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疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

研究表明，大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难，而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。 熊猫的繁殖季节时间非常短，一年 365 天中，最佳交配时间仅有 1 天。...更令人惆怅的是，雄性熊猫每天将大把的时间用来吃饭和睡觉，压根注意不到异性，所以生育率一直很低。 ? 暴饮暴食使我快乐。...受近段时间语音识别方法快速发展的启发以及计算机技术在野生动植物保护方面的应用，四川大学、成都大熊猫繁育研究基地和四川省大熊猫科学研究院的研究者提出根据大熊猫的发声情况来自动预测其交配的成功率。...给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。

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使用WebRTC开发Android Messenger：第2部分

可以通过发送COOKIE_ECHO块来通过此检查，该块在触发错误之前将重置序列号设置为所需的值。 更具挑战性的是在TSN上执行的检查。它与累积TSN进行比较，后者最初被设置为与重置序列号相同的值。...从传入数据包中读出的TSN必须是SctpTransport指针的前四个字节，而累积的TSN必须是该指针的后四个字节，因为它与重置序列号的值相同。所以这实际上是指针的两半部分之间的比较。...所以我需要一种方法在重置序列号被设置之后改变累积的TSN。 事实证明，使用FWD_TSN块类型是可行的，该类型允许一个对等方请求另一个对等方将其累积的TSN最多向前移动4096字节。...在上面的部分中，我还讨论了如何使用COOKIE_ECHO包来更改重置序列号，同时还讨论了如何实际发送它们。它是用同样的方法。 我现在有两种可能的方法来设置利用漏洞的指令指针。...我试过这个方法，大概50%的时间都有效，但考虑到我有办法读懂记忆，我想我可以做得更好。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    降低百倍时间步，精度媲美传统神经网络：上交等机构提出ANN-SNN 转换框架SpikeConverter

    这样做会带来两个问题：其一，为了精确表达脉冲发射的时间，需要将一次推理分割成大量的时间步(time step)，使得脉冲序列变的十分冗长；其二，脉冲序列中的脉冲数量没有变化，使得脉冲序列出现不规则的稀疏脉冲...而现有的转换方法应用在更深的网络或更复杂的数据集时，需要大量的时间步长表示脉冲序列（例如：在 ImageNet 中，VGG 转换而来的 SNN 需要的时间步数量高达 2048[3,4]）。...在之前的大部分文章中，采用的是硬重置策略，当膜电压超过阈值时发射脉冲并将膜电压直接重置为 0。这样做的好处是尽可能多的保留了膜电压中包含的信息，并且能够在输入的微小扰动下保持相对一致的输出结果。...软重置方法可以用公式表达为 其中 V[t]是 t 时刻的膜电压，k 是每个时间步之间的膜电压衰减系数。Xi 是第 i 个相邻神经元的脉冲序列，0 表示 t 时没有脉冲传输。...K=2 时，在各个时间步下，转换误差最小，可以膜电压累积表示的信息最准确。 实验结果 文章使用 CIFAR-10/100，以及 ImageNet 数据集进行实验。

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    揭秘通信协议设计的奥妙，作为面试官我都看蒙了

    那通信协议如何设计呢？ 1、通用的协议设计方法论 在网络编程中，流行着一种经典的协议设计方法论：协议头 + 消息体。 ?...bytesToDiscard 变量，用于记录本次能跳过的字节，当 bytesToDiscard 为 0后表示一个无效包已全部跳过，需要处理正常数据包，此时discardingTooLongFrame 会重置为...揭秘通信协议设计的奥妙，作为面试官我都看蒙了 Step2：如果累积缓冲区的可读字节大小小于length字段的结束偏移量，返回null，结束解码，说明该累积缓存区中的数据还不完整。 ?...揭秘通信协议设计的奥妙，作为面试官我都看蒙了 Step3：尝试从累积缓存区中获取包的长度。...揭秘通信协议设计的奥妙，作为面试官我都看蒙了 Step5：如果累积缓存区中的数据不包含一个完整的包，返回null，结束本次解码，等待更多的数据包的到来。 ?

