开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何使用参数向量从R表中提取频率

从R表中提取频率可以使用参数向量的方法。参数向量是一个向量，它包含了某个特定列或变量的所有可能取值。下面是使用参数向量提取频率的步骤：

导入数据：首先，使用R中的相关函数（如read.csv）将数据导入到R中的数据框中。确保数据包含了需要提取频率的列或变量。
创建参数向量：在R中，使用unique函数来创建一个参数向量。将要提取频率的列或变量作为参数传递给unique函数。这将返回该列或变量中的所有唯一值，并将其存储在参数向量中。
示例代码：
示例代码：
计算频率：使用table函数来计算参数向量中每个值的频率。将参数向量作为参数传递给table函数，并将结果存储在一个新的频率表中。
示例代码：
示例代码：
查看频率表：你可以使用print函数或直接输入频率表的名称来查看频率表的内容。频率表将显示每个值及其对应的频率。
示例代码：
示例代码：

使用参数向量从R表中提取频率的优势是它能够快速计算频率并提供直观的结果。这对于数据分析和统计非常有用。同时，这种方法也适用于大规模数据集，因为它不需要对整个数据集进行遍历，而是只需要遍历参数向量。

该方法的应用场景包括但不限于：

数据清洗和预处理：在数据清洗和预处理阶段，可以使用参数向量提取列或变量的频率，以了解数据的分布情况。
数据探索和可视化：在数据探索和可视化过程中，可以使用参数向量提取频率来绘制柱状图、饼图等图表，以展示数据的分布情况。
数据建模和分析：在数据建模和分析中，可以使用参数向量提取频率来进行特征工程、变量筛选等操作，以改善模型性能。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址（注意：以下链接仅供参考，可能会发生变化）：

数据存储：腾讯云对象存储（COS）（https://cloud.tencent.com/product/cos）
数据库：腾讯云数据库（TencentDB）（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
云原生：腾讯云容器服务（TKE）（https://cloud.tencent.com/product/tke）
网络通信：腾讯云私有网络（VPC）（https://cloud.tencent.com/product/vpc）
网络安全：腾讯云安全产品（https://cloud.tencent.com/product/security）
人工智能：腾讯云人工智能（AI）（https://cloud.tencent.com/product/ai）
物联网：腾讯云物联网（IoT）（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
移动开发：腾讯云移动开发者平台（https://cloud.tencent.com/product/mab）
存储：腾讯云分布式文件存储（CFS）（https://cloud.tencent.com/product/cfs）
区块链：腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）
元宇宙：腾讯云元宇宙解决方案（https://cloud.tencent.com/solution/metaverse）

相关搜索:从R中的嵌套循环中提取向量作为向量从R中的表中提取元素如何从R中的多个列表/向量制作重叠表？从R中的字符串中提取数值向量从R中的网站中提取html表在R中从多个网站中提取表如何使用fileInputStream从文件内容制作频率表从列表或R中的向量中提取变量名从R中的多嵌套JSON中提取表使用R从字符串中提取函数的参数如何将频率表转换为r中的列表如何在相对频率表中绘制R中的饼图？如何从R中的向量创建边缘列表使用R中的频率表确定收入等级的中位数如何从R中列表中的循环赋值向量如何从R中的数组中获取向量如何从频率表中绘制叠加条形图？如何使用python从表中提取数据？使用多个向量从列表中访问r中的数据如何使用R从网站中提取表格数据

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于频域分析的实时恶意流量检测系统

目前，对于恶意流量的识别，基于机器学习的检测技术愈发成熟。然而在高吞吐量的网络中，它对于流量特征提取的效率低，检测精确度低，不能实现实时检测。且由于攻击者在流量中注入了噪声，导致包级特征和流级特征不再适用，因此传统的机器学习技术不再可行。

