本文介绍了Drools规则引擎的规则流和salience属性，通过一个代码示例阐述了规则流和salience属性的作用，并说明了Drools如何通过规则流和salience属性实现规则的执行顺序和执行优先级。
首先我们在resources\rules文件夹下创建一个Property.drl，还有一个DroolsApplicationPropertyTests
1. 规则引擎简述 世界万事万物皆有规则 说起规则引擎, 相信很多小伙伴对于规则引擎产生了很多疑问. 它是什么? 它能做啥? 应该怎么做? 希望通过阅读下面的内容能给你一些启发. 首先规则引擎是什么,
根据显著性理论（Salience Theory），投资者会被具有显著收益的股票所吸引，导致它们被错误定价。Cosemans和Frehen(2021)最近的一项研究提出了一种显著性理论（ST）测量方法，可以捕捉过去收益分布的显著性。ST的核心含义是，具有显著上升空间的股票被高估，随后的回报较低；相反，有明显缺点的股票被低估，未来回报高。传统的动量策略包括买入过去的赢家和卖出过去的输家，这在美国和国际股市中被广泛验证。然而，动量投资组合中极其突出的股票更有可能出现后续的反转，从而降低了动量策略的盈利能力。
小明是一家互联网公司的软件工程师，他们公司为了吸引新用户经常会搞活动，小明常常为了做活动加班加点很烦躁，这不今天呀又来了一个活动需求，我们大家一起帮他看看。 小明的烦恼 活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分，购买的越多送的积分越多，用户可以使用积分来兑换相应的商品，我们这次活动的力度很大，肯定会吸引很多的用户参加，产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到。小明心想，又tm来这套，这次需求又要变更多少次呢？表面上还的配合，说赶紧把规则给我们吧，早点开发早点上线，小王说这次需求老简单啦，估计你们两
以色列特拉维夫大学（Tel-Aviv University）Wohl 医学影像研究所的Eti Ben Simon等人在Human Brain Mapping杂志上发表了一项研究，用来验证睡眠剥夺（SD）会导致脑连接参数如模块性的衰退。这项研究利用18个健康被试分别在正常睡眠和睡眠剥夺的状态下采集到的静息态核磁共振数据。研究发现睡眠剥夺会显著的降低脑网络的模块性，表明结果表明了睡眠剥夺后，大脑功能分区的丧失，并且脑网络结构更加趋向于随机化。 睡眠剥夺（SD）已经与各种认知和情感障碍相关联，症状从执行注意力下降
大家在日常开发中，肯定遇到过一些业务规则变来变去的需求，比如：会员积分系统（今天要新注册会员送10积分，明天要改成注册送优惠券，后天搞活动要改成注册自动变成高级会员...），此类需求，一般都是通过写if分支来实现的，参考下面：
学习语法之前先把项目结构搭建起来。使用IDE创建Maven项目，引入Drools依赖。上一篇文章中已经介绍一个实战，溪源在此篇文章再重复分享一下。 第一步：创建maven工程drools_quickstart并导入drools相关maven坐标
该文介绍了Drools规则引擎的使用方法，包括语法、使用场景、规则文件格式、规则实例、规则解析、规则推理、Fact声明、声明变量、Working Memory、insert、update、delete、modify、query、query Answer、reasoning、learning、pattern、rule、knowledge、fact、declaration、agenda、bind、eval、plan、agenda、listen、learn等知识点。
B、规则流程：如果paramId不为null，参数标识是+号，执行添加规则，-号，执行移除规则操作。
本文讲解了Drools规则引擎的使用方式，包括如何编写规则文件、如何加载规则文件、如何执行规则等。同时，还介绍了Drools规则引擎的一些高级特性，如规则激活、优先级、语法等。
本文介绍了Drools规则引擎在激活组方面的应用，通过实例展示了如何使用激活组控制多个规则同时生效，以及如何使用delete方法实现激活组的删除。
LHS：Left Hand Side,在Rete网络的左边部分，即规则的when部分。
该文介绍了Drools规则引擎的概述、核心概念、常用API以及规则编写规范。
本文介绍了Drools规则引擎的用法，规则以agenda-group分组，通过为规则设置agenda-group属性来执行特定分组中的规则。执行顺序是随机的，如果没有设置相关控制顺序属性，则不会执行规则。同时，本文还介绍了一个例子，以验证所介绍的知识。
