出血多位于幕上，常见于基底核区，也可发生在其他部位。依发病后时间顺序，脑内出血分为超级性期（2周）。...少数缺血性脑梗死在发病24~48小时候，可因血液再灌注（损伤）而在梗死区内发生出血，转变为出血性脑梗死。 （二）MRI表现 ? ? ? ? ?...畸形血管团的大小不等，多发于大脑中动脉系统，幕上多于幕下。由于存在动静脉短路，动静脉畸形使邻近的脑组织呈低灌注状态，易形成缺血或梗死。畸形血管易破裂，引起自发性出血。...临床表现有癫痫发作、血管性头痛、进行性神经功能障碍等。 （二）MRI表现 ? ?...（二）MRI表现 ? ?
近期在计算工具方面的进展极大提升了对蛋白质结构预测的准确度。计算预测方法已经被用于许多可溶性和膜蛋白的建模，但这些方法在肽结构建模上的表现尚未进行系统性研究。...Omega-Fold在无法获得高质量MSAs的情况下表现出色。除这些方法外，当存在同源肽或蛋白结构时，可以使用同源建模，或者使用野生型实验数据来模拟蛋白质突变结构。...虽然正在进行关于评估AF2预测肽-蛋白质复合体结构的性能的工作，但AF2在小肽结构预测上的表现仍未被探索。...在某些情况下，AF2未能预测α-螺旋肽的螺旋末端和螺旋-转角-螺旋（图2B）。 与它们的膜相关对应物相比，α-螺旋可溶肽显示出异常值并且表现更差。...最后，AF2超过了PEPFOLD3、RoseTTAFold和APPTEST，但与Omega-Fold在混合二级结构可溶肽上的表现一样好（图5F）。
在之前的推文车辆路径优化问题求解工具Jsprit的简单介绍与入门中，相信大家已经对Jsprit这款开源的车辆路径规划问题求解器有了基础的了解，那么Jsprit在具体的车辆路径规划问题上表现到底如何呢？...下面我们将以带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, 简称VRPTW)为例，详细测试Jsprit在该问题上的表现。...而VRPTW在容量约束的前提下，加入了时间窗的约束。对于每一个需求点，设定开始时间和结束时间，要求车辆在时间窗内开始服务顾客。...通过测试不同顾客数量的样例，可以评测Jsprit在不同数据规模下对于带时间窗车辆路径规划问题的表现。...下面我们来分析下Jsprit在时间上的表现： ? 在图中，时间单位为秒，纵轴为求解20次的平均时间，横轴为求解的问题的顾客规模数。
在这些进展的基础上，高分辨率图像生成的领域出现了几种创新方法。...推理时间消耗是在单个NVIDIA R800 GPU上测量的。 如表1所示，HiPrompt在大多数指标上都优于现有方法。...每种模型在16倍分辨率（）下产生输出，与原始的SDXL进行比较。在第一种场景中，HiPrompt在易于模式混淆的示例中表现出卓越的概念连贯性和微细细节，没有重复。...HiPrompt有效地恢复了女孩清晰的面部特征，并精化了芭蕾鞋的复杂结构，使其在复杂的现实世界场景中更加精确、连贯和视觉上更具吸引力。...作者然后在2048^2的分辨率的图像生成上评估提出的N-grams微调策略的影响。
今天一天都在搞Vue，因为想用Element-UI，实在是好看，使用npm安装vue-cli的时候报了无数个npm WARN checkPermissions
综合评估表明，对齐方法在推理任务中表现出缺乏性能，但在解决数学问题和真实性方面表现出令人印象深刻的性能。...此外，使用MLU基准来衡量它们在多任务理解方面的表现。OpenBookQA和BoolQ基准用于评估它们在问答任务中的表现。...特别值得注意的是KTO在GSM8K上的卓越性能，突出了其解决数学问题的强大能力。另外，没有采用任何对齐方法在MMLU中优于SFT。这表明SFT仍然优于其他多任务理解方法。...场景三：指令调整模型微调 表3中显示的结果表明，KTO和IPO在 TruthfulQA 上的表现优于SFT，而基于预训练模型的KTO在TruthfulQA上的表现优于SFT。...总结 本文评估了RL-free在各种任务上的性能，包括推理、数学问题解决、真实性、问答和多任务理解三个不同的场景。结果表明，在大多数情况下，KTO优于其他对齐方法。
该方法在一个Titan XP GPU上以37 fps的速度对HICO-DET数据集进行检测，性能优于现有的所有方法。这是第一个实时HOI检测方法。传统的HOI检测方法分为两个步骤:1....在本文中，我们提出了一个并行点检测与匹配(PPDM) HOI检测框架。...在PPDM中，HOI被定义为一个点三联体(a point triplet,即 human point, interaction point和object point)。...在本文新并行架构中，交互点隐式地为人和物体检测提供了场境和正则化。抑制不可能形成有意义的HOI三胞胎的孤立检测盒，提高了HOI检测的精度。...每日面试题，答案： 号主答案： 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已 1.计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性