02

用于 BCI 信号分类的深度特征的 Stockwell 变换和半监督特征选择

在过去的几年里，运动图像 (MI) 脑电图 (EEG) 信号的处理已被吸引到开发脑机接口 (BCI) 应用程序中，因为这些信号的特征提取和分类由于其固有的复杂性和倾向于人为它们的属性。BCI 系统可以提供大脑和外围设备之间的直接交互路径/通道，因此基于 MI EEG 的 BCI 系统对于控制患有运动障碍的患者的外部设备似乎至关重要。目前的研究提出了一种基于三阶段特征提取和机器学习算法的半监督模型，用于 MI EEG 信号分类，以通过更少的深度特征来提高分类精度，以区分左右手 MI 任务。在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、k近邻、决策树、随机森林，以及它们的融合比较。SDA 和提到的分类器的超参数通过贝叶斯优化进行优化，以最大限度地提高准确性。所提出的模型使用 BCI 竞赛 II 数据集 III 和 BCI 竞赛 IV 数据集 2b 进行验证。所提出方法的性能指标表明其对 MI EEG 信号进行分类的效率。

02

一文看懂用R语言读取Excel、PDF和JSON文件（附代码）

下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）

02

Spark机器学习实战 (十一) - 文本情感分类项目实战

将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联，使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。

02

Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：

03

解读基于频域的图像分类网络——Learning in the Frequency Domain阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.12416.pdf

01

你知道词袋模型吗？

词袋模型是一种在使用机器学习算法建模文本时表示文本数据的方式；易于理解和实现，并且在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。

03

Spark机器学习实战 (十一) - 文本情感分类项目实战

将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联，使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。

04

深度学习基本概念｜自然语言处理

自然语言处理是神经网络的经典应用领域之一，所谓自然语言处理，就是让机器理解人类的语言，英文为Natural Language Processing, 简称NLP，是人工智能的一个重要方向，目前生活中已经有很多基于NLP的技术应用了，比如苹果手机的siri，可以从语音中提取关键信息，然后自动化的执行某些操作，再或者百度翻译，可以自动翻译不同类型的语言，这些应用的核心都涉及NLP相关技术。

02

一周论文 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究#4

作者丨崔万云学校丨复旦大学博士研究方向丨问答系统，知识图谱领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。本章提出了领域相关的富含知识的句子提取方法，DAKSE。DAKSE 从领域问答语料库和特定领域的纯文本文档中学习富

08

计算机视觉路线图

如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的一项重要应用（例如，图像识别、对象跟踪、多标签分类）。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。

00

一种基于注意力的Few-Shot目标检测统一框架（附论文下载）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02052.pdf

01

再见Attention：建模用户长期兴趣的新范式

本文算是《日久见人心：论建模用户长期兴趣的几种姿势》一文的后续。主要是近期读了美团2022年的新论文《Sampling Is All You Need on Modeling Long-Term User Behaviors for CTR Prediction》有感而发。结合阿里之前ETA的工作，我感到在用户长行为序列建模这一领域，SimHash有望取代Attention，成为新的主力建模工具。本文通过梳理长行为序列建模的发展脉络，对比阿里ETA与美团的SDIM在利用SimHash时的异同，帮助读者快速了解这个建模用户长期序列的新范式。

02

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的输入图像(如224×224)。这一要求是“人为的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略，“空间金字塔池”，以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net，可以生成固定长度的表示，而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点，SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中，我们证明了SPP-net提高了各种CNN架构的准确性，尽管它们的设计不同。在Pascal VOC 2007和Caltech101数据集中，SPP-net实现了最先进的分类结果使用单一的全图像表示和没有微调。在目标检测中，spp网络的能力也很重要。利用SPP-net算法，只对整个图像进行一次特征映射计算，然后将特征集合到任意区域(子图像)，生成固定长度的表示形式，用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时，我们的方法比R-CNN方法快24-102×，而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)中，我们的方法在所有38个团队中目标检测排名第二，图像分类排名第三。本文还介绍了本次比赛的改进情况。

02

DEAP:使用生理信号进行情绪分析的数据库(三、实验分析与结论)