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    BZOJ 3670: 动物园【KMP变形 】

    我们可以在O(L)的时间内，求出一个名为next的数组。有谁预习了next数组的含义吗？”...熊猫：“对于字符串S的前i个字符构成的子串，既是它的后缀又是它的前缀的字符串中（它本身除外），最长的长度记作next[i]。” 园长：“非常好！那你能举个例子吗？”...熊猫：“例S为abcababc，则next[5]=2。因为S的前5个字符为abcab，ab既是它的后缀又是它的前缀，并且找不到一个更长的字符串满足这个性质。...园长表扬了认真预习的熊猫同学。随后，他详细讲解了如何在O(L)的时间内求出next数组。 下课前，园长提出了一个问题：“KMP算法只能求出next数组。...我现在希望求出一个更强大num数组一一对于字符串S的前i个字符构成的子串，既是它的后缀同时又是它的前缀，并且该后缀与该前缀不重叠，将这种字符串的数量记作num[i]。

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    UMLChina建模竞赛题大全-题目全文+分卷自测（1-4）

    5 [ 单选题 ]每天凌晨，奶农要起床到牛栏给奶牛挤奶。请问以下责任分配最有可能违反了什么原则。 ?...根据这个分类，以下选项的言论中，和其他几个选项不同的是： A) 等你画完图，我都做完了。 B) 我这个产品所有医院都可以用，光去调研一家医院，不是忽略了其他医院的需求吗？...10 [ 单选题 ]北京浩特（Beijing Hot）软件有限公司成立时间不长，所开发的系统是某种生产管理系统，为老板的关系户企业定制。目前已经上线了一些功能，反应尚可。...“玩菜刀”之类的行为，就向动物园熊猫馆管理员报警。...A) 业务建模时，研究对象应该定为熊猫馆 B) 业务建模时，研究对象应该定为大熊猫 C) 业务建模时，如果大熊猫是一只，研究对象应该定为大熊猫，如果大熊猫是多只，研究对象应该定为熊猫馆管理员 D

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    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例

    数据集药物包含模拟数据，来自一个假设的随机对照试验，对随时间变化剂量的药物的影响。该研究包括200名随机受试者，每人每天接受药物剂量，持续28天，每周都有变化。每隔7天报告一次。...它的第一个参数x的类定义如何解释数据。可以使用第二个变量lag修改滞后期。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...例如，我们可以从拟合模型中预测出，在过去10天暴露于30°C和在滞后期的其余时间暴露于22°C之后，心血管死亡的总体累积增加：如果参数cum设置为TRUE，则包括增量累积预测的矩阵cum，并将其存储在组件...使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测 R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

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    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    数据集药物包含模拟数据，来自一个假设的随机对照试验，对随时间变化剂量的药物的影响。该研究包括200名随机受试者，每人每天接受药物剂量，持续28天，每周都有变化。每隔7天报告一次。...它的第一个参数x的类定义如何解释数据。可以使用第二个变量lag修改滞后期。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...例如，我们可以从拟合模型中预测出，在过去10天暴露于30°C和在滞后期的其余时间暴露于22°C之后，心血管死亡的总体累积增加：如果参数cum设置为TRUE，则包括增量累积预测的矩阵cum，并将其存储在组件...模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测 R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

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    使用卡尔曼滤波平滑时间序列，提高时序预测的准确率

    在这种情况下，tsmoothie包可以帮助我们节省大量时间来准备用于分析的时间序列。Tsmoothie是一个用于时间序列平滑和离群值检测的python库，它可以以向量化的方式处理多个序列。...这些数据存储了安装在私人住宅屋顶上的太阳能电池板每天的发电量。数据记录自2011年，以时间序列的形式呈现3个不同的来源: 房子每天的煤气消耗量。 房屋的日常耗电量。...这是当前累积的太阳能。我们不需要累积值，相反，我们需要绝对的日值，因此，我们做了一个简单的区分。这是我们要预测的目标。 ? 正如我们可以从原始系列的情节中注意到的，有很多噪音存在。...时间序列平滑 我们工作流程中的第一步是时间序列预处理。我们的战略非常直观和有效。我们取目标时间序列(发电量)，并用一种奇妙的工具使其平滑:卡尔曼滤波器，这是每个数据科学家都必须知道的。...我还想指出卡尔曼滤波在这个应用程序中的威力，以及它在构建未观察组件模型时是一个很好的工具的能力。

    3.1K50

    【视频】R语言中的分布滞后非线性模型（DLNM）与发病率，死亡率和空气污染示例

    数据集药物包含模拟数据，来自一个假设的随机对照试验，对随时间变化剂量的药物的影响。该研究包括200名随机受试者，每人每天接受药物剂量，持续28天，每周都有变化。每隔7天报告一次。...这被解释为与时间t风险相关的时间t +l的风险贡献序列。 第二是与特定滞后值相关联的暴露-反应曲线，该特定滞后值定义为滞后特定关联。...时间序列之外的应用 分布滞后模型首先是在很久以前的计量经济时间序列分析中提出的[Almon，1965]，然后在环境流行病学Schwartz [2000]的时间序列数据中重新提出。...仅用于时间序列数据的附加参数组定义了被视为单独无关序列的观察组，例如在季节性分析中可能有用。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。

