大家好，今天我们将开启全新的 MMDetection 系列文章，是时候带大家学习一些非典型操作技能啦。
全球顶尖的苏格兰单一麦芽威士忌品牌格兰威特，于近日打造了全球领先的元宇宙「格兰威特创客山谷」，以“一麦单传”的「非典型」方式，颠覆常规的互动体验，为每一位「非典型」酒咖创造难忘的山谷记忆。
精神疾病是复杂的，通常在发展过程中出现在特定领域的多个非典型过程中。描述支持这些区域的神经回路的发育特征可能有助于分解复杂疾病的组成部分，并揭示与精神风险相关的功能变化。这篇综述强调了婴儿任务型功能磁共振成像(fMRI)在阐明精神疾病的发育神经生物学方面的当前和潜在作用。任务功能磁共振成像测量通过改变血氧水平依赖性信号来诱发大脑对特定刺激的反应。首先，我们回顾了从出生到生命最初几年使用任务功能磁共振成像的现有研究，并综合了关于何时、何地以及如何在婴儿大脑中执行不同的神经计算的现有证据。通过任务功能磁共振成像(task fMRI)对婴儿的感觉知觉、抽象类别知觉和统计规律检测的神经回路进行了表征，为识别和解释与精神疾病风险相关的神经回路功能变异提供了发育背景。接下来，我们将讨论一些研究，这些研究专门研究了婴儿期这些神经回路的功能变化与精神疾病风险的关系。这些研究揭示了特定神经回路何时分化成熟，环境风险因素的影响，以及任务功能磁共振成像在促进早期治疗或预防后期精神问题方面的潜在效用。最后，我们为未来的婴儿任务-功能磁共振成像研究提供了考虑，这些研究有可能促进对婴儿时期神经回路功能和随后精神疾病风险的理解。
https://doi.org/10.1016/bs.acc.2020.04.001
嵌合RNA是包含两个独立基因的外显子杂交的转录物。传统观点认为嵌合RNA是由染色体重排引起的基因融合而来。这些典型的嵌合RNA被描述为具有癌症特异性表达模式和/或作为癌基因产物。然而，得益于深度测序技术的发展，一类新的非典型嵌合RNA被发现可以通过相邻基因之间的反式剪接或顺式剪接(cis-SAGe)机制形成，而没有基因组的异常。尽管一部分非典型嵌合RNA已被证明具有癌症特异性表达模式，在正常生理机能中也能广泛检测到。进一步的研究表明，它们中的一些可能具有独立于亲代基因控制细胞生长和细胞运动的作用。这些发现揭示了一个新的功能转录组，也提高了非典型嵌合RNA作为癌症诊断标记和治疗靶点的可能性。
今天为大家分享一篇2019年12月发表在Lung Cancer（中科院分区二区， IF=4.6）上的基于SEER数据库的nomogram文章。文中利用自己医院的数据进行外部验证，套路简单易模仿，逻辑清晰，当然也有自己的一些特点，最后根据预测结果建立了一个在线的nomogram分析（动态nomogram），便于临床应用，接下来小编详细讲解一下。
【新智元导读】英伟达创建的基于 CNN 的无人驾驶系统 PilotNet，可以根据前方路面的图像输出转向角度。这项由谷歌研究院、英伟达和纽约大学的研究人员联合参与的研究描述了一种方法，用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域（称为显著物体）。结果显示，PilotNet 确实能够学习识别道路上的相关物体。除了学习车道标记、道路边界以及其他车辆这样明显的特征，PilotNet 还能学习更难以预料和被工程师编程的微妙特征，例如灌木掩映的道路边界和非典型的车辆。 论文下载地址：https://
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,QSM,MRS,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解思影科技的课程及数据处理服务，可添加微信号siyingyxf或18983979082咨询(电话18580429226，杨晓飞）。(文末点击浏览）
肺癌是一种异质性疾病，包括不同的组织病理学亚型。除了腺癌和鳞状细胞癌外，2021 年 WHO 分类还包含肺神经内分泌肿瘤 (NEN) 类别。其中包括高级别神经内分泌癌 (NEC)、小细胞肺癌 (SCLC) 和大细胞神经内分泌癌 (LCNEC) 以及肺的低级别和中级别神经内分泌肿瘤 (NET)，也分别称为典型类癌和非典型类癌。
