2018年4月28日，教育部高等教育司发函〔2018〕18号《教育部高等教育司关于公布有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南（2018年第一批）的函》。
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
美国信息技术、通信行业和消费科技市场研究机构战略分析研究所(Strategy Analytics)近期发布的报告显示，与智能手机搭配使用的低端虚拟现实设备谷歌纸板（Cardboard）查看器仍然主宰着
单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的发展大大促进了对肿瘤微环境（TME）的破译。大量独立的scRNA-seq研究已经发表，代表了一种宝贵的资源，为Meta分析研究提供了机会。然而，大量的生物信息、研究之间明显的异质性和变异性，以及处理异质数据集的技术挑战为充分开发scRNA-seq数据带来了重大瓶颈。作者开发了IMMUcan scDB（https://immucanscdb.vital-it.ch），这是一个完全集成的scRNA-seq数据库，专门用于人类癌症，非专业人士也可使用。IMMUcan scDB包含了56种不同癌症类型的144个数据集，在50个领域进行了注释，包含精确的临床、技术和生物学信息。开发了一个数据处理管道，并分四个步骤组织。(i) 数据收集；(ii) 数据处理（质量控制和样本整合）；(iii) 用TME的细胞本体分类器进行监督细胞注释；(iv) 以特定癌症类型或全球方式分析TME的接口。这个框架被用来以基因为中心（CXCL13）和以细胞为中心（B细胞）的方式探索不同肿瘤位置的数据集，以及进行元分析研究，如对免疫细胞类型和与恶性肿瘤转化相关的基因进行排序。这种综合的、可自由访问的、用户友好的资源代表了一种前所未有的详细注释水平，为下游利用人类癌症scRNA-seq数据进行发现和验证研究提供了巨大的可能性。
摘自：新智元（微信ID: AI_era） 作者颜水成，现任360研究院负责人，前新加坡国立大学视觉分析研究室主任（详细介绍见文末） 颜水成在2015高性能计算用户大会表示人工智能的研究可以分为三个层次
我们对任何生态系统中的大多数微生物分类群的功能了解都是极其有限的，而且通常局限于测量群落的总酶过程（gross enzymatic processes）。此外，已测序的宏基因组数据集在生物技术研究中只发挥了很小的作用，大多数新进展是通过酶的异源表达(heterologous expression)实现的。随着新技术的发展，我们对地球上微生物多样性的认识将会进一步提高。高通量测序方法促进了微生物生态系统功能和进化过程的研究。
大学时，我学的是化学相关的专业。毕业就业时，我感到很迷茫，不过也算幸运，我之后进入新能源汽车行业，并遇到了一群知心朋友。
The immune infiltration in clear cell Renal Cell Carcinoma and their clinical implications: A study based on TCGA and GEO databases肾透明细胞癌的免疫浸润及其临床意义：一项基于TCGA和GEO数据库的研究
众所周知，过参数化的深度神经网络（DNN）是一类表达能力极强的函数，它们甚至可以以 100% 的训练准确率记住随机数据。这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？为了回答这个问题，我们使用傅立叶分析研究了深度神经网络。我们证明了具有有限权重（或者经过有限步训练）的深度神经网络天然地偏向于在输入空间上表示光滑的函数。具体而言，深度 ReLU 网络函数的一个特定频率分量（k）的大小至少以 O（k^(-2)）的速率衰减，网络的宽度和深度分别以多项式和指数级别帮助网络对更高的频率建模。这就说明了为什么深度神经网络不能完全记住 delta 型的峰函数。我们的研究还表明深度神经网络可以利用低维数据流形的几何结构来用简单的函数逼近输入空间中存在于简单函数流形上的复杂函数。结果表明，被网络分类为属于某个类的所有样本（包括对抗性样本）都可以通过一条路径连接起来，这样沿着该路径上的网络预测结果就不会改变。最后，我们发现对应于高频分量的深度神经网络（DNN）参数在参数空间中所占的体积较小。
