在特定认知任务上训练的人工神经网络 (ANN) 重新成为研究大脑的有用工具。然而，如果给定的网络可以很容易地接受神经记录 可用的广泛任务的训练，那么 ANN 将更好地帮助认知神经科学。此外，认知任务的无意分歧实施会产生可变结果，这限制了它们 的可解释性。为了实现这一 目标，我们提出了NeuroGym，这是一个开源 Python 包，它提供了大量可定制的神经科学任务来测试 和比较网络模型。基于 OpenAI Gym 工具箱，NeuroGym 任务 (1) 是用高级灵活的 Python 框架编写的；(2) 拥有一个为神经 科学任务的共同需求量⾝定制的共享界面，以促进它们的设计和使用；(3) 支持使用强化和监督学习技术对 ANN进行训练。该 工具箱允许通过以分层和模块化方式修改现有任务来轻松组装新任务。这些设计特征使得采用为一项任务设计的网络并在许多 其他任务上对其进行训练变得简单。
【IT168 资讯】很多开发者一年来通过Basecamp写了很多JavaScript，但是并没有用它来创建现代意义上的“JavaScript应用程序”。所有的应用程序都以服务器端呈现的HTML为核心，然后添加一些JavaScript来使其看起来更棒。 当然，并不是说单页JavaScript应用程序的激增没有什么好处。主要的是更快，更流畅的接口让整页快速刷新。我们希望所有应用程序用客户端渲染重写所有东西，或者在移动设备上完全原生。 这个愿望可以得到一种解决方案：Turbolinks和Stimulus。 Tur
文章转自：https://blog.csdn.net/FPGADesigner/article/details/80470972
verilog仿真时，输出多位位宽的数据，通过不同时刻的高电平数据来构成字的形状。
深度神经网络(DNN)通过端到端的深度学习策略在许多具有挑战性的任务上达到了人类水平的性能。深度学习产生了具有多层抽象层次的数据表示;然而，它没有明确地提供任何关于DNNs内部运作的解释，换句话说它的内部运作是一个黑盒子。深度神经网络的成功吸引了神经科学家，他们不仅将DNN应用到生物神经系统模型中，而且还采用了认知神经科学的概念和方法来理解DNN的内部表示。尽管可以使用诸如PyTorch和TensorFlow之类的通用深度学习框架来进行此类跨学科研究，但是使用这些框架通常需要高级编程专家和全面的数学知识。因此迫切需要一个专门为认知神经科学家设计的工具箱，以绘制DNN和大脑的图。在这项研究里，北京师范大学(后文称北师大)研究团队设计并开发了DNNBrain，这是一个基于Python的工具箱，旨在探索DNN和大脑中的内部表示形式。通过集成DNN软件包和完善的脑成像工具，DNNBrain为各种研究场景提供了应用程序和命令行界面，例如提取DNN激活，探测DNN表示，将DNN表示映射到大脑以及可视化DNN表示。北师大研究团队人员表示，希望他们开发的这款工具箱可以加速将DNN应用到生物神经系统建模以及利用认知神经科学范式揭示DNN的黑匣子方面的科学研究。
欢迎来到深入 AXI4 总线的实战篇，系列第二篇文章中，我们将首先了解调用 AXI VIP 产生激励与响应的方法，并完成一个小目标：实现三种情况下的握手信号。
强化学习读书笔记 - 14 - 心理学 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 强化学习读书
目的： l验证C函数的正确性 l提高效率 1.main()函数返回0则表明结果是正确的，如果是非0则表明结果是不正确的。 2.输入激励（stimulus） 输入数据或者外部源文件 3.参考模型（ref
引用网址：http://blog.csdn.net/xiaolei05/article/details/8526021
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
19年，又是新的一年，“前端届”，又出了哪些新的“玩意”?今天小编向你推荐目前比较热门新鲜度靠前的50款前端工具，希望在新的一年里，对你有所帮助。 一、构建工具 01 parcel https://p
为了检测ERSP(event-related spectral perturbation)和ITC(inter-trial coherence) , 这里进行如下操作：Plot > Time frequency transforms > Channel time-frequency：
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欢迎来到深入 AXI4 总线的实战篇，在第一篇文章中，我们将搭建起我们的 AXI 仿真系统，帮助我们更好、更快地理解与运用 AXI 总线。
注意：feof判断文件结束是通过读取函数fread/fscanf等返回错误来识别的，故而判断文件是否结束应该是在读取函数之后进行判断。比如，在while循环读取一个文件时，如果是在读取函数之前进行判断，则如果文件最后一行是空白行，可能会造成内存错误。
eeglab 有一个绘制ERP image的功能，该功能可以对ERP 效应有一个更好理解。这个ERP image 是一个2-D image，其中的横轴是每个epoch 的时刻值，纵轴是各个epoch 的编号，而该图像中的每一点表示相应的epoch 的相应时刻的电压值。至于纵轴上的各个epoch 的顺序，eeglab 默认是按照它们在实验中出现的顺序进行排序。研究者可以依据自己的个人兴趣，对各个epoch 的纵轴顺序重新排序（例如, 依据subject reaction time， alpha-phase at stimulus onset）理论上来说，排序的方式可以有很多种。当然每种排序所能提供的信息不尽相同，需要针对自己的研究来具体选择。
JetBrains RubyMine 2022 for Mac一款强大的Rails/Ruby开发工具，Rubymine可以通过可定制的配色方案，键盘方案以及高效开发所需的所有外观设置，智能导航一键导航到声明，超级方法，测试，用法，实现，是一款功能强大的代码编辑工具。
做这道题的时候，包子君不得的感慨一下，也不知道现在的Gen Z一代美国小孩儿，可能只会读digital clock 而不认识analog的时钟了，sigh。。。
本文是来自MHV(Mile High Video)2019的演讲，演讲者来自于Twitter公司的Sebastiaan Van Leuven。本次演讲主要讲述如何评价移动端上播放视频的用户体验。