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    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    数据集药物包含模拟数据，来自一个假设的随机对照试验，对随时间变化剂量的药物的影响。该研究包括200名随机受试者，每人每天接受药物剂量，持续28天，每周都有变化。每隔7天报告一次。...这被解释为与时间t风险相关的时间t +l的风险贡献序列。 第二是与特定滞后值相关联的暴露-反应曲线，该特定滞后值定义为滞后特定关联。...时间序列之外的应用 分布滞后模型首先是在很久以前的计量经济时间序列分析中提出的[Almon，1965]，然后在环境流行病学Schwartz [2000]的时间序列数据中重新提出。...仅用于时间序列数据的附加参数组定义了被视为单独无关序列的观察组，例如在季节性分析中可能有用。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。

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    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    数据集药物包含模拟数据，来自一个假设的随机对照试验，对随时间变化剂量的药物的影响。该研究包括200名随机受试者，每人每天接受药物剂量，持续28天，每周都有变化。每隔7天报告一次。...这被解释为与时间t风险相关的时间t +l的风险贡献序列。 第二是与特定滞后值相关联的暴露-反应曲线，该特定滞后值定义为滞后特定关联。...时间序列之外的应用 分布滞后模型首先是在很久以前的计量经济时间序列分析中提出的[Almon，1965]，然后在环境流行病学Schwartz [2000]的时间序列数据中重新提出。...仅用于时间序列数据的附加参数组定义了被视为单独无关序列的观察组，例如在季节性分析中可能有用。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。

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    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    数据集药物包含模拟数据，来自一个假设的随机对照试验，对随时间变化剂量的药物的影响。该研究包括200名随机受试者，每人每天接受药物剂量，持续28天，每周都有变化。每隔7天报告一次。...这被解释为与时间t风险相关的时间t +l的风险贡献序列。 第二是与特定滞后值相关联的暴露-反应曲线，该特定滞后值定义为滞后特定关联。...时间序列之外的应用 分布滞后模型首先是在很久以前的计量经济时间序列分析中提出的[Almon，1965]，然后在环境流行病学Schwartz [2000]的时间序列数据中重新提出。...仅用于时间序列数据的附加参数组定义了被视为单独无关序列的观察组，例如在季节性分析中可能有用。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。

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    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    数据集药物包含模拟数据，来自一个假设的随机对照试验，对随时间变化剂量的药物的影响。该研究包括200名随机受试者，每人每天接受药物剂量，持续28天，每周都有变化。每隔7天报告一次。...它的第一个参数x的类定义如何解释数据。可以使用第二个变量lag修改滞后期。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。..., ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测R语言从经济时间序列中用...R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

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    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    数据集药物包含模拟数据，来自一个假设的随机对照试验，对随时间变化剂量的药物的影响。该研究包括200名随机受试者，每人每天接受药物剂量，持续28天，每周都有变化。每隔7天报告一次。...这被解释为与时间t风险相关的时间t +l的风险贡献序列。 第二是与特定滞后值相关联的暴露-反应曲线，该特定滞后值定义为滞后特定关联。...时间序列之外的应用 分布滞后模型首先是在很久以前的计量经济时间序列分析中提出的[Almon，1965]，然后在环境流行病学Schwartz [2000]的时间序列数据中重新提出。...仅用于时间序列数据的附加参数组定义了被视为单独无关序列的观察组，例如在季节性分析中可能有用。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。

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    孟晚舟将首次出任华为轮值董事长 百度All in类ChatGPT项目 知乎因ChatGPT大涨50%…今日更多新鲜事在此

    并且，副总裁何晓冬还称，京东在ChatGPT领域拥有丰富的场景和高质量的数据，例如京东云言犀每天和用户进行1000万次的交互，使得算法能够及时地迭代更新。...参考微软Bing，知乎所累积的大量问答数据或许将有助于百度类ChatGPT产品的模型训练。...宝鸡发现1例全球罕见黄金血型 据新闻晨报消息，近日，陕西宝鸡的工作人员在对献血者血液进行常规筛查时，发现了罕见的cisAB血型，这种血型比熊猫血更稀有。 消息一出，便迅速飙到了热搜榜第一。...在发现新血型之后，工作人员也对该献血者进行了家系调查，经过进一步的基因检测，也进一步证实：该献血者及两名亲属的基因序列此前从未被曝光过。...点这里关注我，记得标星哦～ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见 ~