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未来已来 如同互联网发展的浪潮，AI正在创造一个全新的世界。 面对AI发展的新浪潮，越来越多的人开始涉足AI领域，研究AI知识，跨入AI大门。而Python，Python作为2017年最受欢迎的人工智
通过对智能电表传输的数据进行分析，可以向用户提供用电时段最佳化的方案，做到合理节电。除此之外，积累的这些电力大数据还有 “无法预测的应用价值”，完全可以通过专业团队的分析研究和创新思维，设计出能为消费者日常生活提供有价值的新服务项目。通过IoT等物联网新技术的应用，可以让包括发电站在内的电力系统运营管理及维修检测业务更加效率化，比如对一年365日一天24小时的电力消耗数据加以分析利用，即可预测何时可能发生问题，节省修缮费用。总之，将工业4.0，人工智能，机器人，大数据分析与现实生活状态结合起来加以应用，将收集到的庞大数据信息汇总到一起，在假想空间进行分析研究，再将结论用于指导现实社会，创造新的服务模式，促进社会发展和进步。
大家好，上周李子宽同学在线上介绍三维模型检索技术的背景与应用价值、介绍目前常见的检索算法并主要介绍其中旋转不变球谐描述子的特点与细节。反应良好，接下来将有更多乐于分享的人在本平台进行分享，欢迎关注。以下是演讲的PPT内容和视频内容。
exploit字面上的意思是“开拓、开发”，而在激活成功教程圈子里面，公认的概念可能是“漏洞及其利用”。通俗的说，exploit就是利用一切可以利用的工具、采用一切可以采用的方法、找到一切可以找到的漏洞，并且通过对漏洞资料的分析研究，从而达到获取网站用户资料文档、添加自定义用户、甚至侵入网站获得管理员权限控制整个网站的最终目的。对于cracker来说，能够得到密码档或者添加用户就足够了。而对于hacker来说，控制整个网站才是目的。
今天和大家分享的是2020年3月发表在Journal of Cancer（IF：3.182）上的一篇文章，“The immune infiltration in clear cell Renal Cell Carcinoma and their clinical implications: A study based on TCGA and GEO databases”，作者使用GEO和TCGA数据集研究了肾透明细胞癌中免疫浸润细胞的情况，并与正常组织进行了对比，通过生存分析研究了其临床意义。
通过对BRT和Metro路线系统的分析与研究，我们会对合肥“十二五”规划中要建成全国重要的综合交通枢纽以及提升合肥的现代化都市形象提出一些合理的、可行的和具有科学依据的建议，促进合肥市的大建设大发展，并带动整个合肥城市圈的经济发展。而快速公交系统(Bus Rapid Transit，BRT)和地铁运输系统(Metro)作为一种新型的大容量快速交通方式，在此背景下研究BRT和Metro在我国城市的应用和发展将对未来的城市交通产生重大的现实影响。快速公交系统将首先为沿线的那些受时间和出行费用所限的人群带来更多的工作和商业机遇。在更深的社会层面，通过实施BRT和Metro系统，满足群众出行需要和改善公共空间后，可以加强公众对城市的自豪感和归属感。
这里我们需要注意一点的就是批次，大家看到图中PP样本明显有单独的细胞群，当然了，也有一些三组混合的细胞群，这种分析就要考验我们对批次的认识，通常有混合的细胞群就代表了批次的矫正适度,这个时候千万不可过矫正丧失生物学差异。
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统计是汉语中的“统计”原有合计或汇总计算的意思。英语中的“统计” (Statistics) 一词来源于拉丁语status，是指各种现象的状态或状况。现今，统计一词有三种涵义：(1) 统计资料，是反映大量现象的状态和规律性的数字资料及有关文字说明；(2)统计工作，是关于搜集、整理、分析统计资料并进行推论以探求事物本质和规律性的活动；(3) 统计科学，是研究如何搜集、整理和分析研究大量现象的数量资料并推论其本质和规律性的理论和方法，如社会经济统计学、数理统计学。