业务逻辑中经常会有一些冗长的判断，需要写特别多的if else，或者一些判断逻辑需要经常修改。这部分逻辑如果以java代码来实现，会面临代码规模控制不住，经常需要修改逻辑上线等多个弊端。这时候我们就需要集成规则引擎对这些判断进行线上化的管理
Minimal physicalism as a scale-free substrate for cognition and consciousness
态度（利益/Interest）：抵制（-2）、反对（-1）、中立（0）、支持（1）、推动（2）
[1] Persistent government debt and aggregate risk distribution
在今天的高速发展的软件行业中，Drools作为一个高效、灵活的业务规则管理系统(BRMS)，提供了一个桥梁，将复杂业务逻辑与应用程序代码分离。这篇文章将深入探讨Drools的内核机制、实现原理以及如何在项目中灵活运用。我们将通过详细的代码案例和操作命令，一步步展示如何利用Drools简化业务逻辑的实现。无论你是初学者还是在行业内有深厚的积累，本文都将为你提供宝贵的技术洞见。关键词包括：Drools, 规则引擎, 业务规则管理, Java, 规则定义语言(RDL)。
1.Leveraging Contextual Information for Effective Entity Salience Detection
在日常业务开发工作中我们经常会遇到一些根据业务规则做决策的场景。为了让开发人员从大量的规则代码的开发维护中释放出来，把规则的维护和生成交由业务人员，为了达到这种目的通常我们会使用规则引擎来帮助我们实现。
大部分 web 以及企业级 Java 应用可被分成三部分：与用户交互的前台，与数据库这样的后台系统交互的服务层，以及它们之间的业务逻辑。最近这段时间，通常我们会使用框架来实现前台和后台的需求（例如：Struts, Cocoon, Spring, Hibernate, JDO, 以及实体 Beans），但是却没有一种标准手段很好的组织业务逻辑。像 EJB 和 Spring 这样的框架都以 high level 方式处理，这无助于组织我们的代码。除非我们改变这种凌乱，否则系统将不会健壮，框架中杂乱的 if...then 语句能带给我们可配置性、可读性的优点，以及在其他地方复用代码的愉悦吗？本文将介绍如何使用 Drools 规则引擎框架来解决这些问题。
来自法国艾克斯-马赛大学的Pierre Besson等人在Brain杂志上发文，作者使用立体定位脑电图技术（sEEG）确定癫痫发作脑区，并基于DWI成像技术对癫痫脑区和全脑进行高分辨率结构连接分析。结果显示，相较于正常人，病人的癫痫脑区和其余脑区间的连接显著降低，并且这种降低影响到了整个大脑功能网络。 1.简介 近年来，人们越来越认识到，癫痫是一种脑网络疾病。在纤维追踪技术得到广泛应用前，研究者们也做了一些关于癫痫的功能和结构脑网络的工作，但并未完全揭示是癫痫导致了脑网络的改变，还是脑网络的改变导致了癫痫发
Biosem公司创立于1998年，由荷兰阿姆斯特丹大学的三位学者共同创立，距今已有20多年的脑电产品生产，销售，维护经验，其客户包括加州理工，加州大学戴维斯分校，加拿大麦吉尔大学，普林斯顿大学，哥伦比亚大学，伦敦大学学院，牛津大学，德国马普所，澳大利亚国立大学，东京大学，新加坡国立大学，日本理化学研究所，清华大学，北京师范大学，浙江大学等上千家知名院校及研究机构，思影科技作为其中国合作伙伴，为客户提供优质的服务与支持。
关于文本生成的话题聊得比较少，印象中我们之前只有一期多轮问句改写涉及到了文本生成，受控文本生成就更少了。
在源码分析三、四都有提及到EurekaClient启动的一些过程。因为EurekaServer在集群模式下 自己本身就是一个client，所以之前初始化eurekaServerContext就有涉及到eurekaClient的初始化。
代码已开源， https://github.com/sunpeak/riskcontrol
规则引擎：全称为业务规则管理系统，英文名为BRMS(即Business Rule Management System)。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。 需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。 目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。 规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。