他们通过在大量机器学习数据集的样本上运行其算法样本来解决这个问题，以了解通常哪些算法和参数最适合。...这提供了一个粗略和容易理解每一种算法在平均情况下好或不好活的方法。...结果表明，梯度提升（Gradient boosting）和随机森林（random forest ）的排名最低（表现最好），朴素贝叶斯（Naive Bayes）平均得分最高（表现最差）。...没有单一的算法表现最好或最差。 这是机器学习实践者所熟知的，但对于该领域的初学者来说很难掌握。 你必须在一个给定的数据集上测试一套算法，看看什么效果最好。...结果发现，在165个测试数据集中的106个中，五种算法和特定参数的性能达到Top1％。
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀 生成对抗网络（GAN）是近来人工智能研究的一大热门，在生成逼真的样本上已经取得了非常优异的表现。...但这并不是唯一的生成方法，近日，来自加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系和认知科学系的几位研究者连发两篇论文，介绍了一种被称为内审（introspection）的方法，并且在分类和生成的实际实验上都取得了出色的表现...图 6：在使用「快速梯度符号法」(Goodfellow et al., 2014b) 所生成的额外对抗样本上的验证，以显示 ICL 的稳健性的提升。...左边图展示了在每个时间戳 t 绘制的假反例。右边图展示了在每个时间戳 t 时 CNN 在训练样本和假反例样本上的分类 ? 算法 1：IGM 算法 ? 图 6：更多纹理合成的结果。...图 7：使用《Starry Night》和《Scream》的风格在阿姆斯特丹照片上实现的艺术风格迁移的结果 ? 图 8：在 CelebA 名人数据集上学习后生成的图像。
他具有传播性、隐蔽性、感染性、潜伏性、科技发展性、表现性以及破坏性。...子病毒会干什么事呢，他会遍历所有文件，把所有的exe程序感染成自己，图标换成一个熊猫烧香的图案，然后会通过对Windows注册表操作，杀死杀毒软件，并通过侵染web文件进行网络传播，当然熊猫烧香本体还会造成电脑蓝屏...我们找到一个熊猫烧香，在我们虚拟机中运行，查看一下他的特征，他会在这里生成一个子病毒： 而所有的恶意行为都来源于这个子病毒。根据火绒的检测，可以看到他背后搞了很多花样，在不断的侵染我们的文件。...打开很多工具，可以发现都在不断的变成熊猫头像，已经被侵染成子病毒，本体功能已经全部失效。桌面图标也在不断的变成熊猫头像。...抛开熊猫烧香，还有很多奇奇怪怪的病毒，他们会破坏你电脑的任何地方，也会有各种奇奇怪怪的体现。就像比较常见的勒索病毒，他会加密你所有的文件，然后弹出一个框，让你打钱，帮你还原文件等。
在阅读这篇论文之前，我对神经网络的了解有以下三点： 它在图片分类中表现得很出色（当我搜索“baby”时，它会找到我朋友可爱的孩子照片） 大家都在网上谈论“深度”神经网络 它们是由多层简单的函数（通常是sigmoid...我们可以让它相信，下面黑色的图像是一张纸巾，而熊猫则会被识别为一只秃鹫！ 现在，这个结果对我来说并不吃惊，因为机器学习是我的工作，而且我知道机器学习习惯产生奇怪的结果。...但如果要解决这个超级奇怪的错误，我们就需要理解其背后的原理！我们要学习一些与神经网络有关的知识，然后我会教你如何让神经网络认为熊猫就是一只秃鹫。...我在电脑上安装了Caffe，这是一个神经网络软件，是Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) 社区贡献者开发的。...我在一个会议上遇到了Jeff Dean（他在谷歌做神经网络工作），并向他请教了这一点。他告诉我，这个网络在训练集中有一堆狗，比熊猫多。所以他假设是要训练更好的网络来识别狗。似乎有道理！
LMM 表现出了各种有趣的能力，例如解决黑板上写的数学问题、推理新闻图像中的事件和名人以及解释视觉笑话。 模型的快速进步给评估标准的开发带来了挑战。...例如，在图1(d)中，回答“右边的女孩会在黑板上写什么？”的问题。 MM-Vet中需要识别三个孩子的性别，在空间上定位被查询的女孩，识别女孩写的场景文本，最后计算结果。 MM-Vet中各能力所占比例。...数学计算能力评估模型在解决书面方程式或野外问题方面的算术能力。 MM-Vet 上的一些模型结果 03 — MM-Vet样例展示与分析 问：什么场合有人会使用这个表情包？...GT：这个模因通常被称为“尖叫熊猫”，通常用来表达震惊、惊讶或恐惧。它可以用来应对令人震惊或意外的事件，或者传达恐慌或警报的感觉。...GT : 双车库 所需能力：OCR、空间意识、数学 问：在右边的桌子上，笔记本电脑的左边是什么？ GT : 台灯 台灯 所需能力：识别、空间意识 问：图像中的所有场景文本是什么？
不夸张的讲，SiamFC ++跟踪器在五个具有挑战性的基准（OTB2015, VOT2018, LaSOT, GOT-10k, TrackingNet）上性能表现SOTA，证明了跟踪器的跟踪能力和泛化能力...尤其是在大规模TrackingNet数据集上，SiamFC ++在以超过90 FPS的速度运行时，达到了75.4的前所未有的AUC分数，远远高于实时性要求。