通过调查发现仍有许多学校采用传统 的纸质档案管理方式，而现有管理系统对于毕业论文的管理 不够完善，其没有将学生、教师、教学单位各主体之间的工 作进行有效衔接，如不能及时通知学生、导师论文工作和论文流程更新，在教师工作文件的提交以及管理员对工作文件的设计收集方面也存在相同的问题。因此，我们以论文管理工作为例，基于ssm开发了一个论文管理系统，前端使用了Bootstrap框架，后端使用了Spring + SpringMvc + Mybatis 的方式设计。本系统主要解决以下几个方面的问题：第一学生和导师对论文流程的更新能够及时地通知，第二学生和导师之间的双向选择，第三对论文的导入导出进行整合管理。 我们通过对每个模块的实际分析研究得出，管理员系统需包括：学生信息修改、删掉和添加，教师信息也是修改、删除和添加，登陆、密码修改等操作。 通过对每个模块的实际分析研究得出，用户信息管理需 包括：用户信息导入、登陆、密码修改等操作。 论文题目管理包括论文自拟题目的添加与确认，论文备 选题目的审核、发布、查询、选择、退选，论文选题的统计等具体操作。 论文文档管理则包括论文文档的提交、确认、审核和论文进度的明细查询等具体操作。 导师选择管理包括学生选择导师、导师选择学生、指导 教师的确定和学生确认等具体操作。 论文指导管理包括学生提交各阶段的论文，导师对论文 给予指导意见，论文最终定稿等具体操作。 论文成绩管理包括对论文成绩的查询，论文明细导出等 具体操作
新浪科技讯 北京时间10月21日消息，据国外媒体报道，几个世纪以来，科学家一直就脑容量大小是否决定智商的问题争论不休。奥地利维也纳大学研究人员最新发现，脑容量与智商之间的关联微乎其微，决定人智商高低的
实验设计在整个质量控制过程中起着非常重要的作用。实验设计是提高产品质量和工艺流程的重要保证。作为一名质量工程师，你当然应该知道一些事情。
图神经网络（GNN）已经成为图表示学习的实际标准，它通过递归地聚集图邻域的信息来获得有效的节点表示。尽管 GNN 可以从头开始训练，但近来一些研究表明：对 GNN 进行预训练以学习可用于下游任务的可迁移知识能够提升 SOTA 性能。
《metasploit渗透测试指南》介绍metasploit——近年来最强大、最流行和最有发展前途的开源渗透测试平台软件，以及基于metasploit进行网络渗透测试与安全漏洞研究分析的技术、流程和方法。
o移动端数据：通过SDK的形式获取用户移动端APP使用数据。包括但不限于频次、时长、浏览路径、订单、移动支付等维度数据的收集，上报、存储及统计分析。
1. One Paper Neural Models for Sequence Chunking 链接： https://arxiv.org/abs/1701.04027 很多的 NLP 任务，比如浅层分析、slot filling、ner 等等都可以当成是序列标注任务，用经典的概率图模型、RNN 模型及其变种和两者的混合模型来处理，本文提出了用 seq2seq+pointer 的方法来解决这一经典问题，并且取得了不错的效果。关注序列标注的童鞋可以精读此文。本文工作来自IBM，被 AAAI2017 ac
主成分分析又称主分量分析或主轴分析，是将多个指标化为少数几个综合指标的一种多元统计分析方法．从数学角度来看，这是一种降维处理技术。通常把转化生成的综合指标称之为主成分。
针对近日在Intel CPU中曝出Meltdown（熔断）和Spectre（幽灵）两大新型漏洞之后，安恒信息安全研究人员第一时间就同Intel官方沟通确认，经过深入分析研究，安恒信息所销售的安全设备均是专用嵌入式设备，设备前后端文件上传均已经过严格权限访问控制和内容检测，漏洞实际上无法被利用，安恒信息的所有用户无需恐慌。同时安恒信息会继续同Intel官方深入沟通，并持续关注此漏洞的事态发展，如发现存在可利用漏洞，将第一时间通知用户对设备进行升级，请安恒信息所有用户及时关注安恒信息的官方公告和客服电话通告。
近期，美国DHS继续公布了一份《”灰熊草原”网络攻击活动的深入分析》报告（Enhanced Analysis of GRIZZLY STEPPE Activity），与上次的联合分析报告（JAR-16-20296）不同，此次报告中给出了更多关于俄罗斯黑客活动的检测响应技术性证据。 这些证据涉及攻击活动的前期踩点侦查、攻击程序武器化、恶意文件传播、漏洞利用、驻留程序安装、C&C控制、目标攻击行为和检测响应等方面，通过入侵指纹、恶意代码、网络行为等特征，全方位描述和刻画了整个“灰熊草原”（GRIZZLY S
运用主流自然语言分词库及Fastdata极数自研严肃新闻分析引擎 Fastcore，对央视《新闻联播》内容进行了语义识别、分词、统计、处理等。在本报告的撰写中对部分人名，敏感词进行了灰度处理。
