要点 系统发育树代表了关于一组生物之间的进化关系的假设。 可以使用物种或其他群体的形态学（体型）、生化、行为或分子特征来构建系统发育树。...在构建树时，我们根据共享的派生特征（不同于该组祖先的特征）将物种组织成嵌套组。 基因或蛋白质的序列可以在物种之间进行比较，并用于构建系统发育树。...在本文中，我们将研究用于构建系统发育树或代表一组生物的进化历史和关系的树的基本方法和逻辑。 3. 概述 在系统发育树中，感兴趣的物种显示在树枝的顶端。...基本上，通过观察现代生物体的变异模式（新特征），我们可以弄清楚——或者至少可以假设——它们从共同祖先进化而来的路径。 作为一个例子，让我们考虑下面的系统发育树（它显示了一组类鼠物种的进化历史）。...然后，我们可以使用共享的衍生特征将物种组织成嵌套组，如上所示。以这种方式制作的树是关于物种进化历史的假设——通常是具有可以解释其特征的最简单的分支模式的假设。
要点 系统发育树代表了关于一组生物之间的进化关系的假设。 可以使用物种或其他群体的形态学（体型）、生化、行为或分子特征来构建系统发育树。...在构建树时，我们根据共享的派生特征（不同于该组祖先的特征）将物种组织成嵌套组。 基因或蛋白质的序列可以在物种之间进行比较，并用于构建系统发育树。...在本文[1]中，我们将研究用于构建系统发育树或代表一组生物的进化历史和关系的树的基本方法和逻辑。 3. 概述 在系统发育树中，感兴趣的物种显示在树枝的顶端。...基本上，通过观察现代生物体的变异模式（新特征），我们可以弄清楚——或者至少可以假设——它们从共同祖先进化而来的路径。 作为一个例子，让我们考虑下面的系统发育树（它显示了一组类鼠物种的进化历史）。...然后，我们可以使用共享的衍生特征将物种组织成嵌套组，如上所示。以这种方式制作的树是关于物种进化历史的假设——通常是具有可以解释其特征的最简单的分支模式的假设。
用户体验领域具有广泛的研究方法。为了更好地理解何时使用哪种方法，本文从态度与行为、定性与定量、使用环境这三个维度进行分析，并将其中常见的用户研究方法汇总成清单以供大家参考。...拦截调查和数据挖掘或其他分析技术是这种情况的定量示例。 对产品使用情况进行脚本研究，以便将视线集中在产品特定的使用方面，例如新设计的流程。脚本的程度可能会有所不同，具体取决于学习目标。...，给出一组场景并完成用户测试，该方法可以检测用户在特定环境下对产品的使用状态与反馈。...12）期望性研究：为参与者提供了不同的视觉设计替代方案，并期望将每种替代方案与从封闭列表中选择的一组属性相关联；这些研究可以是定性的也可以是定量的。...13）卡片分类：一种定量或定性的方法，要求用户将项目组织成组并为每个组分配类别。此方法通过暴露用户的思维模型来帮助创建或完善站点的信息体系结构。
面向对象编程的核心思想是将问题分解为一组相互作用的对象，每个对象都具有自己的状态（属性或数据）和行为（方法或操作），并通过对象之间的消息传递来进行协作和交互。...封装的类中的属性和方法，就是事物间具有相同的特征和行为。例如，人有身高、体重和跑步的行为。身高和体重对应类中的属性，跑步对应类中的方法。...面向对象的优势 面向对象有几大特点，封装、继承和多态，针对这些特点，可以总结出如下的几个优势： 1、模块化和可重用性：面向对象编程允许将代码组织成独立的对象或类，每个对象都具有特定的功能和行为。...这种模块化的方式使代码更易于理解、维护和重用，可以提高开发效率。 2、封装和信息隐藏：面向对象编程通过封装将数据和相关方法封装在对象内部，隐藏了对象的实现细节，只暴露必要的接口。...需要注意的是，本文不会单独去讲结构体的语法内容。重点是总结结构体与面向对象的区别。 什么是结构体 在Go语言中，结构体（Struct）是一种自定义数据类型，用于组织和存储一组相关字段的集合。
面向对象编程的核心思想是将问题分解为一组相互作用的对象，每个对象都具有自己的状态（属性或数据）和行为（方法或操作），并通过对象之间的消息传递来进行协作和交互。...图片总结一句，面向对象就是将一些具有相同特性的事物，通过类的形式进行统一封装。封装的类中的属性和方法，就是事物间具有相同的特征和行为。例如，人有身高、体重和跑步的行为。...面向对象的优势面向对象有几大特点，封装、继承和多态，针对这些特点，可以总结出如下的几个优势：1、模块化和可重用性：面向对象编程允许将代码组织成独立的对象或类，每个对象都具有特定的功能和行为。...这种模块化的方式使代码更易于理解、维护和重用，可以提高开发效率。2、封装和信息隐藏：面向对象编程通过封装将数据和相关方法封装在对象内部，隐藏了对象的实现细节，只暴露必要的接口。...需要注意的是，本文不会单独去讲结构体的语法内容。重点是总结结构体与面向对象的区别。什么是结构体在Go语言中，结构体（Struct）是一种自定义数据类型，用于组织和存储一组相关字段的集合。
