mGWAS(metabolome-based genome-wide association studies)的研究方法和GWAS类似,只是将代谢物含量作为表型性状来与基因位点进行关联.但同时它也有自己独特的优势,首先,因为表型测定是比较复杂的,尤其是数量性状表型,极易受环境影响,人为测量可能会有偏差,表型本身变化也会不稳定.代谢物的含量测定相对而言更加稳定和单一,这为我们数据分析减少了难度,代谢物相当于充当了中间桥梁. 第二,在研究的内容上会比GWAS更加丰富,代谢物测定本身是一种生理生化指标…

外显子后续分析研究思路一般有以下几种(Methods for follow-up research of exome analysis): 1.对突变频率.突变类型.突变方式进行统计分析 Mutations statistical analysis 具体见下图: 参考文献:Di, Jiabo, et al. "Whole exome sequencing reveals intertumor heterogeneity and distinct genetic origins of sporad…

目标检测,主要问题发展,非极大值抑制中阈值也作为参数去学习更满足end2end,最近发展趋势和主要研究思路方向 待办 目标检测问题时间线 特征金字塔加滑窗 对象框推荐 回归算法回归对象框 多尺度检测 BBOX 回归发展 NMS技术发展 困难样本挖掘技术发展--样本不均衡问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 目标检测的加速方式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 最新进展 1.更好的引擎 DenseNet,在残差网…

obs版本的选择: 工作室版,优化了很多东西,缺点是不能用插件,在部分机型不稳定,因为更新的很频繁.不过这个插件不能用的说法还是停留在早起,截至到今天已经完美支持,所以在不久的将来会越来越好,如果是开发的,推荐使用这个,开发团队也是推荐使用这个.经典版.绝大部分的大主播用的都是这个版本,因为用习惯了,而且支持插件,稳定性比较强,但是性能没有前者高. obs插件的选择: 现在主流而且最专业的应该是小葫芦开发的obs管家,涵盖国内直播平台的obs直播插件. http://www.obsapp.com…

这几天搞了一波U盘量产,很多年前玩的基本都是些皮毛,比如U盘分区,U盘启动,以及台电U盘的光驱启动等等,这些现在看起来其实都不入眼,只是简单的将U盘分个区,并且没玩到主控上面去. 下面是一些自己的理解: 1.先确定主控是什么,主控相当于一个操作系统,管理闪存的文件系统,启动,写和读管理也就是速度等等. 2.确定主控一般使用U盘精灵,参考:http://www.upan.cc/tools/test/ChipEasy.html 3.然后对应下载相应的量产工具,相关的教程百度即可,因为现在很多国产不入…

研究背景: phpcms里面默认是没有留言板的,之前我的博客里发过一个二次开发简介,里面有一个简单的留言板,包含前台提供表单,后台留言审核等功能,但是不提供用户登录等操作. 研究思路: phpcms里面的评论功能就多了一些,而且后台还有设置是否允许游客评论.但是看源代码发现,评论是只能写在文章页的,也就是show_***.html页,因为文章的字段中有一个allow_comment,加上评论会存储文章id,所以这一点比较难改. 刚开始想着使用友言代替,友言的评论是直接和评论页的url绑在一起,所…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其…

https://www.jianshu.com/p/2149c9fee166 摘要: 本文以过来人的身份将自身2年的研究经验做了一下分享,希望本文对于即将开始从事人工智能研究的朋友有所帮助. 人工智能研究这个领域是有一定门槛的.对于初学者来说,一般通常的做法是直接购买一些热门的书籍,比如“西瓜书”.“花书”.“xx天从入门到精通”.“xx天从入门到放弃”等等,但大多数书籍都是讲的基础知识,稍显乏味和枯燥,此外内容太深奥,初学者可能看一段时间就想放弃了.本文以过来人的身份将自身2年的研究经验毫无保…

