1.02年ola是第一个应用cca在fmri激活检测上的学者. <exploratory fmri analysis by autocorrelation maximization> 2.06年川大的那位肖柯硕士论文,几乎是完全基于ola的论文,只是最后最temporal和spatial做了融合.也是用于做激活检测. <基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究> 3.02年南理工的yang jian,发表了impca,改变以前基于向量的方式,进行实验,而是直接采用图像矩阵的方…

GWAS研究中,表型分两种.第一种是线性的表型,如果身高.体重.智力等:第二种是二元的表型,比如患病和未患病,即通常所说的case和control.对于表型是线性的样本来说,是不存在case和control比例不平衡的情况的,但是对于表型是二元的样本,比如疾病和对照组(健康人群),case和control比例失衡,可能会出现N多的假阳性结果.具体看看下面的例子. 例子1:case和control比例在稍微正常的情况下,比如冠心病(coronaryartery disease,case:contr…

kylin的clube合并后清理hbase中产生的相关历史表 kylin 的clube 历史的每次构建,都会产生一个hbase的表:虽然可以设置按照一定策略合并,但是合并后hbase 历史表不会被自动删除,造成hbase的 Region 越来越多 . 需要通过以下命令来执行无用数据的清理工作. ${KYLIN_HOME}/bin/kylin.sh org.apache.kylin.storage.hbase.util.StorageCleanupJob --delete true 然后再cron…

文献名:Data-independent acquisition mass spectrometry in metaproteomics of gut microbiota - implementation and computational analysis(DIA技术在肠道宏蛋白质组研究中的方法实现和数据分析) doi: 10.1021/acs.jproteome.9b00606 期刊名:Journal of Proteome Research 作者:Juhani Akakko, Sami…

// 拍照 function getImage() { outSet( "开始拍照:" ); var cmr = plus.camera.getCamera(); cmr.captureImage( function ( p ) { outLine( "成功:"+p ); plus.io.resolveLocalFileSystemURL( p, function ( entry ) { createItem( entry ); }, function ( e )…

原地址:http://www.crifan.com/ubuntu_terminal_make_retain_long_enough_history_output_content/ Ubuntu下用终端,遇到一个问题: 当输入一个命令后,去执行该命令,输出的内容太长时,当命令结束后,想要看完整的输出的log,结果无法看到,只能看到最近部分的输出的内容. 比如我之前在: [记录]Ubuntu下用arm-xscale-linux-gnueabi交叉编译xmlrpc 中,输入了make,结果现在回头来,…

JobDataMap被用来保存一系列的(序列化的)对象,这些对象在Job执行时可以得到.JobDataMap是Java Map接口的一个实现,而且还增加了一些存储和读取主类型数据的便捷方法. 如果使用一个持久的JobStore,那么必须注意存放在JobDataMap中的内容.因为放入JobDataMap中的内容将被序列化,而且 容易出现类型转换问题.很明显,标准Java类型将是非常安全的,但除此之外的类型,任何时候,只要有人改变了你要序列化其实例的类的定义,就要注意是否 打破了程序的兼容性.另外…

oauth2-server-php for windows 的那些坑 在windwos 环境下,使用vs2017 for php 工具进行调试时,总是搞不出来, 于是分析了一下原因, 首先,oauth2-server-php的环境是linux 而我在windows 环境下,步骤上是有些区别,但也不至于没办法调试 下面就分析一下每个步骤的细微区别“ 1.windows 源码地址是,https://github.com/bshaffer/oauth2-server-php/releases 下载最新…

document.addEventListener('touchstart',function(){ return false; },true); touchstart当手指触摸屏幕时候触发,即使已经有一个手指放在屏幕上也会触发. document.oncontextmenu=function(){ return false; }; oncontextmenu取消鼠标右键 var _domReady=false; document.addEventListener('DOMContentLoad…

1. baseline 流程化的处理方式, 用 BoW 将 sentences 从 text 表示成 vector, LR 或者 SVM 做回归: LIBLINEAR – A Library for Large Linear Classification 对于多分类问题,工业上一般会将其转换为 binary classification.…

1.git log 查看之前的版本号 2. git reset --hard 版本号 3.git push -f -u origin 分支 恢复上一个版本是: git reset --hard HEAD~1 git add . git commit 'roll-back' git push -f origin master 如果是上上一个版本的话,只需要使用命令: git reset --hard HEAD^^ 要是需要回退到20个版本之前的话,就可以使用命令: git reset --hard…

1.pca 抛开fmri研究这个范畴,我们有一个超长向量,这个超长向量在fmri研究中,就是体素数据.向量中的每个数值,都代表在相应坐标轴下的坐标值.这些坐标轴所组成的坐标系,其实是标准单位坐标系.向量如果乘以另外一个转换矩阵,我们可以得到这个向量在新坐标系下的坐标值.变换之后,新的向量维数就变了,一般是降低了,如果我们是以降维为考虑目标.如果把向量进行推广,成为矩阵,那么这个矩阵的每一列都代表一个向量,在具体的研究中,也就是一次采样数据.矩阵有多少列,就代表有多少次采样.在fmri研究中,如果…

