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    PHPCMSV9深度整合百度编辑器ueditor

    支持到PHPCMS V9.1.18 前段时间由于结婚,耽搁了ueditor 1.2.2的整合,实在抱歉。最近几天熬夜整合了ueditor 1.2.3,依然是亮点与BUG同样闪耀的ueditor,依然是深度整合PHPCMS V9。 ueditor官方网站:http://ueditor.baidu.com/ ueditor在线演示:http://ueditor.baidu.com/website/onlinedemo.html PHPCMS 官方网站:http://www.phpcms.cn/ 注意:所有文件都是utf-8编码,gbk编码的同学需要自行转换编码。 感谢aqstudio同学进行gbk转码,gbk编码的同学请移步:http://bbs.phpcms.cn/thread-697394-1-1.html 下载方式依然在最后! 2012年12月14日9时30分:修复前台会员中心投稿和黄页中上传页面显示问题(前台会员中心投稿要使用上传功能,需在后台“用户”》“管理会员组”中为相关用户组设置“允许上传附件”)。 2012年9月22日21时30分:修复抓取多个远传图片后所有图片均显示为第一个图片的问题。感谢水影(QQ:506883601)反馈BUG。(涉及文件:ueditor.php) 2012年9月13日23时20分:修复图片上传后在附件表中图片记录的status的状态为“0”的问题,修复图片上传后图片名(filename)的后缀名重复的问题。感谢DON(QQ:313959887)反馈BUG。(涉及文件:attachment.class.php,ueditor.php,wordimage.tpl.php,wordimage.tpl.php,editor_all.js,scrawl.js) 2012年9月4日16时30分:修复子标题对话框不能显示的BUG。 2012年9月4日0时30分:整合ueditor1.2.3,新增图片上传水印控制、涂鸦、远程图片抓取、word图片转存等功能,修复PHPCMS V9后台管理启用二级域名引发的JS跨域问题,改进子标题显示。感谢遥望(QQ:1239523)反馈修改意见。 2012年7月9日22时10分:由于最近准备婚礼,ueditor1.2.2整合只能推迟了,非常抱歉,敬请谅解! 2012年6月9日16时20分:修复staticsjsueditordialogsimageimage.js中ueditor路径调用错误的BUG(造成前台、黄页或者其他位置上传图片时flash上传组件不能显示) 2012年6月2日22时50分:ueditor升级到1.2.1版本,新增了对远程抓取图片功能的整合(由于ueditor1.2.1改动较大,整合花了点时间,放出的晚了,请见谅,IE6下未测试,请用IE6的朋友帮忙测试一下) 2012年4月8日14时30分:感谢 “名湖(QQ:52061009)”帮助修改完善ueditor初始化代码和数据校验代码,修正编辑器z-index的问题,向名湖致敬! 2012年4月7日晚9时:修正由于window.onload冲突而引起在谷歌浏览器下添加和修改新闻时提示“[hash]数据验证失败”的BUG。 主要功能: 1.为ueditor添加PHPCMS V9子标题插件 2.图片上传采用ueditor的默认上传插件 3.附件上传采用PHPCMS V9的附件上传 4.上传路径采用PHPCMS V9的默认目录模式 5.修正了PHPCMS V9 未使用附件列表中没有文件名的一个小BUG 6.实现远程图片抓取功能 7.整合ueditor涂鸦功能 8.整合ueditor word图片转存功能 9.修复PHPCMS V9后台管理启用二级域名而引发的JS跨域问题 10.支持前台用户投稿和黄页新闻发布 上图片:

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    大脑年龄预测:机器学习工作流程的系统比较研究

    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。

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