Endswith 方法和 Startswith 用法区别不大就不再演示了，详见菜鸟教程：Endswith 方法 | Startswith 用法
来自科罗拉多大学、海法大学的Pavel Goldstein、Simone G. Shamay-Tsoory等人在PNAS发文，研究了“握手镇痛”的神经机制。他们以情侣作为被试，以是否握手和是否施加疼痛刺激作为实验条件，同步采集了双人的脑电信号，最终发现：在疼痛刺激下，触摸使情侣的脑间连接增强；脑间连接与疼痛缓解、同理心精度存在相关。 关键字：触摸 疼痛 同理心 脑电 Hyperscanning 不久之前，关于触觉的研究还主要集中在刺激触觉感受器产生的知觉效应。直到最近，一些研究开始关注触觉的社交价值。例如
但实验数据可不会说谎，研究团队的西蒙妮(Simone Shamay-Tsoory)教授表示：
来自牛津大学的AndrewR. Segerdahl等人在Brain杂志上发文。该研究结合BOLD和ASL成像来探究疼痛的糖尿病性多神经病变的感觉表型是否与腹侧中脑导水管周围灰质（下行疼痛调节系统的关键节点）的功能改变有关。研究者发现：在患有糖尿病性神经病变的病人中，腹侧导水管周围灰质（vlPAG）的功能连接发生了改变。 关键词：神经疼痛；脑干；功能连接；糖尿病性神经病；ASL 慢性疼痛是发达国家最大和花销最多的医疗卫生问题之一，而且情况还可能继续恶化。糖尿病多发性神经病是导致情况恶化的一个主要因素：糖
可以试用59美元/月的套餐5天，quota是1万词。Credit or quota还是挺贵的，低级别的Starter套餐如果加量、价格可能就超过高级别套餐了。我没找到明显的退订的入口，只能在5天试用期前直接注销账号了。。。考虑到Copy.ai的0-49美元的价格，两者的定位还是有明显差异的，Jasper面向的是更高端的人群。Copy.ai最坑的是免费版只支持英文，那对国人可能还不如Jasper了。
今天早间进行的Ti8 OpenAI表演赛上，人类职业战队paiN Gaming，在5v5的Dota2人机大战首场战斗中，轻松击败OpenAI Five战队。
【新智元导读】剑桥大学研究人员开发了一套绵羊面部表情识别系统，能够自动评估绵羊的疼痛指数。该系列拓展了人脸识别的相关技术，利用机器学习算法，平均准确度为 67%，与一般人水平相当，但大幅缩减了评估的时间。研究人员认为，有了更多的数据，他们的这套系统能够推广应用于其他动物。 作为一只羊，你的生活可没看上去那么轻松自在。 你会受伤、生病、感染，还无法告诉照顾你的人你处于伤痛之中。 为此，兽医开发了一套规则，通过羊的面部表情评估一只羊所遭受的痛楚。但是，这套规则对于一般人，或更具体的说，牧场相关人员而言，使用时经
呆鸟云： """ Python 的数据分析能力已经被大家充分认可了。处理数据的 Pandas，绘制可视图的 Matplotlib，生成交互图的 Bokeh，实现机器学习的 Scikit-learn 等等，Python 数据分析师早就能把这些工具用得出神入化了。但今天呆鸟要和大家聊一聊 Python 数据分析报告的痛点。 """
上面的结果通常是ensembl数据库的id，需要转换为人类可以看得懂的symbol名字。
肺癌是全球范围内最常见的癌症之一，也是导致癌症相关死亡的主要原因。早期发现和诊断对于提高患者的生存率和治疗效果至关重要。
在学习《OPENGL ES 3.0编程指南 原书第2版》配套的代码的时候，发现有一些是.tga文件。之前从未见过这个.tga文件扩展名。也无法直接打开这些 .tag文件，如下所示：
由于 R 主要用于数据分析，导入文件比导出文件更常用，但有时我们也需要将数据或分析结果导出。函数 write.table( ) 和 write.csv( ) 可以分别将数据导出到一个 .txt 文件和 .csv 文件。
前面两篇分别介绍了分类与回归问题中各自最简单的算法，有一点相同的是它们都是线性的，而实际工作中遇到的基本都是非线性问题，而能够处理非线性问题是机器学习有实用价值的基础； 首先，非线性问题在分类与回归中的表现是不同的，在回归问题中，通常指的是无法通过线性模型很好的拟合，而在分类问题中，非线性问题指的是无法通过超平面进行正确的分类；
这篇博文是展示分析 rust 应用程序的堆使用情况的方法。应用程序将可能较大的 csv 读取到内存中，然后存储标题和字段以供以后通过索引访问。我们一起来看一下作者 Maciek 的分析方法。
从单人赛打败Dendi到5 v 5公开赛团灭，OpenAI第一次在DOTA2公开赛中输给了人类玩家。
上一篇我们介绍了 线段树(Segment Tree)，本文主要介绍Trie字典树。
Mono-repo 和 Multi-repo 是软件开发中代码管理的两个不同策略。Mono-repo & Multi-repo 孰优孰劣是个老