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据…

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据包括解剖(结构)…

A kernel machine-based fMRI physiological noise removal method 关于,fmri研究中,生理噪声去除的价值:一.现在随着技术的提升,高场fmri越来越得到应用.高场能够提高图像的信噪比,但是生理噪声却也会提升.所以在高场成像分析中,生理噪声的去除会成为一个不可忽略的因素.二.在静息态fmri中,功能网络的检测依赖于低频的大脑自发信号.这些信号和生理噪声,在频率上,是有着类似的特征.为了提高静息态分析的准确性,去除生理噪声,是必须的操作.…

fMRI数据分析处理原理及方法 来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 在GIS领域,金字塔技术一直是一个基础性技术,WMTS规范专门制定了针对切片请求的格式.利用这种技术,前端可以快速展示出指定级别的地图或影像. 但是,由于切图本身是一张图片,图片上看似是兴趣点的要素根本无法进行前端交互.于是,针对兴趣点等矢量数据的展示,基本原理都是先获取到矢量的地理信息(比如GeoJson),在前端绘制(内核为一个element),于是该e…

Linux中的历史命令一般保存在用户    /root/.bash_history history 选项 历史命令保存文件夹 选项     -c:清空历史命令     -w :把缓存中的历史命令写入历史命令保存文件/root/.bash_history 在.bash_history中看到的命令和用history命令看到的内容并不完全一样.在.bash_history文件中看到的是上次登录注销以后保存的命令,而histroy看到的包括这次登录执行的命令 1.将缓存中的命令写入历史命令保存文件 [r…

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…

转自:http://www.math.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=14819&extra=&page=1 原作者: wcboy 现在的论坛质量比以前差了,大部分都是来解题问答的,而且层次较低.以前论坛中,Qullien很令人印象深刻,但愿他能在国外闯出一片天空.现在 基础数学版代数&数论子版中那几个讨论代数几何的还不错.不期望目前论坛出现很多高层次高手,高层次高手应该站在好课题上高观点讨论数学,出 现这样的网友,看他们的言论非常过…

好久没有用seajs了,之前对spm也只是一知半解,这些天再次拿起来研究.谈谈我的认识与理解. 声明:本文不适合对seajs完全不了解的同学阅读.对于想知道seajs来龙去脉以及spm相关的同学"可能"有帮助.对于我自己也是个梳理的机会. 一.seajs部分 1.seajs由来: 传统web前端的js开发,主要基于script标签的引入,一个文件一个script标签,或者对他们进行简单的压缩与合并,以减少http请求. 没错,我们以前都是这么干的,甚至现在还有很多人这么干. 随着这些年…

本文主要针对URI编解码的相关问题做了介绍,对Url编码中哪些字符需要编码.为什么需要编码做了详细的说明,并对比分析了Javascript 中和 编解码相关的几对函数escape / unescape,encodeURI / decodeURI和 encodeURIComponent / decodeURIComponent. 预备知识 foo://example.com:8042/over/there?name=ferret#nose \_/ \______________/ \_______…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如…

3. 架构委员会 正如前面所说,一个用来对架构治理策略的实现进行监督的跨组织的架构委员会是架构治理策略成功的主要要素之一.架构委员会应该能够代表所有主要干系人的需求,并且通常还需要对整个架构的审查及维护活动负有高级行政职责.通常来讲,架构委员会需要对如下目标的达成进行负责: 子架构之间的一致性. 确定可重用组件. 保证企业架构的灵活性: 满足不断变化的业务需求. 尽可能的利用不断出现的新技术. 严格确保架构合规性. 改善组织中架构规程的成熟度水平. 确保采用以架构为基础的开发规程. 为所有关于架…

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:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or…

摘要 本文主要针对URI编解码的相关问题做了介绍,对url编码中哪些字符需要编码.为什么需要编码做了详细的说明,并对比分析了Javascript中和编解码相关的几对函数escape / unescape,encodeURI / decodeURI和encodeURIComponent / decodeURIComponent. 预备知识 foo://example.com:8042/over/there?name=ferret#nose     \_/  \______________/ \__…

1 HISTORY AND STANDARDS (译者:鱼时代  校对:fgn) Linux 是UNIX操作系统家族中的一员,在计算机出现以来,UNXI已经有很长的历史了.在这一章中的第一部分将对Unix的历史做一个简短的介绍.我们会从UNIX系统和C语言的起源讲起,接着会思考当下的两个关键因数,他们导致了如今的Linux系统的出现:GNU项目和Linux的内核发展.      UNIX最显著的一个特征是它的发展是不被单一的供应商或组织所控制的,而是由许多属于商业和非商业的用户组所组成,他们致力…

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」.这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环…

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性…