研究人员提出了一个分析人类情感状态的多模态数据集DEAP。该数据集来源于记录32名参与者的脑电图(EEG)和周围生理信号，每个人观看40段一分钟长的音乐视频片段。参与者根据唤醒，效价，喜欢/不喜欢，主导和熟悉程度对每个视频进行评分。在32位参与者中，有22位还录制了正面面部视频。提出了一种新颖的刺激选择方法，该方法通过使用来自last.fm网站的情感标签进行检索，视频高亮检测和在线评估工具来进行。提供了对实验过程中参与者评分的广泛分析。脑电信号频率和参与者的评分之间的相关性进行了调查。提出了使用脑电图，周围生理信号和多媒体内容分析方法对唤醒，效价和喜欢/不喜欢的等级进行单次试验的方法和结果。最后，对来自不同模态的分类结果进行决策融合。该数据集已公开提供，研究人员鼓励其他研究人员将其用于测试他们自己的情感状态估计方法。

02

【目标检测】目标检测遇上知识图谱：Object detection meets knowledge graphs论文解读与复现

常规的目标检测往往是根据图像的特征来捕捉出目标信息，那么是否有办法加入一些先验信息来提升目标检测的精准度？

03

【Python机器学习】系列之特征提取与处理篇（深度详细附源码）

第1章机器学习基础将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。第2章线性回归介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。第二章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直径。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提—

07

纹理分析以及结合深度学习来提升纹理分类效果

来源：AI 公园本文约6400字，建议阅读10+分钟本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要

02

入门 NLP 前，你必须掌握哪些基础知识？

今年一月开始，我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前，我对自然语言处理（NLP）领域一无所知。当我刚开始研究这个领域时，我很快就找了一本名为「Python 自然语言处理」的书（图书查阅地址：https://www.nltk.org/book/）。这本书对于我来说过于理论化了，但其中的知识基本是正确的，因此它对我来说仍然是无价的资源。接下来，我发现了 Dipanjan Sarkar 编写的「Python 文本分析」（图书查阅地址：https://www.apress.com/gp/book/9781484243534），并从头到尾通读了此书。这本书真的太棒了，它教会了我入门 NLP 项目所需的所有技术技能。最近，此书的第二版（https://www.apress.com/gp/book/9781484243534）也面世了，对上个版本进行了大量的扩充。

01

入门 NLP 项目前，你必须掌握哪些理论知识？

今年一月开始，我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前，我对自然语言处理（NLP）领域一无所知。当我刚开始研究这个领域时，我很快就找了一本名为「Python 自然语言处理」的书（图书查阅地址：https://www.nltk.org/book/）。这本书对于我来说过于理论化了，但其中的知识基本是正确的，因此它对我来说仍然是无价的资源。接下来，我发现了 Dipanjan Sarkar 编写的「Python 文本分析」（图书查阅地址：https://www.apress.com/gp/book/9781484243534），并从头到尾通读了此书。这本书真的太棒了，它教会了我入门 NLP 项目所需的所有技术技能。最近，此书的第二版（https://www.apress.com/gp/book/9781484243534）也面世了，对上个版本进行了大量的扩充。

02

NV-LIO：使用法向量的激光雷达-惯性里程计面向多楼层环境中的鲁棒 SLAM

文章：NV-LIO: LiDAR-Inertial Odometry using Normal Vectors Towards Robust SLAM in Multifloor Environments

01

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、识别和提取这些主题的过程被称为主题建模。

00

如何解决自然语言处理中 90% 的问题

本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题How to solve 90% of NLP problems: a step-by-step guide，作者Emmanuel Ameisen。翻译 |

06

【NLP实战】快速掌握常用的向量空间模型

当我们想要切入某个领域时，显然这个领域已经有大量前人的工作，包括大家常用的模型、数据集、评价指标等等，初出茅庐的你却不知道这些大家习以为常的背景知识，那么如何才能快速切入一个子领域呢？