而之前熊猫也介绍过直播的一些容器，例如bilibili-go这一类，但这一类只能用于特定平台，并不是自有平台。...今天要介绍的Owncast是一个开源的自托管方案，具有高度可定制性和灵活性，可以在几分钟内部署好。...owncast 目录 cd /volume1/docker/owncast # 将 docker-compose.yml 放入当前目录 # 一键启动 docker-compose up -d 体验 在浏览器中输入...熊猫推荐下绿联的DX4600系列产品，目前绿联已经解决docker页面无法显示的问题，他们将docker hub接入自己服务器，所以目前可通过页面的直接搜索下载拉取容器了。
那么，今天我们来想象一下：在地球上挖一个无底洞，从南极通往北极，如果此刻我把你从洞口推下去，你会遇到什么奇怪的现象呢？ ?...其实，最终的结果是，你会停止在地心，处于0重力的状态下，就跟飘在太空中一样的感觉。为什么呢？ 当你接近地球的中心时，会发生一些疯狂的事情。...但实际上，由于空气阻力的存在，你也许会在几万年之后，永远停留在地心处，停留在0重力的状态下，跟站在外太空的感觉一模一样。 有兴趣的同学可以试试。。。
知乎用户@谢熊猫君 一篇关于人工智能即将来临，并彻底改变人类历史进程的文章引发巨大争议。...本文选自另一位知乎用户@Summer Clover的一篇回应，在后者看来，@谢熊猫君的那篇译文“论据不堪一击，结论却言之凿凿”。 以下是原文： 我的评价：论据不堪一击，结论却言之凿凿。...而且一点都不奇怪，因为我们根本没有能力对未来新技术的发展做长期预测。 这种准确率跟抽签一样的预测，真的要当真？ 我们能做的可靠预测大概是， 40年后，我们吃饭还用筷子。因为用了几千年筷子了。...刚开始练长跑时，成绩提高得很快，但最后总会达到人体的极限。 期末复习一周一般可以帮你从60分提到到80分。但是再复习一个月成绩也没办法涨到100啊。...比如说，知乎用户在公开注册后增长得很快，我猜是接近指数增长。但是潜在用户规模是有限。这种增长最后也会变得类似sigmoid函数。 【强调一下吧。
JAX 的表现出乎所有人的意料，在极端情况下，最大性能可提高 20 倍。由于 JAX 的 JIT 编译开销，Numpy 在少样本、少量链的情况下会胜出。...这通常是通过在多线程机器上每个线程运行一个链来实现的，在 Python 中使用 joblib 或自定义后端。这么做很麻烦，但它能完成任务。...实验是在 CPU 上进行的。JAX 和 TFP 可以运行在 GPU/TPU 上，所以可以期待额外的加速。...如果 TFP 没有在堆栈上预先分配内存，不断地分配内存也会影响性能。 在概率编程中重要的度量是每秒有效采样的数量，而不是每秒采样数量，前者后者更像是你使用的算法。...只有当样本的数量变得很大，并且总抽样时间取决于抽取样本的时间时，你才开始从编译中获益。 没有什么神奇的：JIT 编译意味着一个明显的、但不变的计算开销。 我建议在大多数情况下使用 JAX。
然而到目前为止，使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度，出现这种差距的主要原因是基于图像数据算法在深度估计上存在较大的误差。...然而，在这篇论文中，认为造成这种差异的主要原因不是数据的质量，而是数据的表现形式。考虑到卷积神经网络的内部工作原理，建议将基于图像的深度映射转换为伪像素表示——本质上是模拟激光雷达信号。...经过在当前广泛应用的Kitti数据机上进行测试，本文算法有效的改进了当前最好的基于图像的3D目标检测算法，并且在30m的检测范围内，检测精度从过去的22%，提升到74%。...算法提交时本文算法在kitti的基于立体图像的3D目标检测排行榜排名第一。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?
怕错过熊猫的精彩分享？那就赶快关注下熊猫吧！两万粉丝好难啊！ 前言 该项目为熊猫群的群友推荐，觉得很好玩便写出来让大家看看。...而命令在项目的主页也有给到。所以我们首先需要打开群晖的SSH端口，随后再用SSH工具链接到群晖。在获取了管理员命令后，我们执行命令便能看到容器拉取过程了。...always -p 8080:8080 -e console=true aeert/beggar:latest 图片 容器拉取完之后我们能在群晖的docker UI中看到镜像，初次运行会突然占用很大，在首次启动结束后会恢复正常...图片 除了能看到数据总览以外，你可以通过设置对接到自己的账号，怎么对接项目中也有教程，熊猫这里就不介绍了。同时支持前段展示的一些内容修改。同时该项目也支持通过企业微信进行推送通知。...当然熊猫也不至于真的去讨口，但是如果能给我一个收藏点赞关注，那熊猫给您拜个早年了！
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