时序图(Sequence Diagram)，也叫顺序图，或序列图，是一种UML动态图。
UML时序图，也叫顺序图，是一种详细表示对象之间以及对象与参与者实例之间交互的图，它由一组协作的对象（或参与者实例）以及它们之间可发送的消息组成，它强调消息之间的顺序。
视频活动定位（Video activity localisation）因其在自动定位未修剪和非结构化视频中，根据语言描述定位最显著视觉片段方面的实际价值，获得了越来越多的关注。对于监督模训练，必须对一个句子对应视频段的开始和结束时间进行时间标注。这种标注不仅代价非常大，而且对模糊性和主观注释偏差也很敏感。
以往的研究表明，对话可以显著影响人们的态度和行为。例如，简短的对话就能增加对反歧视法的支持或影响投票行为。这些影响不仅局限于直接对话的双方，还能通过社交网络扩散，进而影响更广泛的群体。然而，这些研究主要关注的是行为的变化，而忽略了这些变化是否反映了个体内在的信念改变。
原标题 | New Datasets for Action Recognition
UML 从来源中使用相当多的概念。我们将之定义于统一建模语言术语汇表。下面仅列代表性的概念。
这项探索性研究的目的是调查驾驶时发生的车道偏离是否与驾驶员大脑出现局部睡眠有关，在5 - 9 Hz频率范围内，通过由局部源定位的脑电图(EEG)测量大脑活动中的θ波功率。30名参与者在先进的驾驶模拟器中驾驶，结果有135条车道行驶的记录，在驾驶员自我报告高度困倦的状态下产生了偏离。
来源： ScienceAI本文约3800字，建议阅读5分钟本文介绍了自学成才的人工智能显示出与大脑工作的相似之处。 十年来，许多最令人印象深刻的人工智能系统都是使用大量标记数据进行教学的。例如，可以将图像标记为「虎斑猫」或「虎猫」，以「训练」人工神经网络以正确区分虎斑和虎。该战略既取得了惊人的成功，又严重不足。 这种「监督」训练需要人工费力地标记数据，而神经网络通常会走捷径，学习将标签与最少、有时甚至是肤浅的信息联系起来。例如，神经网络可能会使用草的存在来识别牛的照片，因为牛通常是在田野中拍摄的。 「我们
Android从3.0开始引入了Fragment的概念，中文意思为碎片，它的出现是为了更好展示UI的设计，让程序更加得到充分的展示。Fragment的出现，如微信的额主界面包含多个Fragment，使得微信功能更加简洁明了。
在GitHub中，很多页面都可以使用键盘快捷键。在各个页面按下“shift + /”都可以打开键盘快捷键一览表，如下图：
针对 2 其实主要是从业务的角度考虑，MFA 机制不仅是安全性的保证，MFA 更是利于验证用户设备有效，从而可以使用设备做一些业务的限制。
打开 starUML 2.8.0 for Mac软件，在Model Explorer下右键新建时序图（顺序图）;
Github网站上方，会有一个常驻工具栏，在首页和在仓库，工具栏会稍微有些许不同：
在线的推荐大家使用 processon，我没用 visio 之前，都是在用它作图（一些原因，文档必须要我用visio做，才转向visio）。
Fragment，直译为“碎片”，“片段”。 Fragment 表示 FragmentActivity 中的行为或界面的一部分。可以在一个 Activity 中组合多个片段，从而构建多窗格界面，并在多个 Activity 中重复使用某个片段。可以将片段视为 Activity 的模块化组成部分，它具有自己的生命周期，能接收自己的输入事件，并且可以在 Activity 运行时添加或移除片段（这有点像可以在不同 Activity 中重复使用的“子 Activity”）。
创建这样的数据集是一项非常艰巨的工作，因为它包含超过 50 万个视频，为 200 个不同的活动提供近 200 万个注释，并且还有很多预处理步骤需要执行才能使其可用。 AI 科技评论按：这里是雷锋字幕组编译的 Two minutes paper 专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领域的最新研究成果。 原标题：SLAC Dataset From MIT and Facebook 翻译 | 祁晓君 字幕 | 凡江 整理 | 廖颖 论文标题：SLAC: A Sparsely Labele
2016 年盖洛普民意测验（Gallup poll）调查发现，在美国，大多数学校希望开始教授编程，且 66% 的美国基础教育（简称 K-12 教育）学校的校长认为，非计算机专业的学生也应该考虑学习计算机科学。
时序图(Sequence Diagram)，又名序列图、循序图，是一种UML交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。
人类与伴侣建立亲密的社会和个人关系，这使他们得以生存、成功交配和养育后代。在这里，我们使用自然主义的、生态相关的、人际交往的线索来检测人类婚姻满意度的神经生物学基础，这些线索捕捉到了已婚夫妇之间共享的神经表征。我们的研究表明，与人口统计和性格测量相比，在观看自然主义的婚姻相关电影时，大脑反应的神经同步预测了夫妻婚姻满意度的更高水平。我们的研究结果表明，大脑的相似性反映了对人际和社会互动的主观感知、想法和感受的实时心理反应，是婚姻满意度的强有力预测器，促进了我们对人类婚姻关系的理解。