数据无处不在，而且只会越来越多。在过去的 5-10 年内，数据科学已经吸引了越来越多的新人投身于此。
在Feedburner 的官方博客上有篇关于RSS输出正文还是摘要更有利于ClickThrouth的分析 。FeedBurner（现在维护 660,000个 feeds） 的分析研究表明对于RSS输出全文还是摘要，对ClickThrough 的贡献都是大致相当的。毫无疑问，这是又一个有悖于直觉的数据统计结论。这个结论无疑对于那些只在RSS中提供摘要吸引用户打开新网页才能查看全文的网站来 说是多么沮丧的啊。 那么造成这种结论的原因是什么呢？ 文中分析指出了原因：当用户订阅rss feed后，会逐渐订阅更多的的feeds，更多的feeds就意味着用户在feed 阅读器外“点击查看原文”后要花更多的时间来阅读，消化。也就是说基于feed 的阅读是：耗时的消费导向的，不是以类似点击等为焦点的。 文中还分析了这些网站的其他的一些动机，都是能想到的原因，这里不多说了。 但实际上，很多内容提供商和博客主倾向于提供摘要的RSS发布，而不是全文发布。也许我们还应该加上另一个原因：防止拷贝，特别是在国内拷贝风气日盛的情况下，RSS标准的格式为拷贝内容的人提供了莫大的便利。 FeedBurner（现在维护 660,000 个feeds），我相信他的分析是基于原始数据的。看来以后RSS输出到底是全文还是摘要，就全凭兴趣了。 RSS:摘要还是全文,这是个问题？
译者：王恒 审校：朱玉雪 本文长度为685字，预估阅读时间2分钟。 我们今天要向大家介绍应用市场正在发生的变化以及潜在原因 SensorTower 针对排名前15的 app 做了一个分析研究，这些
本文针对机械系统运动学与动力学进行仿真分析，利用Adams软件进行建模，并进行仿真分析。主要包括数据处理、建立机械系统动力学方程、运用Adams软件进行仿真分析和结果分析等部分。通过对仿真结果的分析，得出了机械系统的动态特性，并且进一步探究了Adams软件在机械系统仿真中的应用。
国内学习漏洞挖掘的习惯所谓奠定基础，学习各种编程书籍，然后学习漏洞挖掘，问题是不可能控制学习编程的程度。其次，外国学生通常必须学习这一过程，初学者最好不要上手就去搞漏洞挖掘，因为漏洞挖掘需要很多的系统基础知识和一些理论知识做铺垫，而且难度较大，较合理的途径应该从漏洞利用入手，不妨分析一些公开的CVE漏洞。很多漏洞都有比较好的资料，分析研究的多了，对漏洞的认识自然就不同了，然后再去搞挖掘就会易上手一点！俗话说：“磨刀不误砍柴工”，就是这么个理儿。对于有一些基础知识的初学者，应该怎样进行漏洞挖掘呢？
在百度竞价推广数据分析中，针对不同的分析目标，采用适当的方法对数据进行分析，可以更有效的得出分析结论，指导账户优化。常用的数据分析方法有： 1.对比分析法 对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行对比，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。 例如：在点击量的优化中，通过对比优化前后的点击量数据，可以判断所采用的优化方案是否有效。 2.分组分析法 分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标准，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以展现其内在的联系和规律。 例如：按
在大量的样本中，大多数粉末样品的石墨烯薄片含量都少于10%，只有一个样品的石墨烯薄片含量超过了40%。
数据猿导读 将好莱坞电影奉为圭臬，幻想人工智能占领世界的幻想家们又编造出了怎样的噱头？ 作者 | 大文 本文长度为2000字，建议阅读4分钟 “震惊！恐惧！害怕！人工智能发展出了自己的语言，绕开人类语
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总离差平方和3318.482，组间离差平方和1379.722，组内离差平方和1938.76，组间离差平方和中可以被线性解释的部分为557.904，方差检验F=3.795，对应的显著性为0.031，小于显著性水平0.05，因此认为四组中至少有一组与两外一组存在显著性差异。