费老师我在几年前写过的一篇文章（https://www.cnblogs.com/feffery/p/13392024.html）中，介绍过tqdm这个在当下Python圈子中已然非常流行的进度条库，可以帮助我们为任何具有循环迭代过程的代码逻辑添加进度条，从而帮助我们感知代码运行的过程。
案例数据来自冰沙产品实验，24名受试者（小组成员）品尝了8种冰沙，然后放在桌布上。收集成员和产品的坐标以进行分析。如果小组成员认为两种产品相似，则将后者封闭在桌布上，以使它们具有相似的坐标。案例的目的是研究和可视化冰沙之间的链接，并确定主题之间的一致性。
什么是存储过程：存储过程可以说是一个记录集吧，它是由一些T-SQL语句组成的代码块，这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
说起企业的IT信息化部门，你有什么样的印象？很多人的第一反应，就是入职发电脑、配配打印机、有问题帮忙修电脑的help desk。但是小到企业设备、系统的运维；大到企业的多个信息系统的规划、选型、建立整体的业务数据中台，企业的IT信息化部门，是“IT里最懂本企业的业务，又是懂业务的人里IT技术最强的”存在，也在越来越多的企业数字化转型中担任着重要的选型、规划的角色。
image.png 之前在前两篇里面实现了一个十分简陋的通讯录，而且都是通过系统默认的方式创建的CoreData。可是实际中哪里有那么好的事情嘛，要是忘记在创建工程的时候勾选了下面这个图怎么办？ image.png 难道我们要把工程删除，再重新创建嘛？很多时候再开始工程的时候并特么的不知道需要用到数据库啊。更多的时候已经都开始敲代码了，连需求文档都还木有拿到手里，PM只会轻轻的说一句：设计图不是已经有了嘛，先画UI吧。 所以，CoreData Stack是为了解决这个问题诞生的嘛？很遗憾，并不是。看了前面的
以保证领域模型和微服务的一体性。但在构建领域模型时，我们往往是在业务视角，并且有些领域对象还带业务语言。我们还需要将领域模型作为微服务设计的输入，对领域对象进行设计和转换，让领域对象与代码对象建立映射关系。
近日，来自伦敦大学学院认知神经系的Takamitsu Watanabe和Geraint Rees在nature communications期刊上发表了一项研究，利用静息态fMRI数据探析了自闭症的大脑动力学特征。该研究发现与正常人相比，高危自闭症的成年人在一些神经连接中会有一些不稳定的中间状态，这些特殊的状态能够预测自闭症的严重程度。另外，为了比较IQ是否和这些变化有关，研究利用自闭症患者的IQ来预测大脑动力学系统的稳定性。最后发现这些大脑动力学系统的行为与大脑网络的隔离有关。这些发现表明，自闭症患者大脑
大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。
导读：八卦，似乎一直是人类茶余饭后一个永恒的话题，怎么辨别一个人与另一个人的关系？比如，是好朋友还是好基友？
在地球生命历史的大部分时间里，基因信息都通过指定的20种氨基酸的密码来传递。氨基酸是蛋白质的基本组成部分，蛋白质在细胞中承担了大部分繁重的工作；它们的侧链决定了蛋白质的折叠、相互作用和化学活性。通过限制可用的侧链，可自然有效地限制蛋白质的反应类型。
为什么说非典型呢？因为它和一般的多叉树不一样，尤其在结点的数据结构设计上，比如一般的多叉树的结点是这样的：
在软件开发中，性能测试和基准测试是确保软件质量不可或缺的一部分。今天，将给大家推荐一款强大的工具——pytest-benchmark，它能够帮助我们轻松地集成基准测试到我们的pytest测试套件中。