【1】 Deep Graph Convolutional Reinforcement Learning for Financial Portfolio Management -- DeepPocket 标题：深图卷积强化学习在金融组合管理中的应用--DeepPocket
Web Components 是一种使用封装的、可重用的 HTML 标签、样式和行为来创建自定义元素的 Web 技术。
Plots配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片，但在Julia v1.0版本中好像目前还不支持，等支持后会专门做一个用Plots绘图的教程。
【新智元导读】以往认为，人脑学习的能力是基于神经元之间连接的增强或减弱。日前，瑞典隆德大学研究人员发表在 PNAS 的一项研究发现，神经元本身也具有编程或者说学习的能力，单个神经元中存储信息的容量远超预期。论文作者在接受新智元采访时表示，这一发现或将为设计全新的人工神经网络带来启发。 当神经解剖学家 Santiago Ramóny Cajal 在 100 多年前首次描述神经元和突触时，他提出增加突触的数量或突触连接的强度，可能是学习的基础。这一假说随后由 Donald Hebb 等人更明确地制定，成为现在的
现在所有的生成模型（本来想严谨一点，加个“大语言模型”限定一下AOE，后来脑子快速过了一遍感觉不加也挺稳，欢迎打脸）都存在一个问题，就是“幻觉”问题。
Xilinx 7系列FPGA全系内置了一个ADC，称为XADC。这个XADC内部是两个1Mbps的ADC，可以采集模拟信号转为数字信号送给FPGA内部使用。XADC内部可以直接获取芯片结温和FPGA的若干供电电压（7系列不包括VCCO），用于监控FPGA内部状况。同时提供了17对差分管脚，其中一对专用的模拟差分输入，16对复用的模拟差分输入，不使用的时候可以作为普通的User I/O。
rails new APP_PATH [选项] //APP_PATH项目名称
用户体验概论 随着视频服务逐渐成为人们获取信息的主要途径之一，消费者对观看体验的要求不断提高，视频用户体验质量已经成为视频服务的主要竞争因素。ITU-T P.10/G.100 (Amd5) 标准将用户
通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析，结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列，标记该结果是哪个基因集的富集，在Excel中可以很方便地操作。如下面动图所示，分组的名字自己根据实际取名即可。
在使用各种手段测试我们的 FIFO ip 之前，我们首先得写一个 testbench。testbench 是什么，Vivado 会告诉你就是一个普通的 v 文件。在这个 v 文件中，实例化需要被测试的模块，然后写一些激励语句：
Emergence of associative learning in a neuromorphic inference network
数据分析文章：scRNA分析重症COVID-19患者多个样本，得到一种单核细胞衍生的肺泡巨噬细胞 (MoAMs) 亚型，并且FCGR3B基因在其中特异性表达，提供了一个新的biomarker。
老驴发现『问题』地出现是有聚集效应的——某段时间突然间许多人都在关心Congestion 就像每个客户的每个Design 都被Congestion 阻挡住了前进步伐；而另一段时间大家又突然开始关心面积，面积是天面积是地面积是可以牺牲其他一切来换取的『核心价值』；而最近大家又一股脑的都关心起了功耗，几毫瓦几毫瓦地扣，乍看都笼罩了层匠人精神。
Accellera的便携式测试和激励标准提供了强大的验证功能，这些功能并不能代替UVM，而是可以增加现有的验证流程。这就是便携式激励和UVM相互作用的方式。
https://bbs.eetop.cn/thread-887240-1-1.html
今天给大侠带来的是一周掌握 FPGA VHDL Day 6，今天开启第六天，带来VHDL仿真。下面咱们废话就不多说了，一起来看看吧。每日十分钟，坚持下去，量变成质变。
【1】 QA Dataset Explosion: A Taxonomy of NLP Resources for Question Answering and Reading Comprehension 标题：问答数据集爆炸：面向问答和阅读理解的自然语言处理资源分类
2、可靠性：在意外或错误使用情况下维持软件系统功能特征。如MTTF、MTBF、MTTR。
As early as 2020, we began to study synaptic strength rebalance, and in October 2021 I had finished the simulation and the paper in Chinese, and also translated most of the Chinese into English, and wrote an Email to Editor-in-Chief of a cell family journal for pre-submission consultation, and he welcomed.
富集分析是生物信息分析中快速了解目标基因或目标区域功能倾向性的最重要方法之一。其中代表性的计算方式有两种：
【1】 The Use of Quantile Methods in Economic History 标题：分位数方法在经济史中的运用 链接：https://arxiv.org/abs/2108.06055
没有满篇幅的数学公式推导，没有天书般难懂的数学概念，不存在“两个水管进水，一个水管放水”这种沙雕式问题。
你可以认为一个模块就是一个app的不同部分，controllers,services,filters,directives,等。
单端口RAM只有一个读和写端口。因此，它只能在任何给定的时间点进行读或写操作。其他需要考虑验证的设计规范包括RAM大小、地址和数据总线的宽度。基于此，以下是一些需要验证的场景:
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