近年来，知识图谱受到学术界和产业界的广泛关注，在教育、生物医学、金融等领域得到了广泛的应用，凸显了结构化知识在智能应用中的重要作用。2020 年图灵奖得主 LeCun、Bengio 和 Hinton 在 2015 年《Nature》论文[1]曾指出：融合表示学习与复杂知识推理是人工智能进步的阶梯。在数字商业领域，知识图谱业务的蓬勃发展在许多应用显示出了巨大的潜力，但它仍面临着诸多挑战。例如，现有的商业知识图谱往往存在大量的缺失属性、实体节点和大量相同的未对齐的实体节点，且知识图谱通常由多种模态构成，因而如何对大规模数字知识图谱进行链接预测和实体对齐（同款商品挖掘）面临严峻挑战；此外，现有的知识图谱通常缺乏对知识显著性的建模，如当用户在电商平台搜索 “跑步”关键词 时，“瓶装水”一般不是用户真实的购物意图，用户关注的商品一般是 “跑步鞋、跑步机” 等健身用品。显著的常识可以帮助搜索引擎有更好的理解能力，从而返回更贴合用户需要的商品，因此如何基于数字商业知识图谱进行商品显著性推理也面临巨大挑战。
焦虑障碍(anxiety disorders, AD)的影像学研究显示，功能连接异常主要表现在突显网络(salience network, SN)、躯体运动网络(somatomotor network, SMN)和默认网络(default mode network, DMN)。然而，目前还不清楚这些网络变化究竟是如何发生的，以及它们与精神病理学症状的关系。本文中我们发现AD中受影响的功能网络与接收内脏输入的皮层区域(所谓的中枢/内脏自主网络)重叠。着眼于心脏传入，我们认为焦虑障碍的网络变化可能是由于正在进行的神经和心脏活动之间的相位同步性降低。这种神经-心脏去同步是由于每次心跳开始时神经活动的异常相位重置所致，可以通过较低的试验间相干性和心跳诱发电位来测量。
、论文：Deep Hierarchies in the Primate Visual Cortex: What Can We Learn for Computer Vision? 主视觉大脑皮层的深度
论文 1：Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive Architecture
发布了超千亿参数的最新版本大模型Baichuan 3，是百川智能基础模型第三代——就在20天前，这家由王小川创办的大模型公司，刚刚发布过角色大模型Baichuan-NPC。
根据文章内容总结摘要。
行人检测的论文不多，总计 5 篇，从内容看解决行人与行人、行人与物体间的遮挡是研究的重点。
global关键字用于在规则文件中定义全局变量，它可以让应用程序的对象在规则文件中能够被访问。可以用来为规则文件提供数据或服务。
全球计算机视觉顶级会议CVPR2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 即将于2020年6月14日-19日在美国西雅图召开。
1、Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry：感觉-认知系统的整合与自闭症谱系障碍的严重程度之间的关系
中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作，中文的文本纠错，应用场景很多，诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等，例如：
人脸识别在LFW超越人的识别能力之后，就很少有重大的突破了，逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合 ，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 行人重识
一、导读 人类的脑岛是一个在内部具有明显异质性的脑部结构，在认知行为控制中发挥着整合作用。上个世纪，脑岛的细胞构筑学研究依赖于尸体解剖大脑，在无创脑成像领域，其微观结构以及大尺度功能环路鲜有进展。近期发表在权威期刊eLife的一个研究：Microstructural organization of human insula is linked to its macrofunctional circuitry and predicts cognitive control，利用弥散张量成像，基于413名健康被试，发现脑岛各个亚区之间的微观结构存在显著的差异，且这些亚区分别负责不同的认知以及情感功能。脑岛的这种微观结构组织形式也映射到了在功能上与其相互连接的前扣带回（anterior cingulate cortex, ACC）,该区域是负责切换认知控制功能的突显网络（salience network）的主要区域。这种微观组织结构趋势在恒河猴中得到验证，而且与行为之间建立联系并能够认知控制中个体间差异。这些新发现为研究与脑岛相关的疾病例如孤独症、精神分裂症以及额颞叶痴呆等疾病的病理机制探究中去。本文即对该研究作解读。