02

长文解读|深度学习+EEG时频空特征用于跨任务的心理负荷量评估

心理负荷量显著影响特定任务中的人员绩效。适当的心理负荷量可以提高工作效率。但是，沉重的脑力劳动会降低人类的记忆力，反应能力和操作能力。由于某些职业的脑力劳动量很大，例如飞行员，士兵，机组人员和外科医生，沉重的脑力劳动会导致严重的后果。因此，心理负荷量评估仍然是一个重要的课题。近年来，基于脑电图的脑力负荷评估取得了重要成就。但是，出色的结果通常集中于在同一天完成单一心理任务的单个被试。这些方法在实验室外的效果不佳。要达到好的效果，必须克服三个问题，即跨被试，跨日期和跨任务问题。所谓的跨任务问题就是算法可以在不同的实验范式中评估心理负荷量。跨任务的心理负荷量评估，难点在于找到可以推广到各种心理任务的高鲁棒性的EEG特征。特征集通常使用两种方法生成：手工设计特征和通过深度学习提取特征。最常用的手工设计特征是从5个频段（δ[1-3 Hz]，θ[5-8 Hz]，α[9-12 Hz]，β[14-31 Hz]和γ[33-42 Hz]）和2个扩展频带（γ1 [33-57 Hz]和γ2 [63-99 Hz]）中提取的功率谱密度（PSD）特征。事件相关电位（ERP）和事件相关同步/去同步（ERS/ ERD）也广泛用于对EEG信号进行分类。但是，这些手工设计的特征对于跨任务问题未取得可使用的结果。原因除了设计的特征不适合之外，各种任务下的心理负荷量级别的定义也可能导致误导分类结果，心理负荷量状况的标签可能被主观地和错误地定义。近期，来自清华大学精密仪器系精密测量技术与仪器国家重点实验室的研究团队在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING杂志发表题目为《Learning Spatial–Spectral–Temporal EEG Features With Recurrent 3D Convolutional Neural Networks for Cross-Task Mental Workload Assessment》研究论文，其设计了两种不同类型的心理负荷量实验，通过行为数据验证了实验的有效性，并提出了一个基于深度循环神经网络（RNN）和3D卷积神经网络的级联网络结构（R3DCNN），以在没有先验知识的情况下学习跨任务的脑电特征。

00

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、识别和提取这些主题的过程被称为主题建模。

01

使用图进行特征提取：最有用的图特征机器学习模型介绍

从图中提取特征与从正常数据中提取特征完全不同。图中的每个节点都是相互连接的，这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是，许多适合于图的特征提取方法已经创建，这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。在本文中，我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。

04

R||R语言基础（二）_数据结构

一个向量是一排有序排列的元素。使用时，一般都会直接给变量定义，也就是“赋值”即赋予变量一个数值 <-

02

【Embedding】DeepWalk：图嵌入的一枚银弹

今天学习的是纽约州立大学石溪分校在 NetWork Embedding 的工作《DeepWalk Online Learning of Social Representations》，这篇文章于 2014 年发表于 ACM 会议，目前已经有 2700 多引用，是第一个将 Word2Vec 应用到 NetWork Embedding 并取得了巨大成功的方法。

05

A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning-文本分类大综述

摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。

2020最新文本综述：从浅层到深度学习（附PDF下载）

文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。

05

2021最新文本综述：从浅层到深度学习（附PDF下载）

文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。

01

计算机视觉系统中图像究竟经历了哪些“折磨”

如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的主要应用之一（例如，图像识别，对象跟踪，多标签分类）。在本文中，我们将了解构成计算机视觉系统的一些主要步骤。

02

使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词

关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。关键词是一个简短的短语（通常是一到三个单词），高度概括了文档的关键思想并反映一个文档的内容，清晰反映讨论的主题并提供其内容的摘要。

04

Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html

02

图像序列中快速地点识别的二进制词袋方法

文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences

03

IEEE | 非接触式步态信息的情感识别

今天给大家介绍Tingshao Zhu等人在 IEEE Transactions on Affective Computing 上发表的文章” Identifying Emotions from Non-contact Gaits Information Based on Microsoft Kinects”。该文章讨论了基于步态信息的自动情感识别，这一领域已在人机交互，心理学，精神病学，行为科学等领域进行了广泛的研究。步态信息是非接触式的，从Microsoft kinects获得，其中包含每人25个关节的3维坐标，这些关节坐标随时间变化。通过离散傅里叶变换和统计方法，提取了一些与中性，快乐和愤怒情绪有关的时频特征，用于建立识别这三种情绪的分类模型。实验结果表明，该模型非常有效，时频特征可有效地表征和识别这种非接触式步态数据的情绪。值得注意的是，通过优化算法，识别精度可以进一步平均提高约13.7％。