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    最大子序和，又贪心又DP

    从代码角度上来讲：遍历nums，从头开始用count累积，如果count一旦加上nums[i]变为负数，那么就应该从nums[i+1]开始从0累积count了，因为已经变为负数的count，只会拖累总和...如何才能得到最大“连续和”呢？ 区间的终止位置，其实就是如果count取到最大值了，及时记录下来了。...那么先给出我的dp代码如下，有时间的录友可以提前做一做： class Solution { public: int maxSubArray(vector& nums) {...if (nums.size() == 0) return 0; vector dp(nums.size(), 0); // dp[i]表示包括i之前的最大连续子序列和...count); // 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置） if (count <= 0){ count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置

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    极客资讯丨你的网龄有多久了？快来看看这些图片吧...

    小编我是其受害者之一！！！ 八年网龄见证 如果你看懂了，而且该事件发生时你还在网上评论过，那么恭喜你已经有八年网龄了。相信不论你年龄大小，或多或少都听说过这句话，小编就不多废话了！...九年网龄见证 如果你曾玩过这款游戏，如果你曾每天凌晨定闹钟起床偷菜，如果你曾每天去好朋友那偷成果，如果你在这款游戏最为火爆的时候深入其中无法自拔？那么你起码也得有九年网龄了。...十一年网龄见证 如果你经历过这个事件，那么你就不会不知道他的名字“熊猫烧香”，在2006年底至2007年初，这段时间的网民们可谓是人心惶惶，生怕自己的电脑就被这只熊猫给霸占。...“熊猫烧香”是一款蠕虫病毒，是一款拥有自动传播、自动感染硬盘能力和强大的破坏能力的病毒，由“李俊”设计制作。...十七年网龄见证 购物网站“易趣”的出现时间在淘宝之前，但那时候因为没有良好的交易模式导致网购无法兴起，但随I后淘宝的出现以及支付宝的应运而生，使网购市场迎来了蓬勃发展的阶段，但也因如此，“易趣”也顺势的退出了历史舞台

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    图解Kafka中的数据采集和统计机制

    这里我需要对两个参数重点说明一下 单个样本的时间窗口大小: 当前记录时间 - 当前样本的开始时间 >= 此值 则需要使用下一个样本。...过期样本 , 过期样本的意思是：当前时间 - 每个样本的起始事件 > 样本数量 * 每个样本的窗口时间 ; 就是滑动窗口的概念,只统计这个滑动窗口的样本数据, 过期的样本数据会被重置(过期数据不采纳)...做一下处理就得出来速率了, 比如SampledStat的实现类AVG可以算出来 被统计的 评价值, 但是如果我们再除以 一个时间维度, 是不是就可以得出 平均速率 了 如何计算统计的有效时间呢 这个有效时间..., 这个计算逻辑更简单 它跟Rate的区别就是, 不考虑采样的时间是否足够多,我们用图来简单描述一下 SampleRate Rate Meter 包含速率和累积总指标的复合统计数据 这是一个CompoundStat...好了,这一篇我们主要讲解了一下 Kafka中的数据采集和统计机制 那么 接下来下一篇,我们来聊聊 Kafka的监控机制, 如何把这些采集 到的信息给保存起来并对外提供!

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    图解Kafka中的数据采集和统计机制

    这里我需要对两个参数重点说明一下 单个样本的时间窗口大小: 当前记录时间 - 当前样本的开始时间 >= 此值 则需要使用下一个样本。...过期样本 , 过期样本的意思是：当前时间 - 每个样本的起始事件 > 样本数量 * 每个样本的窗口时间 ; 就是滑动窗口的概念,只统计这个滑动窗口的样本数据, 过期的样本数据会被重置(过期数据不采纳)...做一下处理就得出来速率了, 比如SampledStat的实现类AVG可以算出来 被统计的 评价值, 但是如果我们再除以 一个时间维度, 是不是就可以得出 平均速率 了 如何计算统计的有效时间呢 这个有效时间..., 这个计算逻辑更简单 它跟Rate的区别就是, 不考虑采样的时间是否足够多,我们用图来简单描述一下 SampleRate Rate Meter 包含速率和累积总指标的复合统计数据 这是一个CompoundStat...好了,这一篇我们主要讲解了一下 Kafka中的数据采集和统计机制 那么 接下来下一篇,我们来聊聊 Kafka的监控机制, 如何把这些采集 到的信息给保存起来并对外提供!!!

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