论文：Salience-guided Ground Factor for Robust Localization of Delivery Robots in Complex Urban Environments
促进灵活认知和行为的神经机制，以及它们如何随着发育和衰老而改变，目前还不完全了解。目前的研究使用静息状态fMRI数据(n = 601,6 - 85岁)探索了整个生命周期的内在大脑动力学，并检查了三个神经认知网络(中扣带脑岛网络，M-CIN;内侧额顶网络M-FPN;侧额顶网络(L-FPN)与认知灵活性行为指标的相关性。分层多元回归分析显示，在L-FPN和M-FPN共激活的大脑状态和大脑状态转换之间的大脑动力学，调节了年龄的二次效应和由Delis-Kaplan执行功能系统(D-KEFS)测试分数衡量认知灵活性之间的关系。此外，对显著交互作用的简单斜率分析显示，与年轻人相比，儿童和老年人更有可能表现出与较差的认知灵活性相关的大脑动态模式。我们的研究发现，随着年龄的增长，认知灵活性的变化与支持这些变化的潜在大脑动力学有关。预防和干预措施应优先针对这些网络进行认知灵活性培训，以促进整个生命周期的最佳结果。
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记忆抑制（Memorysuppression，MS）与精神健康相关。然而，没有研究探索内在静息态功能连接（resting-state functional connectivity，rs-FC）如何预测这种能力。本文基于rsfMRI脑功能连接组预测模型（connectome-based predictivemodeling，CPM）来探究预先定义脑网络（额顶控制网络或FPCN）中的rs-FC图谱是否能以及如何预测健康个体的MS（497名参与者）。在think/no-think范式中，使用由MS导致的遗忘来评估MS能力。结果表明，FPCN网络有利于建立MS预测模型。FPCN中的一些区域，如额中回、额上回和顶下叶在预测MS能力中起着重要作用。此外，FPCN与多个网络（如背侧注意网络（DAN）、腹侧注意网络（VAN）、默认模式网络（DMN）、边缘系统和皮下层区域）间的功能相互作用能够预测MS。关键的是，用于预测的FPCN网络是稳定的并对MS是特定的。这些结果表明FPCN与其他网络相互作用能够表明MS能力。这些结果有助于解释这些功能网络的相互作用是如何导致某些精神障碍中的特定入侵性思维和记忆的。
详细绘制基因和环境对功能连接体的影响是发展基因与临床诊断或认知能力之间的中间表型的关键一步。我们分析了来自两个成年双胞胎样本的静息状态功能磁共振成像数据，以量化遗传和环境对264个大脑区域(35000个功能连接)之间所有成对功能连接的影响。整个连接体的非共享环境影响较高。大约有14-22%的连接在每个样本中具有显著的遗传影响，4.6%的连接在两个样本中显著，12%的遗传力估计大于30%。共享环境影响的证据是微弱的。一种新的全连接体双变量遗传建模程序揭示，连接上的遗传影响不同于连接体整体总结测量、基于网络的连接估计和静息状态扫描期间的运动的遗传影响。大脑的遗传结构是多样的，并不像人们想象的那样，仅仅依靠非遗传信息数据或低分辨率数据的结构。作为后续研究，我们对功能连接进行了新的分类，并研究了具有特别强遗传影响的高度局部性连接。这种脑连通性的高分辨率遗传分类学将有助于理解基因对脑疾病的影响。
【1】 Video2Skill: Adapting Events in Demonstration Videos to Skills in an Environment using Cyclic MDP Homomorphisms 标题：Video2Skill：使用循环MDP同态使演示视频中的事件适应环境中的技能 链接：https://arxiv.org/abs/2109.03813
【1】 NSP-BERT: A Prompt-based Zero-Shot Learner Through an Original Pre-training Task--Next Sentence Prediction 标题：NSP-BERT：一种通过原始预训练任务--下一句预测--的基于提示的零命中率学习者 链接：https://arxiv.org/abs/2109.03564
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