02

额叶-小脑连接介导认知加工速度

加工速度是理解认知的重要概念。本研究旨在控制任务特异性，以了解认知加工速度背后的神经机制。对40名被试执行两种方式(听觉和视觉)和两种水平的任务规则(相容和不相容)的注意任务。block设计的功能磁共振成像在任务过程中捕捉到了BOLD信号。参考公开的用于处理速度的任务激活图，定义了13个感兴趣区域。认知速度是从任务反应时间得出的，这产生了六组连接性测量。混合效应LASSO回归显示，有六条重要路径提示了小脑-额叶网络预测认知速度。其中，3例为长程(2例额叶-小脑，1例小脑-额叶)，3例短程(额叶-额叶、小脑-小脑和小脑-丘脑)。长距离的连接可能与认知控制有关，而短距离的连接可能与基于规则的刺激-反应过程有关。揭示的神经网络表明，按照任务规则执行操作，自动性与自上而下努力控制注意力相互作用，解释了认知速度。 1 简述本研究旨在通过使用一系列简单的视觉和听觉通道的刺激-反应(S-R)映射任务来解决可能的任务相关偏差。这个多任务设计目的是解决上面提到的特定于形态和功能偏向的。箭头任务最初是一种视觉S-R兼容性任务，为了更好地控制所需的感觉运动处理时间，回答涉及到关于所看到或听到的内容的简单反应，箭头任务后来被改编成视觉和听觉形式(图1)。为了减少任务转换效应和交叉试验的不确定性，我们采用了分组设计，而不是与事件相关的设计。此外，我们的目标是解决以前的研究中的方法论缺陷，这些研究利用皮尔逊的相关性和心理生理学相互作用(PPI)来建立基于连接性的模型来预测加工速度。在这项研究中，我们建立了六个连通性指标，包括四个基于多变量的指数，用于进行模型比较。通过将控制任务的反应时与控制感觉运动成分的实验任务的反应时进行回归，构造了一个认知速度变量。功能关联性模型的建立基于混合效应套索回归。据我们所知，本文在该领域首次采用跨通道多任务设计，并比较了6种方法对区域间交互作用辅助处理速度的建模结果。 2 方法 2.1 被试从当地社区招募了40名年龄在18-28岁的健康年轻人参与研究。他们都有高中或以上学历。最终样本包括35名参与者(21.5±2.1岁，14名女性)，其中5名参与者被排除在分析之外。 2.2 处理速度任务箭头任务被用来测量加工速度。它包括一个双选择S-R映射任务，具有相容(COM)、不相容(INC)和简单RT控制条件(NEU)(图1)。在COM中，参与者在出现向上箭头时按下“向上”按钮，在出现向下箭头时按下“向下”按钮(图1)。在INC中，参与者按下“向上”键表示向下箭头，按“向下”键表示向上箭头。实验涉及参与者在观看一条没有箭头的垂直线时按下任何按钮。因为在这些条件下出现的刺激是视觉图像，所以它们被称为COMVIS、INC-VIS和NEU-VIS。相同条件的听觉版本是COM-AUD、INC-AUD和NEU-AUD，向上箭头、向下箭头和垂直线分别被高音、低音和中音代替。

01

BCI脑电信号分析

BCI（脑机接口）作为一个人脑与计算机之间的交流系统。它允许其用户控制外部设备独立于周围神经和肌肉大脑活动。BCI系统允许主体发送通过使用大脑信号向外部设备发出命令。脑机接口渠道可以被认为是唯一的途径受运动障碍影响的人可以交流他们的想法。对帮助患者非常有帮助运动功能受损，例如完全瘫痪肌萎缩侧索硬化症患者。目的BCI是将大脑活动解释为数字形式充当计算机的命令。一项关键挑战目前的BCI研究是如何提取随机特征随时间变化的脑电信号并将信号分类为尽可能准确。这种方法的成功取决于处理大脑的方法的选择每个阶段的信号。

