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    微信营销你是否做好了上半屏的工作?

    微信营销,图文消息群发是其很重要的一块,一篇好的图文可以阅读量过万甚至更多,带来的收藏分享粉丝也不尽相同。那么问题来了,微信图文消息要注意哪些呢?你研究过微信用户的使用习惯吗?他们更关注什么呢?上半屏还是下半屏?是标题还是内容?是图片还是文字?   首先,给微信公众号取一个简短易记有个性的名称吧。发现很多订阅号微信昵称太长,现在微信订阅号消息提示都是被折叠的,如果有新的群发消息,那么你的微信昵称占据大半段,图文标题被截断了,如下图,剩下的只有几个字,标题没办法全部显示出来,要是亮点在标题后半句那就亏大了

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    GNN for Science: 腾讯AI Lab、清华共同发文综述等变图神经网络

    机器之心专栏 腾讯AI Lab, 清华AIR&计算机系 一文了解等变图神经网络的结构和相关任务。 近年来,越来越多的人工智能方法在解决传统自然科学等问题上大放异彩, 在一些重要的学科问题(例如蛋白质结构预测)上取得了令人瞩目的进展。在物理领域的研究中,非常多的物理问题都会涉及建模物体的的一些几何特征,例如空间位置,速度,加速度等。这种特征往往可以使用几何图这一形式来表示。不同于一般的图数据,几何图一个非常重要的特征是额外包含旋转,平移,翻转对称性。这些对称性往往反应了某些物理问题的本质。因此,最近以来,大量

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    从EEG中解码想象的3D手臂运动轨迹以控制两个虚拟手臂

    使用从EEG解码的信息来实现对人工或虚拟手臂的在线控制通常是通过对不同的激活状态进行分类或与对象的不同显性动作相关的感觉运动活动的自愿调节来实现的。然而,一些研究报道了使用更自然的控制方案,例如解码想象的3D手臂运动的轨迹来移动假肢,机器人或虚拟手臂,所有方法都使用离线前馈控制方案。在该项研究中,研究人员首次尝试实现在线控制两个虚拟手臂,从而在3D空间中朝三个目标/手臂移动。使用多重线性回归,从mu,low beta, high beta, 和lowgamma EEG振荡的功率谱密度解码出想象的手臂运动的3D轨迹。研究人员在数据集上进行了实验分析,该数据集记录了三个受试者在七个会话,其中每个会话包括三个实验块:一个离线校准块和两个在线反馈块。利用虚拟武器的预测轨迹计算目标分类精度,并将其与基于滤波器组公共空间模式(FBCSP)的多类分类方法的结果进行了比较,该方法包括互信息选择(MI)和线性判别分析(LDA)模块。

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