随着IoT的发展，催生了大量新产品、新服务、新模式，并逐步改变了传统产业模式，引发了产业、经济和社会发展新浪潮。但与此同时，数以亿计设备的接入带来安全攻击也在不断增多。作为基于互联网的新兴信息技术模式，IoT领域除了面临所有与互联网同类型网络攻击威胁的同时，还因其多源异构性、开放性、泛在性等特性而面临更多更复杂的攻击威胁，IoT安全问题也已成为发展的关键之一。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 无论是第一天还是第501天，对于CIO(Chief Information Officer,首席信息官)而言，要想证明自己的价值都是至关重要的。虽然企业总是不把CIO作为战略合作伙伴看待，新数字工具的出现、对可靠数据的需求和分析对CIO提出了大量的需求，而他们也迎来了证明自己价值的机会。 尽管IT效率是最经常被检验是否有所提高的一个指标，麦肯锡最近的一项研究显示，IT效率还是有希望再得到一些
本次研究将以我生活了6年的合肥为例，利用静态POI数据对合肥中心城区进行分析研究，主要分为三个方面：城市功能区识别、城市休闲娱乐活力评价以及典型区域空间价值分析。
本文主要介绍了SPSS软件的基本概念、功能和使用方法，并以实例进行说明。首先阐述了SPSS软件在数据分析和统计分析方面的优势和特点，然后介绍了如何使用SPSS软件进行数据导入、处理和分析，并探讨了其在学术研究和实验数据处理中的应用。最后，总结了SPSS软件在数据分析和统计分析中的重要作用。
在数据分析的过程中，我们会通过观察一系列的特征属性来对我们感兴趣的对象进行分析研究，一方面特征属性越多，越有利于我们细致刻画事物，但另一方面也会增加后续数据处理的运算量，带来较大的处理负担，我们应该如何平衡好这个问题？利用矩阵的特征值分解进行主成分分析就是一个很好的解决途径。
美国科学院院士，英国皇家统计学会会员， 当今仍健在的国际上最伟大的统计学家之一，他于1920 年9 月10 日出生于印度的一个贵族家庭，1940 年获印度安德拉大学数学学士学位，1943年在印度统计研究所取得统计学硕士学位，随后赴英国剑桥大学师从现代统计学的奠基人R.A.费歇(Fisher)教授，并于1948年获得剑桥大学博士学位。
随着人工智能技术的不断进步，人工通用智能（AGI）这一概念已经成为科技界和产业界热议的焦点。InfoQ 研究中心，作为一直关注 AI、大模型及其商业应用的研究机构，本次通过报告的形式，分析研究中国 AGI 的技术架构，详细审视 AGI 在当前市场中的应用情况，特别是在营销、金融、教育、零售以及企业服务等关键行业领域。通过分析现有的应用案例，揭示 AGI 技术在实际业务场景中的具体应用程度和潜在价值。
方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面，广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响，通过方差分析研究众多因素中，哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中，方差分析常用于分析变量之间的关系，如人民币汇率对股票收益率的影响、存贷款利率对债券市场的影响，等等。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 我们日常生活中很多技术都离不开数据流。手机、电视、电脑、信用卡，甚至包括安装了传感器的大楼，都能产生数据流。这些数据不仅总量不断增长，而且增长速度也不断加快，每两年就会翻一番。据估计，到2020年，人们创造的年数据流量会达到440亿字节，可谓数量庞大。但问题也随之而来：企业要怎样利用这些数据？我们又该如何理解这些数据呢？ 研究表明，目前缺乏数据战略的组织，其盈利能力不如那些具有利用数据意识的
本文由CDA数据分析研究院翻译，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 一、对大数据的阐释 大数据有巨大的潜力可使任何行业的企业受益，这绝不仅是巨量的数据使然。数据集的组合将给企业以真正的洞察力，这种能力可用于市场决策和改进其财务状况中。在你能够理解大数据如何使你的公司受益之前，重要的是了解究竟什么是大数据。大数据可以用3个以V开头的词来最好地进行阐释——数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。 数量 据估计，世界上的数据总量每2年就会翻一倍
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