今天为大家介绍的是来自Michal Kosinski团队的一篇论文。作者设计了一系列语义幻觉和认知反思测试，旨在诱发直觉性但错误的反应。作者将这些任务（传统上用于研究人类的推理和决策能力）应用于OpenAI的生成预训练变换器模型家族。结果显示，随着模型在规模和语言能力上的扩展，它们越来越多地显示出类似人类的直觉型思维和相关的认知错误。这一模式随着ChatGPT模型的引入而显著转变，这些模型倾向于正确响应，避免了任务中设置的陷阱。ChatGPT-3.5和4都利用输入输出上下文窗口进行思维链推理。作者的发现强调了将心理学方法应用于研究大型语言模型的价值，因为这可以揭示先前未被发现的突现特性。
安妮 编译自 Insight Data Science 量子位出品 | 公众号 QbitAI 本文作者Sheng Weng，现亚马逊Alexa项目组数据专家，莱斯大学应用物理专业已毕业博士生，主要研究用超快激光转化生物光子学成像及显微镜检查。 前不久，他参加了Insight Data Science的青年计划——这是一个为期7周的博士后团体的交流计划，是学术界与企业界的医学数据研究交流桥梁。参加本项目期间，Sheng Weng为为医疗检测公司iSono创建了用深度学习自动检测乳腺癌的新模型，并将研究原理发布
数据科学和机器学习之间区别的定义：数据科学专注于提取洞察力，而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭：
认知灵活性使人们能够对不断变化的环境做出适当的反应，并与积极的生活结果有关。随着对向独立生活过渡的日益关注，青春期对自闭症谱系障碍(ASD)的青少年提出了特别的挑战，他们在面对挑战时往往难以灵活地作出行为。本文综述了青少年灵活认知发展的大脑机制，以及这些神经系统是如何影响ASD的。任务转换和设置转移的神经影像学研究为ASD个体在认知灵活性任务执行过程中非典型的外侧额顶叶和中扣带岛叶网络激活提供了证据。最近的研究也探讨了内在的大脑网络动态如何支持灵活的认知。这些动态功能连接研究为青少年ASD患者脑状态间转换数量的改变以及功能连接的高变异性提供了证据。该领域的未来发展方向包括:利用生态效度和结构效度相结合的度量方法来测量认知灵活性。ASD患者执行功能能力的异质性也必须进行分析，以确定哪些个体将从提高灵活性的针对性训练中受益最大。青春期激素对ASD青少年脑网络发育和认知成熟的影响是另一个需要进一步探索的领域。最后，双语可能与ASD保留的认知灵活性有关，这一有趣的可能性有待进一步研究。解决这些开放性问题对于未来ASD青少年认知和行为灵活性的转化神经科学研究至关重要。
来自P1-P22 病人的140,556 cells 的单细胞转录组分群聚类：基于marker分成16 major cell types ，包括：
如下是一条SELECT语句从student表（该表测试数据在实际应用模块）中返回的所有行：
这两天工作遇到了一个挺有意思的Spring循环依赖的问题，但是这个和以往遇到的循环依赖问题都不太一样，隐藏的相当隐蔽，网络上也很少看到有其他人遇到类似的问题。这里权且称他非典型Spring循环依赖问题。但是我相信我肯定不是第一个踩这个坑的，也一定不是最后一个，可能只是因为踩过的人比较少、鲜有记录罢了。因此这里权且记录一下这个坑，方便后人查看。
【导读】损失函数的设计一直是机器学习和模式识别中的核心问题。目前中国科学院自动化研究所和美国纽约州立大学奥尔巴尼分校合作提出了一种新的聚合损失函数，即平均 损失函数。 损失在优化的过程中专注于处理比较
其实这个标题不知道怎么写了，都很碎，也没有想到特别合适的例子能够全部放在一起的。索性就这么平铺开吧。 image.png 1. dispatch_once，以及Swift下的单例 使用dispatch
在备考被论文卡两次后，这次终于通过了高项，分不是很高，比较幸运，对这次考试做个总结与分享，希望对同学们有所帮助。
用户可以将 BIG-IP ®系统配置为转换通过系统的数据包中的 IP 地址。用户可以为网络地址转换 (NAT) 和源网络地址转换 (SNAT) 配置对象。
最近几天，安全研究人员连续发现两款针对苹果M1芯片的恶意软件，一款是Silver Sparrow（银雀），另一款是GoSearch 22，而此时距离M1芯片发布才3个月。
