节是根据视觉显示中任务相关（有注意）和任务不相关（无注意）刺激的亮度进行的。...通过3项研究，来自牛津大学的研究者发现与较明亮的格子相比，当被试调整注意力去记忆较暗的格子时其瞳孔会扩张。...而在无效的中性听觉提示后，绿色的探测刺激会给出预测信息，高亮度绿点提示后续对记忆屏幕的高亮度点方向进行判断，低亮度绿点提示后续对记忆屏幕的低亮度点进行判断，然后被试看到的仍旧是和有效听觉提示刺激类型后面的内容是一样的...，对滚轮进行调整以进行亮度的匹配，完成任务，在完成任务后收到反馈，然后一个刺激流程就完整了。...当被试应该优先排序记忆中的亮点位置的左右时，作者通过操纵时间预期来对目标反应进行灵活调整。探测刺激出现的时间表示可能有要探测的项目。
在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。...本文将帮助客户运用Copula模型，对债券的流动性风险进行度量，旨在提供一种新的方法来评估债券的流动性风险。...主要是写二元Copula，关于对债券的流动性风险来进行度量，先估计两个的边际分布，然后选择出最优的Copula函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模拟。...数据为流动性风险，liq1,liq2,liq3,h这四个指标，h代表换手率，对选择债券的流动性风险进行度量。...##对随机数进行可视化 plot( 计算模拟数据的相关数据 估计边缘函数分布 绘制拟合值和实际值 模拟多元分布的样本进行拟合 （使用不同的df） ----
p=22673 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。...基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 方法 该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分的不确定性区间。...然而，该方法的一个主要缺点是，当新的数据进来时，你需要重新调整模型。这对于具有实时检测的应用来说是不可取的。 相关视频 数据集 这个例子使用了地球化学研究所记录的天气时间序列数据集。...`````` n_prophet = 10000 Prophet模型需要得到一个有两列的DataFrame：一列名为ds，包含时间戳，一列名为y，包含要评估的时间序列。我们只看温度数据。...plot_component(forecast) 很明显，我们对未来的预测越远，决定离群值阈值的不确定性区间就越大。
性能监控大部分人想到的 1 针对数据库的慢查询的监控 2 针对数据库的使用的CPU, MEMORY, BUFFER HIT, I/O IOPS 等的监控 3 将这些动态的进行展示 但从深层次的角度...如何通过监控来发现更深层次的问题，并且通过监控系统进行分析，可以是数据库监控系统下一个方向。...—————————————————————————————— 正文：下面是 SW 的 solution Architect Ash 是来自SW 的 database software Architect...根据这些信息，可以让客户的系统运行的更稳定，并且客户知道他的系统发生了什么需要调整了什么，甚至我们可以在这个系统中给客户进行排课系统，让客户了解到底发生了什么，或者我们可以回顾什么。...同时这也是一个系统能过良好运行的关键，持续对系统进行性能方面的优化。 感谢那些关注的guys , 希望每个人都能时刻关注自己系统的性能并且成功的持续性的交付一个好的服务。
小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，时光飞逝，不知不觉来南京工作已经一年了，从2018年参加工作至今，今年是我工作最快乐的一年，遇到一群志同道合的小伙伴，使我感觉太美好了。...今天是2022年的最后一天，小编在这里给大家分享一个好用的脚本，也希望各位小伙伴明年工作顺利，多发pepper。...install biopython pip install pandas 查看脚本参数 python Fasta_sort_renames.py -h 实战演练 # 只对fasta文件中的序列进行命令...python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s F -a rename_fasta.fna # 对fasta文件中序列根据序列长短进行排序...，并对排序后的文件进行重命名 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s T -a rename_fasta.fna
import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当不稳定的。LSTM网络能够捕捉和记忆长序列中的信息，因此非常适用于降雨时间序列数据。...LSTM预测降雨的好处 LSTM网络在降雨时间序列预测中具有以下优势： 「捕捉长期依赖关系」：LSTM的记忆单元使网络能够记住并利用来自较早时间步的信息，这对于建模具有长期依赖关系的降雨模式至关重要。...「处理可变长度序列」：降雨时间序列通常由于测量之间的不规则间隔而具有不同的长度。LSTM网络可以处理这样的可变长度序列，无需固定大小的输入。...x,y的大小范围进行调整。...绘制散点密度图 粗略的结果还是不错的，模型没有进行任何的调参。
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