introduction: 1. feat 是一种基于模型的fmri数据分析方法. 2. feat 首先使用顺手,至少看起来,比spm漂亮多了. feat是按照正常人的使用方法去设计的. spm 由于matlab的gui库的限制,诶,不说了.还是自己能力不够啊.不够熟练啊. 3. feat 对于单被试,也就是individual的情形,大概需要5到10分钟,能跑出结果,最后,结果在网页进行显示.直接显示了激活图,显示了时间序列和model的拟合情况. 4. feat是基于glm而设计的,也就是基

基于下面这份ppt:Comparing SPM and FSL, by lChris Rorden fsl & spm都是免费的,都很受欢迎.spm更受欢迎. 两者的区别在于何时利用normalise 归一化操作. 二者的头动矫正算法是不同的: spm是基于variance指标,fsl是基于normalised correlation 指标.spm的头动,包含非刚体变换unwarp操作.fsl的会将头动参数传递给feat的统计模型中.spm的头动矫正,sophisticated(好,但是复杂),

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过

摘要:人工智能在数据密集型应用中取得了成功,但它缺乏从有限的示例中学习的能力.为了解决这一问题,提出了少镜头学习(FSL).利用先验知识,可以快速地从有限监督经验的新任务中归纳出来.为了全面了解FSL,我们进行了一项调查研究.我们首先要澄清对FSL的正式定义.进而得出不可靠经验风险最小化是FSL的核心问题.基于如何利用先验知识来处理核心问题,我们将不同的FSL方法分为三类:数据利用先验知识来增加监督经验,模型利用先验知识来约束假设空间,算法利用先验知识改变对假设空间中最优假设参数的搜索.在这种统

目录 原文链接: 小样本学习与智能前沿 01 Multitask Learning 01.1 Parameter Sharing 01.2 Parameter Tying. 02 Embedding Learning 02.1 Task-Specific Embedding Model. 02.2 Task-Invariant Embedding Model. 02.3 Hybrid Embedding Model. 03 Learning with External Memory 03.1 R

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离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

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Source: http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/MELODIC; https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/MELODIC/FAQ#How_do_I_transform_the_MELODIC_results_from_a_low-resolution_space_to_a_higher-resolution_one.3F Research Overview MELODIC ( Multivariate Explor

y         黄色           ·             点线      m         粉红           ○             圈线      c         亮蓝           ×             ×线      r         大红           +             +字线       g         绿色           -             实线      b         蓝色           

目录: 一.正则表达式的特殊符号 二.几种重要的正则表达式 三.python的re模块应用 四.参考文献 一.正则表达式的特殊符号 特殊符号可以说是正则表达式的关键,掌握并且可以灵活运用重要的python符号,基本就搞定了正则表达式,不过我不敢说自己已经到了炉火纯青的地步. .(点号),该符号可以匹配任何的字符,当然要换行符除外.在python中,如果存在re.DOTALL,那么即使是换行符,也同样可以匹配,这个DOTALL就是一个标记flag. eg:re.compile(r'\b\w.’,r

日常的OLTP环境中,有时会涉及到一些统计方面的SQL语句,这些语句可能消耗巨大,进而影响整体运行环境,这里我为大家介绍如何利用SQL Server中的”类MapReduce”方式,在特定的统计情形中不牺牲响应速度的情形下减少资源消耗. 我们可能经常会利用开窗函数对巨大的数据集进行分组统计排序.比如下面的例子: 脚本环境 /* This script creates two new tables in AdventureWorks: dbo.bigProduct dbo.bigTransacti

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