思影科技将于2018年5月31日--2018年6月5日(周四-下周二)在重庆举办第六届脑电数据处理基础班（详见课表安排）。 1、培训简介 脑电相关技术（例如EEG/ERP/ERSP等）自
实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中，数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据，即各式各样扩展名的数据文件，如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。不同扩展名的文件代表不同的文件格式，这常常会给分析者带来困扰。
学习初衷：在工作实际开发过程中，原有的安卓控件已不能满足实际的功能需求，而且有些应用还需要一些独特的展示效果，这时就需要自定义控件来定制控件去满足我们的需求了。
OpenAI Five在Dota 2最受关注的TI8表演赛中，与职业战队paiN对战，最终输掉了首场比赛。
慢性下腰痛(cLBP)是一种持续至少3个月以上的腰部慢性疼痛综合征。很多局部及系统性疾病均可出现腰痛，但临床上多见的是脊椎退行性病变以及急、慢性损伤所引起的腰痛。据统计，80%的人在其一生中都曾有过腰痛的困扰。近年来，更有患者增多的趋势。这可能与现代社会的生活方式有关，例如运动减少、某种姿势维持时间过长以及缺乏腰部保健知识等。 下腰痛（LBP）是全球致残的主要原因，为社会和个人带来沉重的经济负担。持续的疼痛会使人产生负面情绪、认知与行为障碍等精神身体方面的影响，严重影响患者的生活质量及水平。然而，目前治疗cLBP的方法远不能令人满意，cLBP患者中阿片类药物过量和成瘾的比率显著增加，这突出表明迫切需要更好地了解该疾病的病理生理学，并开发新的治疗方法。 近年来，功能磁共振的出现为cLBP状态下脑部功能/结构的改变提供了准确定位，已成为神经影像学研究的重要工具。而作为低频振荡指标的低频振幅（ALFF）得到了越来越多的关注。尽管仍在研究中，但已有研究表明ALFF与人类的脑血流和任务诱发的激活有关。在常用的静息态功能磁共振（RS-fMRI）指标中，ALFF在测试可靠性和可重复性之间具有最佳的平衡。机器学习在脑科学领域的应用广泛而深入，最简单或者最常用的一个应用方向是分类，如疾病的分类。但是将机器学习技术应用于疼痛的研究很少。近期，来自美国的研究团队在British Journal of Anaesthesia杂志上发表题目为《Identifying brain regions associated with the neuropathology of chronic low back pain: a resting state amplitude of low-frequency fluctuation study》的研究论文，以ALFF作为特征值，应用支持向量机（SVM）分类器,探索最有可能区分cLBP患者和健康人的脑区，并确定对cLBP疼痛强度变化敏感的脑区。
今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表，舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色，下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法：岭回归，如果用等式来介绍岭回归，那么就是：
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你是一个
目录[-] 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎
DRY是指Don't Repeat Yourself特指在程序设计以及计算中避免重复代码，因为这样会降低灵活性、简洁性，并且可能导致代码之间的矛盾。《The Pragmatic Programmer》对这一思想做了很好的阐述。把一切重复的代码抽象出来。我觉得最主要的原因是很好维护，当需要改动时只需要改动一次。
制造执行系统 (manufacturing execution system， 简称MES)经历了从最初的生产现场管理（MESA 11模块）到c-MES（协同式MES）再到现在转型成MOM（生产运营管理），其在企业信息化中承上启下的作用越来越重要。
每到年底，都是大家最愁文章的时候。对于毕业了，已经参加工作的，过了年就要交国自然基金的标书，而自己的标书还没有扎实的工作基础；对于没毕业的，过年就意味着交毕业论文的时候到了，可是很多人文章还没发表，申请学位遥遥无期～研究生压力大，研究生毕业了压力更大！