精神分裂症(Schizophrenia, SZ)与终身认知障碍、年龄相关性慢性疾病和过早死亡的风险增加相关。在ENIGMA精神分裂症工作组进行的一项前瞻性荟萃分析研究中，我们调查了成人SZ患者的高级脑老化证据，以及这是否与临床特征相关。本研究纳入了来自全球26个队列的数据，共2803例SZ患者(平均年龄34.2岁;年龄18 ~ 72岁;67%为男性)和2598名健康对照(平均年龄33.8岁，范围18 ~ 73岁，55%为男性)。脑预测年龄由68个皮层厚度和表面积测量值，7个皮层下体积，侧脑室体积和总颅内体积组成，所有这些数据都来自于t1加权的脑磁共振成像(MRI)扫描。通过脑预测年龄和实际年龄(脑预测年龄差异[brain- predicted age difference, brain- PAD])之间的差异评估健康脑老化轨迹的偏差。在校正了年龄、性别和研究地点后(Cohen′s d = 0.48), SZ组患者的脑- PAD平均为+3.55岁(95% CI: 2.91, 4.19;I² = 57.53%)。在SZ患者中，脑- PAD与特定的临床特征(发病年龄、病程、症状严重程度或抗精神病药使用和剂量)无关。这项大规模合作研究表明，SZ的提前结构性脑老化。对SZ和一系列身心健康结局的纵向研究将有助于进一步评估脑- PAD增加的临床意义及其受干预措施影响的能力。
近年来，AI和机器学习的火热让越来越多的AI企业迅速壮大，市场对AI和机器学习人才的需求也水涨船高。企业为了招揽人才甘愿开出诱人的薪水与福利，如果你是一名打算新入职场的毕业生，如何通过面试找到自己的“博乐”，是每个求职者都要思考的问题。
例外: 实例受控的值类: 枚举, 一个值对应一个实例, 所以不需要覆盖equals.
最近网上爆火爱心代码，起源来自电视剧《点燃我温暖你》中理工男李峋做的爱心代码非常好看
博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这是一座非典型的物流仓库。 走进大门，首先看到的是在空无一人的地面上不断运动的机器人： 他们的日常工作就是在偌大的仓库里来回奔波。 或是驮着货架进行送货、取货： 或是对物品进行清点、称重和检测： 而作为参观者，一定要注意地面上黄线分隔出来的不同线路。 因为一个不小心，你就可能占了机器人的“专属跑道”： 这就是上海西门子开关有限公司去年建成的智能工厂。 或者已经可以称之为“无人工厂”，因为其中的绝大部分员工都已经被机器人所取代。 但这又是一个
Hh 信号通路分子包括 Hedgehog 配体 (SHH、DHH 和 IHH)、Ptch 受体 (Ptch-1 和 Ptch-2，跨膜蛋白)、Smoothened (SMO)、驱动蛋白 Kif7、蛋白激酶 A (PKA)、3 种 Gli 转录因子 Gli1/2/3 (Gli1 仅具转录激活因子作用，Gli2 和 Gli3 同时具有激活因子和抑制因子作用) 以及 Sufu (融合抑制因子，Hh 信号传导的负调节因子)。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
对嵌合 RNA进行实验验证是十分重要的。第一个原因是我们需要确认嵌合RNA的存在并消除嵌合RNA验证中出现的假阳性，这些假阳性可能是在软件预测时受到了其他外界因素的影响导致。为了验证候选嵌合RNA的存在，将与RNA序列分析相同来源的理想的RNA样本进行RT-PCR和其他RNA检测，对PCR产物再进一步行Sanger测序以验证连接处序列。
一、前言 WebMonitor 作为一个前端监控系统，服务于众多业务的上报需求，包括：微信小程序、H5、京喜 App和部分 PC 页。作为京喜业务流量最大的服务，WebMonitor 过去在超大流量下
某个业务线使用Redis集群保存用户session数据，数据量大约在4千万-5千万，每天发生3-4次AOF重写，每次时间持续30-40秒，AOF重写期间出现Redis主进程阻塞，应用端响应超时的问题。
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