2017 年是机器学习领域最有成效.最具创意的一年.现在已经有很多博文以及官方报道总结了学界和业界的重大突破.本文略有不同,Alex Honchar在Medium发文,从研究者的角度分享机器学习明年发展的走向. 本文的预测基于 2012 年以来我关注的学术界和科技巨头实验室的研究思路演变.我所选择的领域,从我的观点来看,都多多少少尚处于发展的初级阶段,但是已经为研究做足了准备,且在 2018 年可能获得良好的结果,并在 2019-2020 年能投入实际应用.请阅读吧! 开放科研 来自其他学科的学…

编者按:在美国时间7月14日于微软总部雷蒙德召开的2014年微软教育峰会上,负责技术与研究的微软全球执行副总裁沈向洋博士在他的开幕主题演讲中正式宣布,Windows Phone 8.1系统中的虚拟个人助手Cortana将在今年秋天接入必应学术搜索.此外,Cortana Notebook也将加入"学术"主题,为你规划学术活动.提醒论文截稿期.对于研究人员来说,Cortana将不仅仅是生活秘书,更是科研助手. 本文译自:Making Cortana the Researcher's Dre…

本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章. 上文讲解如何选择正确的分析方法,除了有正确的分析方法外,还需要把分析方法进行灵活运用.拿到一份数据,应该如何进行分析,总共有几个步骤,第一步第二步应该做什么,需要有个宏观把控,只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑. 本文章首先阐述数据的整体思维,即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数,接着针对常见的问卷进行思维剖析,并且提供思路框架,期许为大家带来一丝丝帮助. 第一部分 把控数据思维 如果想要把控好数据思维,简单来讲在拿到一份数据后如…

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算…

Cimg代码初探     程序设计最为激动人心的地方,在于丰富的并且容易被查阅到资料.比如对于图像处理,固然有Opencv等较为丰富.被广泛知晓的类库:也有其他很多具有一定特色的类库.在这段时间里面,我对CImg图像处理库进行了初步研究,并且做小结如下: 一.类库总体情况     总体感觉,CImg是一个“小家碧玉”类型的类库.这里的“小”,不仅体现在代码结构上.体现在代码数量上,我觉得很大程度上也体现在代码内容上:比如代码的缩进都是采用最节省空间的方法,大量采用了连续处理的方法,其实现的功能也…

目录 第1章源代码文件    1 1.1 研究思路    1 1.2 实验结果    3 1.3 #pragma setlocale    4 1.4 /source-charset    5 1.5 使用UTF-8字符串    6 1.5.1 /execution-charset    6 1.5.2 #pragma execution_character_set    7 1.5.3 u8    7 1.5.4 /utf-8和/validate-charset    8 1.6 总结    …

[转:http://blog.csdn.net/buaalei/article/details/46344675] 大家好!我是贾扬清,目前在Google Brain,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe.没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解.我用的ppt基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的,所以大家如果需要更多的内容的话,可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.org,也欢迎来参加我们的tutorial:)网页上应该还有一些Pytho…

deep learning新征程(一) zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-11-26   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅…

1 引言 那些没有经验的问题解决者们,几乎无一例外,都是去匆忙地寻找解决办法,而不是先给要解决的问题下定义.                                               ________杰拉尔德.温伯格,<您的灯亮着吗?——发现问题的真正所在> 橘生淮南则为橘,生于淮北则为枳.SaaS虽然起源于美国,但在中国经过这几年的发展,已经初步表现出了自己的“中国特色”. 用“恰同学少年,风华正茂”来形容当前我国的SaaS可能最合适不过了,因为中国的SaaS就像意气奋发的…

爬取网页中通知标题的内容展示: this is  1  page!<精算学综合>科目考试参考大纲2016年上半年研究生开题报告评议审核结果公示[答辩]2016下半年研究生论文答辩及学位评定工作安排通知[答辩]2016下半年答辩申请者填报研究生综合管理信息系统的通知[资审]2016年下半年同等学力申请硕士学位资格审查工作办理安排2016上半年同等学力人员师生互选结果公示关于2016年硕博连读研究生选拔结果的公示关于研究生院假期值班安排的通知后八周研究生调停课情况统计2016年度(第一批)研究生学…