Hello，大家好！ Rose小哥今天介绍动态脑电图及其工作原理和注意事项。 关于脑电图EEG，Rose小哥分享过很多，可以查看《什么是EEG以及如何解释EEG?》《EEG数据、伪影的查看与清洗》等。
大家好，我是 Vic，今天给大家带来Android精通教程-Android入门简介的概述，希望你们喜欢
原标题：8K vs 4K TVs: Double-blind study by Warner Bros. et al reveals most consumers can’t tell the difference
【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA，旨在教机器理解人的活动。 该数据集以人类为中心进行标注，包含80类动作的 57600 个视频片段，有助于人类行为识别系统的研究 数据集地址：https://research.google.com/ava/ 论文：https://arxiv.org/abs/1705.08421 教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势界面等应用十分重要。尽管在
大家好，我是 Vic，今天给大家带来Android精通教程-第一节Android入门简介的概述，希望你们喜欢
3、添加与目标蛋白质特异的抗体，该抗体会与目标蛋白形成免疫结合复合体沉淀，收集这些沉淀
在处理一组数据时，通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。你可能还想看看分类变量的章节，来看看函数的例子，这些函数让我们很容易比较变量的分布。
在一般情况下，Android 的每一个屏幕基本上就是一个活动（Activity），屏幕之间的切换实际上就是在活动间互相调用的过程，Android 使用 Intent 完成这个动作。
使用OpenGL ES的许多方面都是平台无关的，但在iOS上使用OpenGL ES的一些细节需要特别注意。 尤其是，使用OpenGL ES的iOS应用程序必须正确处理多任务，否则在转到后台时可能会被终止。 在为iOS设备开发OpenGL ES内容时，您还应该考虑显示分辨率和其他设备功能。
接口名称应以大写的“I”开头，后跟另一个大写字母。 此规则报告与接口名称（如“MyInterface”和“IsolatedInterface”）相关的冲突。
通常我们把一个人物模型拖到Scene场景中后是这样的： 本文制作一个在Scene窗口预览动画片段的工具，如图所示： 代码如下： using UnityEngine; using UnityEditor; namespace SK.Framework { /// /// 动画片段预览工具 /// public class AnimationClipPreviewer : EditorWindow {
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：专知 视频中的时序句子groundin(TSGV)，又称自然语言视频定位(NLVL)或视频时刻检索(VMR)，旨在从一个未裁剪的视频中检索出语义上与语言查询相对应的时态时刻。TSGV连接了计算机视觉和自然语言，引起了两个社区研究人员的极大关注。本文试图对TSGV的基本概念、研究现状以及未来的研究方向进行总结。在此背景下，我们以教程的形式介绍了TSGV中常用的函数组件结构: 从原始视频的特征提取到语言查询，再到目标时刻的回答预测。然后，我们回顾了多模态理解和交互
命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
---- 新智元报道 编辑：David 武穆 【新智元导读】Meta表示，以后AI就能读懂你在想啥了。 每年，全世界有超过 6900 万人饱受创伤性脑损伤的折磨，他们中的许多人无法通过语音、打字或手势进行交流。 如果研究人员开发出一种技术，可以通过非侵入性的方式直接从大脑活动解码语言，这些人的生活将会大大改善。 现在，Meta搞了个新研究，就是要解决这个事儿。 刚刚，Meta AI官方博客发文，介绍了可利用AI从大脑活动中直接解码语音的新技术。 从一段时间为3秒的大脑活动中，这个AI可以从人们日
开发人员和开源软件维护人员团队通常通过 Git（一种支持协作的分布式版本控制系统）管理他们的项目。
在软件开发行业中找到一个Android开发的架构标准是相当复杂的。确实，在一段时间内，一个非常基础的MVP已经被提出来打破 God-Object (完全负责所有的事情)，而且，就在不久之前，谷歌提出的MVVM，使用它的体系结构组件，正在被采用(ViewModel, LiveData, LifeCycleObserver…)。尽管这些体系结构(尤其是MVVM)实现了分离组件并使其可测试和可重用的目的，但我们仍然发现了一些问题，使我们自问这是否是我们可以使用的最佳体系结构。
描述: VS Code 的全称是 Visual Studio Code，是一款开源的、免费的、跨平台的、高性能的、轻量级的代码编辑器。它在性能、语言支持、开源社区方面，都做得很不错。