02

机器学习系列：（三）特征提取与处理

特征提取与处理上一章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。分类变量特征提取许多机器学习问题都有分类的、标记的变量，不是连续的。例如，一个应用是用分类特征比如工作地点来预测工资水平。分类变量通常用独热编码（One-of-K or One-Hot Encoding），通过二进制数来表示每个解释变量的特征。例如，假设city变

08

使用TensorFlow 2.0构建深音频降噪器

语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。

02

Notes | 文本大数据信息提取方法

本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。

02

【干货教程】自然语言处理入门：手把手教你解决90%的NLP问题

作者：孟廉编辑：田旭前言文章来自：https://blog.insightdatascience.com 作者：Emmanuel Ameisen 无论您是一个成熟的公司，还是致力于推出一个新服务，您都可以利用文本数据来验证、改进和扩展您的产品的功能。从文本数据中提取有意义的信息并对其进行学习是自然语言处理(NLP)的一个研究活跃的课题。 NLP领域每天都会产生新的令人兴奋的结果，在与数百家公司合作之后，Insight团队发现一些比较关键的实际应用比其他应用出现得更为频繁，具体来说有以下几种：

07

如何对非结构化文本数据进行特征工程操作？这里有妙招！

文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。研究动机想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文

06

多分辨率分析对曝光序列去噪

多分辨率分析https://blog.csdn.net/baidu_27643275/article/details/84826773

02

【论文解读】SpellGCN 针对中文拼写检查将拼音相似与字形相似融合进语言模型

SpellGCN：Incorporating Phonological and Visual Similarities into Language Models for Chinese Spelling Check

02

听说现在赶火车刷脸就进站了！Out，跟脸有关的最新玩法是你说什么，表情包就演什么

十一结束，假期开工返乡潮仍在继续。就在昨日，一则视频刷爆朋友圈。视频里，北京、广州、上海、成都、武汉的火车站都相继开通自助“刷脸”进站通道。乘客惊呼“连化妆和美瞳都能识别出来，太神奇！” 其实，刷脸早已不是什么新鲜事了！我们今天来聊一个更好玩的事儿，那就是你说话，AI给你配表情。让你做个真正的虚拟人儿。文章略枯燥，技术性的话术有点多，普通小白估计看起来够呛。技术宅们，上！翻译 | AI科技大本营（rgznai100）参与 | shawn SIGGRAPH 2017曾经收录过英伟达的一篇

04

手把手教你用Python 和 Scikit-learn 实现垃圾邮件过滤

文本挖掘（Text Mining，从文字中获取信息）是一个比较宽泛的概念，这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注。目前，在机器学习模型的帮助下，包括情绪分析，文件分类，话题分类，文本总结，机器翻译等在内的诸多文本挖掘应用都已经实现了自动化。在这些应用中，垃圾邮件过滤算是初学者实践文件分类的一个很不错的开始，例如 Gmail 账户里的“垃圾邮箱”就是一个垃圾邮件过滤的现实应用。下面我们将基于一份公开的邮件数据集 Ling-spam，编写一个垃圾邮件的过滤器。Ling-spam 数据集的下

08

Brief Bioinform | CoaDTI：预测药物-靶点相互作用的多模态协同注意力框架

2022年10月23日，香港城市大学黄家骏团队在Briefings in Bioinformatics上发表文章。作者提出了CoaDTI，一种使用多模态协同注意力（co-attention）框架进行药物-靶标蛋白相互作用预测的新型算法。CoaDTI结合了协同注意力机制，对药物模式和蛋白质模式的相互作用信息进行建模。CoaDTI结合了Transformer从原始氨基酸序列中学习蛋白质表示，以及GraphSAGE从SMILES中提取分子图特征的方法。此外，作者采用迁移学习策略，通过预训练的Transformer对蛋白质特征进行编码，以解决标记数据稀缺的问题。

02

斯坦福最新研究：看图“猜车祸”，用谷歌街景数据建立车祸预测新模型

与其他商品不同的是，车祸保单的最终成本在初始销售时是未知的。因此，建立一个合理的定价机制是非常具有挑战的。有些保险公司尝试使用统计方法来解决这一问题：预测每个客户的未来风险。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