该文章介绍了文件读写和序列化在编程中的应用。首先介绍了如何使用Java中的字节流和字符流进行文件读写操作，包括使用FileInputStream和FileOutputStream进行字节流读写，以及使用FileReader和FileWriter进行字符流读写。然后介绍了如何使用Java中的ObjectOutputStream和ObjectInputStream进行序列化操作，将对象序列化为字节流保存到文件中，或者将字节流反序列化为对象。此外，还介绍了在Java中如何使用文件锁来保护文件不被其他线程同时访问，以及如何使用序列化器来序列化和反序列化对象。
该项目的目标是建立一个模型，该模型可以根据描述疾病的特征组合预测心脏病发生的概率。为了实现这一目标，作者使用了瑞士Cleveland Clinic Foundation收集的数据集。该项目中使用的数据集包含针对心脏病的14个特征。数据集显示不同水平的心脏病存在从1到4和0没有疾病。我们有303行人数据，13个连续观察不同的症状。此项目研究了不同的经典机器学习模型，以及它们在疾病风险中的发现。
... 2) Realize that you have nothing to fear from truth. Understanding, accepting, and knowing how to effectively deal with reality are crucial for achieving success. Having truth on your side is extremely powerful. While the truth itself may be scary—you have a weakness, you have a deadly disease, etc.—knowing the truth will allow you to deal with your situation better. Being truthful, and letting others be truthful with you, allows you to explore your own thoughts and exposes you to the feedback that is essential for your learning. Being truthful is an extension of your freedom to be you; people who are one way on the inside and another on the outside become conflicted and often lose touch with their own values. It’s difficult for them to be happy, and almost impossible for them to be at their best. While the first-order effects of being radically truthful might not be desirable, the second- and third-order effects are great. ... 2) 你要知道，真相没什么可怕的。理解、接受、并了解如何能够有效处理现实问题，这对于取得成功而言至关重要。站在真相一边，就最有说服力。当然，有时真相本身可能会让人惧怕，比如，你暴露了一个弱点或者甚至是身患绝症，而了解真相却能让你更从容地处理事情。对自己坦诚、对他人坦诚，让别人也对自己坦诚，才能更好地了解自己的想法，获得他人的反馈，从而学到知识。诚实，同时也是做自己的自由的延伸。表里不一的人往往会自相矛盾，也容易丢失自己的价值观。他们不易开心，更不可能展现出自己最好的一面。尽管从一级效应的角度来看，过于诚实未免使人难以接受，但是从二、三级效应的角度而言，这样做却收效可观。
亲社会行为被人类社会所高度推崇。从史前社会到现代文明，亲社会行为促进人们彼此分享和相互合作，使得群体成员能够幸免于食物短缺、自然灾害等各种各样的灾害。然而亲社会行为对于助人者来讲其实是一件消耗个人资源（比如，时间、金钱、食物等）的事情。而另一方面，亲社会行为也有其积极影响的一面。比如，担当志愿者或者从事一些亲社会行为对于身体健康有益。直观来看，亲社会行为不像是一个适应性的选择。因为人们完全可以给自己储备资源，进而增大自身存活的几率。但是，现实生活中，我们却发现这样一种现象：相比自然灾害较少地方的居民，发生自然灾害较多地区的居民助人行为更多。可见，在生命遭受威胁的环境下，人们仍会伸出援助之手。但目前人们助人行为的内部机制仍不清晰。
Android Studio 3.0 正式发布了，这意味着我们的 Android 开发又要进入了一个新的阶段。这样很好，不过重大突破总是需要痛苦的迁移才能享受到，这也是意料之中的事情。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。