近日，阿里巴巴集团智能计算研究院上线了一款 AI 图生视频模型 EMO（Emote Portrait Alive）。据悉，EMO 是一种富有表现力的音频驱动型肖像视频生成框架，用户用户只需要提供一张照片和一段任意音频文件，EMO 即可生成具有丰富面部表情和多种头部姿态的语音头像视频。此外，EMO 还可以根据输入音频的长度生成任意长度的视频。
摘要：同时获取脑电图和功能磁共振成像（EEG-fMRI）允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响，主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的，但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里，我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具，用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除，它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试，评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之，我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案，用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。
一年一度的产品线兼容活动又开始了。Android系统每更新一次系统，对开发者而言都是持续而漫长的挑战。
作者：Xu Zhao, Wenchao Ding, Yongqi An, Yinglong Du, Tao Yu, Min Li, Ming Tang, Jinqiao Wang
编辑器总览 基础 在创建和修改代码的时候，编辑器是是否有用的工具。所有的其他的编辑器也都支持书签，断点，语法高亮，代码提示，Zooming，代码折叠等。 当然这里还有很多诸如宏指令，高亮TODO，代码分析、事件、快捷智能导航的高级特性。可以使用setting中的editor配置编辑器环境。也可以通过ctrl+~的方式选择更改样式、主题、快捷键等。 这个编辑器是基本的，所有的语境菜单上的操作都是可用的。当然你也可以通过Window | Editor tabs上的节点来操作。 活动编辑器 当你打开一个文件编辑的
来自意大利的研究人员在Brain Structure and Function杂志上发表文，探讨了日常动作的运动和语言表征的功能相关性，特别是如何使用相关动作语句引起的潜在感觉运动激活效应。以往研究发现，观察简单的动作（例如，精确抓握）和听取特定动作的声音（例如，行走）会激活感觉运动表征，但是更复杂的行为和更抽象的语言表征（例如，口头描述）的感觉运动表征的激活机制则尚不清晰。语言表征在动作执行或行为观察是否会激活特定感觉运动表征也尚未可知。本研究在日常活动中，要求20名被试完成了分别完成：执行（EXE），观察（OBS）、聆听简短的口头动作描述（LIS），在聆听的同时观察它们（OBS–LIS）以及聆听的同时执行动作（EXE–LIS）这5项任务，探讨在执行不同任务时感知觉运动网络内的血流动力学激活模式（通过功能性近红外光谱法，fNIRS）。研究发现，左半球中，在完成简单观察、观察与聆听相结合任务时，血流动力学响应最低，在简单执行、聆听并执行动作时血液动力学反应最大。研究结果表明，加工对动作的口头描述可能会使感觉运动网络比仅仅观察动作更活跃。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】最近，来自洛桑联邦理工学院的研究团队提出了一种全新的方法，可以用AI从大脑信号中提取视频画面。论文已登Nature，却遭网友疯狂「打假」。 现在，AI不仅会读脑，还会预测下一个画面了！ 利用AI，一个研究团队「看见」了老鼠眼中的电影世界。 更神奇的是，这种机器学习算法，还能揭示大脑记录数据中隐藏的结构，预测复杂的信息，比如老鼠会看到的东西。 给一段上世纪60年代黑白老电影中截取的视频画面：一个男子向汽车跑去，打开了后备箱。 小鼠看过电影片段后，
据全美零售商联合会和Forrester研究机构新的市场营销研究发现，不少将经济低迷作为扩张机会的企业认为，电子邮件是与客户联系最重要的方式之一，而且大多数企业都计划利用电子邮件，将新推出的产品、促销活动等信息发送给客户，并得到客户的反馈。邮件营销是你向全球范围内的客户推销产品的有效工具。不过，如果你只是认为邮件发送出去，任务就结束了，那邮件的效果可能达不到你预期的结果，需要你对Email反馈数据进行追踪，并及时改进，才能让营销效果最大化。本文讲解了弹回率、未弹回率、打开率、点击率、转化率等需要追踪的数据，需要的朋友可以参考下：
搜索请求体中查询条件使用es DSL查询语法来定义。通过使用query来定义查询体。
活动未开始的商品显示开始时间，提示用户购买时间；活动进行中的商品显示结束时间；提醒用户尽快下单购买，超过活动时间未购买商品显示失效.
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
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