软件架构建模 结构模型：以架构的构件、连接件和其他概念来刻画结构 框架模型：不太侧重描述结构的细节而更侧重于整体的结构 动态模型：系统的“大颗粒”的行为性质 过程模型：构建系统的步骤和过程 功能模型：由一组功能构件按层次组成...ADL对连接子的重视 成为区分ADL和其他建模语言的重要特征之一。...架构风格反映了领域中众多系统所共有的结构和语义特性，并指导如何将各 个构件有效地组织成一个完整的系统 架构风格定义了用于描述系统的术语表和一组指导构建系统的规则 数据流风格：批处理序列、管道—过滤器...管道—过滤器:每个构件都有一组输入和输出，构件读输入的数据流经 过内部处理,然后产生输出数据流,这个过程通常是通过 对输入数据流的变换或计算来完成的,包括通过计算和增 加信息以丰富数据、通过浓缩和删除以精简数据...优点： 1、这种风格支持基于可增加抽象层的设计，允许 将一个复杂问题分解成一个增量步骤序列实现。
然而，这个领域是细分的。不同的分析方法将对大脑进行不同划分，限制了研究结果的复制和临床转化。这种划分的主要来源是将复杂的大脑数据简化为用于分析和解释的低维特征集的方法，这就是我们所说的大脑表征。...本文旨在为该领域的一致性和可重复性提供一个rfMRI表征挑战的入门。 2.脑表征入门 脑表征可以将采集得到的BOLD数据减少为一组特征进行分析。...许多脑表征识别：1）一组低维脑单元（空间分区）2）应用在脑单元水平的一组测度组合（配对相关）。这些特征用于后面的统计或预测分析。...因此，允许重叠组织和模糊边界的加权分割可以为rfMRI测量的数据提供一个更好的模型。事实上，之前的比较表明，在预测行为特征方面，加权的大脑表征可能比二进制组合表现得更好。...如果目的是单纯采用射频MRI进行临床或行为预测，这种生物学解释的缺失是可以接受的。然而，不幸的是，对这种预测的解释往往是没有根据的。
研究人员通过开发一种新的方法，将复杂的数学表达式表示为一种语言，然后将解看作是 sequence-to-sequence 神经网络的翻译问题，结果显示，在求解积分问题和一阶、二阶微分方程方面都优于传统计算系统的系统...模型目前处理的是单变量问题，Facebook AI 团队计划将其扩展到多变量方程。这种方法也可以应用于其他基于数学和逻辑的领域，期待有更好的结果~ ? ?...，该平台由捕获生物特征和行为数据的传感器和软件组成。...我们定义了一组任务来获取行为数据，这些数据对于应对远程评估过程中自动学生监控中的现有挑战很有用。...此外，我们发布了一个初始数据库，其中包含来自20个不同用户的数据，这些用户使用一组基本传感器来完成这些任务：摄像头，麦克风，鼠标和键盘；以及更先进的传感器：NIR相机，智能手表，其他RGB相机和EEG频段
例如，特征工程可以涉及将原始数据转换为更有意义的特征，这些特征可以更好地表示数据中的底层模式。特征选择可以涉及选择最相关特征的子集以减少数据的维度并提高模型性能。...1.3 多维数组数据 多维数组数据是一种由一组实例组成的数据类型，每个实例都是在空间上组织成规则网格结构的标量值数组。例如，灰度图像可以被视为沿宽度和高度维度存储图像像素的二维数组。...1.4 图数据 图数据是一种通常由一组节点和一组边表示的数据。节点包含特征信息，边记录节点之间的连接。图数据需要考虑节点和边之间的关系。...(b) 实例间：AEVis 比较三个图像的数据路径以诊断对抗性攻击。(c) 组内：EmbeddingVis 比较来自不同模型的同一组实例的嵌入。...通过生成新的具有所需特征的实例，可以探索模型在不同情况下的行为，例如“假设”分析和对抗性训练。