第一次写SCI论文写作技巧,本身不是大牛,也许没有资金格谈论这个. 这里仅仅是一些个人思考,不正确,好还是不好.而当另一种理论. 对于工程专业的学生,谁往往应用,书写SCI事情.当然,也不是没可能.全在于怎样提取.构思.组织你的论文. 论文本身的学术价值当然少不了.但对一个问题.在有的人眼里.就是"这么简单,有什么可写的":而对于另外一些人,却能挖掘出背后的深度.广度.和细度,完毕一篇较高价值的论文发表.至于学术价值方面,在次就不赘述.主要谈一下怎样来构思SCI的论文,简单概括就是四个…

IP地址规划和设计方法 无类域间路由技术需要在提高 IP 地址利用率和减少主干路由器负荷两个方面取得平衡 网络地址转换 NAT 最主要的应用是专用网,虚拟专用网,以及 ISP 为拨号用户 提供的服务 NAT 更用应用于 ISP,以节约 IP 地址 .0.0.0-127.255.255.255     可用地址 125 个 网络号 7 位 .0.0.0-191.255.255.255  网络号 14 位 .0.0.0-223.255.255.255  网络号 21 位 允许分配主机号 254 个…

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在…

本文是辛向阳教授在<装饰>杂志(大家可以关注这个权威杂志的公众号,分享给大家)2015年第1期公开发表的学术论文,文章探讨的是交互设计研究 思路的转变.这一转变不仅适用于交互设计,也适用于服务设计.工业设计等相关门类的设计,反映的正是当下对于设计的认知走向深化的普遍现象. 摘 要:交互设计改变了设计中以物为对象的传统,直接把人类的行为做为设计对象.在交互行为过程里,器物包括软硬件只是实现行为的媒介.工具或手段.交互设计 师更多地关注经过设计的.合理的用户体验,而不是简单的产品物理属性.人.动作…

body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}…

thinking more after reading. Don't just read the papers.in addition, at begining, you'd better focus on abstract, introduction and discussion. little by little, spend more time on materials and methods.Don't note down when you are reading. but you ca…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:周景超 在上一期中介绍了我们团队部分已公开的国际领先的研究成果,近期我们有些新的成果和大家进一步分享. 1 人脸进展 人脸是最重要的视觉信息之一.以貌识人.以貌取人是人的本性,也是最自然.最常用的身份确认和交互方式之一.互联网和移动互联网上每天上传和传播的天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关的(比如国际知名互联网公司Facebook每天都有亿级以上的海量人脸照片和视频上传),因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注…

WebApi系列文章 [01]浅谈HTTP在WebApi开发中的运用 [02]聊聊WebApi体系结构 [03]详解WebApi参数的传递 [04]详解WebApi测试和PostMan [05]浅谈WebApi Cores [06]详解WebApi 异常处理 [07]用WebAPI写个基于EF的CURD [08]浅谈WebAPI身份认证 [09]详解系列化和模型绑定 [10]浅谈WebApi如何配合Mvc有效工作 [11]浅谈API Reference [12]浅谈接口在软件架构中的作用 [13…

不论是对科研人员还是对机构知识库管理者来说,对文章或期刊使用定量数据来评价都是很有意义的.比如,科研人员或论文的作者可以通过这些数据来了解该学科的基本情况,也可以为其个人总结或个人简历补充更为精细.更有说服力的数据.机构知识库管理者则可以通过这些数据了解科研成果的访问情况,以及何种形式的内容是最受欢迎的.因此如何选择合理的影响力衡量指标就显得尤为重要.传统的衡量指标如期刊的影响因子虽然仍是使用最广泛的评价标准,但由于先天的缺陷和一些不合理的滥用,使得其在学术界饱受诟病. Altmetrics是由…

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近…

该文献纳入了EGG(Early Growth Genetics Consortium)和UK biobank两大数据库,分为欧洲祖先和非欧洲祖先群体.这两个数据用到的样本量分别如下: Early Growth Genetics Consortium(网址:http://egg-consortium.org/) » 30 studies (European ancestry) N=75,891 » 6 studies (Non-European ancestry), N=10,104 UK Bio…