点击图片进入历年诺贝尔奖解读合集 刚刚公布的2022年诺贝尔生理学或医学奖得主，是斯万特·帕博（Svante Pääbo）博士。 在诺奖的官方新闻稿中，他的研究催生了全新的学科领域：古基因组学，并揭示了现代人类与已灭绝的基因差异。 这位一人独享诺奖的古人类遗传学大佬，到底是什么来头？ 随母姓，父亲也是诺奖得主 斯万特·帕博的姓氏来自于母亲，卡琳·帕博（Karin Pääbo），因为他是父亲苏恩·伯格斯特龙（Sune Bergström）的私生子。 他曾回忆说，“我从小和我母亲一起长大，父亲和母亲没有结婚。我
Pain is only aware of their own has not changed only you know。痛不痛仅有自我明白，变没变仅有你明白。
AI技术已经应用到了我们生活中的方方面面，而目标检测是其中应用最广泛的算法之一，疫情测温仪器、巡检机器人、甚至何同学的airdesk中都有目标检测算法的影子。下图就是airdesk，何同学通过目标检测算法定位手机位置，然后控制无线充电线圈移动到手机下方自动给手机充电。这看似简单的应用背后其实是复杂的理论和不断迭代的AI算法，今天笔者就教大家如何快速上手目标检测模型YOLOv5，并将其应用到情感识别中。
【1】 A Unified Transformer-based Framework for Duplex Text Normalization 标题：一种基于统一转换器的双工文本规范化框架 链接：https://arxiv.org/abs/2108.09889
据介绍，本届 TI8 的很多参赛队伍都报名想参加与 AI 的比赛，OpenAI 今天遇到了第一个对手：来自巴西的战队 paiN，后者也是本届 TI8 比赛第一支被淘汰的队伍。但不可否认，它仍然是目前为止全球最为强大的 18 支队伍之一。而在此之前的公开比赛中，OpenAI Five 在 1v1 比赛中战胜了 Dendi，又在 5v5 比赛中战胜了人类前职业玩家、游戏解说员组成的 6000 分级别战队。
如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供重要见解，从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。
这是 微软 Azure 云团队 的 Ryan Levick 在 Rust Linz 线上Rust Meetup 的分享，分享内容主要是他对Rust语言的看法，其实这些看法对于 Rust 社区的老炮来说，都是老生常谈了。
What an Unreliable Lad You Are @TableField Mybatis-Plus introduces many powerful annotations for us to indicate the mapping between entity properties and table fields. It's a great coding experience working with those annotations and IService relevant help
return #可有可无，也可以在代码块任意位置使用
链接：https://doi.org/10.3389/fgene.2021.763467
本文推荐本周值得关注的已开源论文，包含图像超分辨率、利用疼痛类型之间的域迁移来识别马的疼痛表情的研究、人脸检测识别、图像去噪、分割、手写文本行分割、妆容迁移与卸妆、伪装物体检测等共计 12 篇。
目前市面上有很多脑电设备都号称是便携式可移动的，但是笔者认为，今天我要介绍的Smarting这款脑电设备才是第一款真正意义上的便携式可移动EEG设备。为什么这样说，主要是因为Smarting的EEG信号采集器/放大器体积仅有82x51x12 mm，总量仅有60g，因此，这么轻巧的采集器可以直接挂在脑电帽子上（如图1所示），被试压根不会感觉到采集器的存在。除了这个最为显著的特点之外，Smarting的其他特点且听我慢慢介绍。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
最近在项目中。要做到在tableview的cell上边加一个输入框。允许用户输入。 1.我首先选的是在uitextView 然后在通知键盘出现的时候，将tableview的内容设置在键盘的上边。但是不知道为什么，我的键盘出现了，但是tableview却没有出现。但是在我输入的时候，tableview又可以上去。 我觉得上述方法不可行。 2.我就是用uitextFiled 这样的话当键盘出来的时候，tableview确实能够 上移，但是我的天呀，uitextFiled 竟然不能换行！！！！ 这是重点，我觉
strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。
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