更具体地说，挑战在于，给定一组关于当前车辆状态及其周围环境的信息，以预测最佳计划—一组动作和行为让车辆安全自主导航。...语义地图可视化 L5预测数据集工具包附带了一个简单的工具，可以将语义地图和场景数据一起可视化。该工具可以采用一组特定的坐标和尺寸来生成道路、车道线和其他标记元素的图像。...有了这些知识，我们可以更好地特征工程师训练集，避免过拟合或不拟合某个模型驱动的子集的行为。 路径评估与可视化 在从数据探索到模型开发的过渡中，我们将把焦点从数据的全局视图转移到局部场景。...偏离车道可以被检查，与其他物体的潜在碰撞可以被检测并突出显示。这种评估可以同时对自我和代理进行，检测路径何时相交。平滑度对于精确的行为建模也很重要。...希望在将来，Lyft将扩展数据集，以包括从一组异构街道收集的样本。另一点是代理商标签的质量有时很差；标签分配不正确或代理中出现明显的异常运动，但这应该是一小部分数据样本所期望的。
他是以面向对象分析、设计和建模的思想，用软件工程的方法来编写设计的。适用于描述以用例为驱动，以体系结构为中心的软件设计。...它包括以下几种： 1.类：具有相同属性相同操作 相同关系相同语义的对象的描述 2.接口：描述元素的外部可见行为，即服务集合的定义说明 3.协作：描述了一组事物间的相互作用的集合 4.用例：代表一个系统或系统的一部分行为...，是一组动作序列的集合 5.构件：系统中物理存在，可替换的部件 6.节点：运行时存在的物理元素 另外，参与者、信号应用、文档库、页表等都是上述基本事物的变体 2.1.2 行为事物： 行为事物是UML...模型图的动态部分，描述跨越空间和时间的行为 1.交互：实现某功能的一组构件事物之间的消息的集合，涉及消息、动作序列、链接 2.状态机：描述事物或交互在生命周期内响应事件所经历的状态序列 2.1.3 ...分组事物： 分组事物是UML模型图的组织部分，描述事物的组织结构 包：把元素组织成组的机制 2.1.4 注释事物： 注释事物是UML模型的解释部分，用来对模型中的元素进行说明，解释 注解：对元素进行约束或解释的简单符号
摘要：默认网络(DMN)是一组广泛分布于顶叶、颞叶和额叶皮层的大脑区域。这些区域通常在需要集中注意力的任务中表现出活动减少，但在多种形式的复杂认知中活动增加，其中许多与记忆或抽象思维有关。...在大脑皮层内，DMN位于距离感觉和运动系统最远的区域。在这里，我们考虑如何利用我们对DMN的拓扑特征的知识，更好地理解该网络如何有助于认知和行为。 1 ....因此，对连接性梯度的分析表明，将DMN的内在活动定性为主要与任务正性系统的活动隔离或对抗，并不能提供其行为的完整表征。...3.1 DMN在皮层地幔的定位 DMN内的区域被证明是“富裕俱乐部”的一部分——一组节点彼此之间的联系比与皮质其他区域的联系更强。...在这种结构中，位于外围的单峰感觉运动系统支持神经功能和行为之间的具体映射，并促进简单的刺激反应行为。
适用于任何有两个可能选项的问题：是或否、开或关、吸烟或不吸烟、买或不买。许多数据科学问题看起来是这种形式，或者可以被组织成这种形式。这是最简单也最常提到的数据科学问题。...当一个案例可能属于A或B，或有一定几率属于任意一方时，这种方法尤其有帮助。当答案可能为部分的“是”或“否”，可能是“开”也可能是“关”，回归能够体现这种情况。...它们的共性是，它们都是通过一组加了标签的样本建立（被称作“训练”的过程），之后它们能对于无标签的样本赋予值或类别（被称作“打分”的过程）。 无监督学习和增强学习的算法家族则有完全不同的数据科学问题。...有关数据如何构成的问题属于无监督学习。有许多技术试图提炼数据的结构。其中一组算法进行聚类，也被称作分块、分组、聚群、分隔等。它们试图把一个数据集分为一些直觉式的区块。...哪些观众喜欢同类的电影？ 这个变电所在一周的哪些日子有相似的用电需求？ 用什么办法把这些文件自然地分成五类？ 另一组无监督学习算法叫维度归约(dimensionality reduction)技术。
人脸 API，主要包括三方面功能：检测并比较相似的人脸、基于相似度将图像组织成组以及识别图像中先前标记的人物。 ?...具体而言，人脸验证是检查两张人脸属于同一人的可能性，API 将返回一个可信度评分，用于说明这两张脸属于同一人的可能性为多大。...面部检测方面，检测图像中的一张或多张人脸，获取图像中人脸所在位置背面的矩形，以及包含基于机器学习的面部特征预测的人脸属性。...提供的面部属性特征包括：年龄、表情、性别、姿势、微笑和面部毛发，以及图像中每张脸上的 27 个特征点。 当给定一组人脸和一张新脸进行查询时，该 API 将返回一组相似的人脸。...最后通过面部分组，根据视觉相似度，将无法识别的多个人脸组织成组。 2. 自定义影像服务：只需上传几个带有标记的图像即可让自定义影像服务完成其他困难的工作。 ?
出于这些原因，在旨在识别与特定心理变量(或一组心理变量)相关的大脑结构特征的探索性研究中，多变量技术提供了一种考虑到大脑数据的多变量性质的替代方法。...具体地说，一组大脑变量被用作目标行为变量的预测因子。...尽管还需要进一步的研究，但大脑结构特征似乎是研究大脑行为关系的重要信息来源。在下一节中，我们将进一步讨论在共同考虑一系列行为变量的同时探索这种关系的方法。...图3 机器学习和研究大脑结构行为关联的多元方法 4.3 将一系列表型变量映射到大脑结构数据 将多变量大脑特征映射到一个行为变量的补充方法可以由双多变量方法提供，在双多变量方法中，一组大脑变量被联合映射到一组行为变量...除了可能由于同时考虑这两组多元特征而出现新的结构行为因素之外，从概念的角度来看，这种方法避免了将注意力集中在单个先验行为方面的陷阱，就像一棵树隐藏了森林一样。
具体来说，将标签组织成分层的树状结构，其中独立的标签，排他的属性和解耦的风格从上到下进行分配。相应地，设计一种新的转换过程以适应上述结构，确定可控转换的风格。...引入一组具有读/更新操作的键值存储结构，以记录类别的风格变化，且在测试阶段无需目标检测器就可以访问它们。 ? “键”存储的是与域无关的内容表征，用于分配内存，而“值”则编码了域特定的风格表征。...这项工作提出一种数据增强方法（ReMix）来解决此问题：在特征级别上对训练样本进行插值，并根据样本之间的感知关系提出一种新的内容损失。...生成器学习转换中间样本，而不是记住训练集，从而迫使判别器有更好的泛化能力。 只需稍作修改，即可轻松将ReMix方法合并到现有GAN模型中。...通过简单的仿射变换和非线性组合的操作，将每个像素都独立于其它像素去进行处理。主要采取三个关键步骤，使这种方法看似简单但极具表现力。
PSConv是一种“即插即用”型模块，它可以对常规卷积进行直接替换，在得到更好特征表达学习的同时不引入额外参数与计算复杂度。...这样两者的区别就非常明显了吧：MixConv每一组的输出仍为单尺度特征，只不过不同组具有不同尺度；而PSConv的每一组输出则是多尺度特征。 ? 看到这里，大家应该非常清楚PSConv的核心所在了。...也许有同学会说这种计算方式粒度太细，会导致推理速度变慢。确实，按照上述方式执行确实会导致推理速度变慢。那么有没有加速方案呢？当然有的，下图给出了PSConv的高效实现方案，注：两者之间存在等价关系哦。...此外，作者还给出了两组消融实验结果对比，见下表。 ? 下表给出了所提方法在COCO数据集上的性能对比。 ?...而PSConv则是在此基础上对“空白”部分进行多尺度的探索，将多尺度思想嵌入到稀疏组卷积的“空白”区域，在确保计算量不增加的前提下进一步提升输出的多尺度特征。
一组训练集是一系列实例的集合，它们将作为样例，机器学习算法从这些样例中学习并且完成预期任务。很好理解，不是吗？...每一个训练实例通常表示为一组固定的属性或特征。特征是用来表示每一个实例的方式。例如，在案例1中，一张图片可以由每个像素的灰度级别来表示。在案例2中，推文可以用推文中出现的字词来表示。...使用这种方法的缺陷是，对于每一个训练样例，我们都需要提供与之对应的正确输出，在大多情况下，这会耗费大量人力物力财力。...基本上，它们由一组相互关联的神经元（处理的基本单位）组成，这些神经元被组织成许多层。...这种方式可能可行，但是如果我们提供更高层次的特征可能会工作得更好： 图像包含人脸吗？ 肤色是什么？ 眼睛是什么颜色的？ 脸上有毛发吗？
一组训练集是一系列实例的集合，它们将作为样例，机器学习算法从这些样例中学习并且完成预期任务。很好理解，不是吗？...每一个训练实例通常表示为一组固定的属性或特征。特征是用来表示每一个实例的方式。例如，在案例1中，一张图片可以由每个像素的灰度级别来表示。在案例2中，推文可以用推文中出现的字词来表示。...使用这种方法的缺陷是，对于每一个训练样例，我们都需要提供与之对应的正确输出，在大多情况下，这会耗费大量人力物力财力。...基本上，它们由一组相互关联的神经元（处理的基本单位）组成，这些神经元被组织成许多层。...这种方式可能可行，但是如果我们提供更高层次的特征可能会工作得更好： 图像包含人脸吗？\ 肤色是什么？ 眼睛是什么颜色的？ 脸上有毛发吗？
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