Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature The overwhelming majority of scientific knowledge is published as text, which is difficult to analyse by either traditional statistical anal

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很多投稿出去的文章都是可上可下的.往往退稿的时候,审稿人提了一堆意见,说退稿.但是大家想过没有?如果能事先预测到这些意见,或者请懂行的人事先看过文章预测出意见,然后根据这些意见修改好了再投出去,说不定能一举命中! 俗话说,“与人方便就是与己方便”.我的要点是:自己在投稿前得好好修改文章,减少错误率才能让审稿人给与自己方便!本人为20多个国际杂志审过近百篇稿子,现在我来总结一些读稿和审稿遇到的常见问题.这些问题主要是写作方面的问题,而非具体的学术观点.学术论证对不对的问题. 1)标题不明确.太宽泛

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一步一步,小心翼翼吖.看了好几个博客,摸索了两天了,才搭建成功,不容易,先写篇文章记下来,hhhhhhhhhhhh 相关环境配置 服务器:centos7 源代码管理器:git 技术选型:net core 2.1 在centos上如何安装jenkins已经在上一篇博文中讲解了,这里就继续说如何在jenkins界面化工具上进行构建net core了. 1.新建一个自由风格的软件项目 2.源码管理里选git,然后填上git里的项目地址,注意要是https地址哦!   案例中的项目地址我直接发出来:ht

From China Daily Beijing and Shanghai are among the 10 most innovative cities in the world, based on published articles in leading academic journals, a survey released on Friday said. The reported by the Shanghai Institute for Science of Science and

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开源脉冲神经网络深度学习框架--惊蛰(SpikingJelly) 背景 近年来神经形态计算芯片发展迅速,大量高校企业团队跟进,这样的芯片运行SNN的能效比与速度都超越了传统的通用计算设备.相应的,神经形态感知芯片也发展迅速.目前已有各种模态的感知芯片,其中如北京大学黄铁军教授团队的Vidar相机,功能上仿照视网膜中央凹,能输出脉冲信号,高速情况下实现比传统相机更清晰的采样.脉冲网络研究领域顶会文章与Nature Science刊物文章也在逐年增长(如下图).通过ANN转换SNN,SNN首次达到媲

论文:      Millions of online book co-purchases reveal partisan differences in the consumption of science 发表期刊:Nature 2017 (Human Behavior) 作者:       Feng Shi, Yongren Shi, Fedor a. Dokshin, James a. evans and Michael W. Macy 单位:     Computation Instit

近几年,免疫疗法的成功使癌症治疗进入了新的时代.无论是科研界,还是商业界,都丝毫没有掩饰对这一领域的热情.2016年,Cell杂志公布的年度十大最佳论文中,免疫疗法占两席.事实上,这两项成果只是去年癌症免疫疗法重要突破进展中的“冰山一角”. 刚刚过去的2016年,科学家们在Cell.Nature.Science.NEJM等杂志上发表了大量研究进展,揭露了肿瘤细胞“对抗”免疫细胞攻击背后的不同机制,开发了一系列新型免疫疗法(如调节胆固醇等),找到了癌症免疫疗法只对部分患者有效的多项证据,发现了可用

注:本文档已提交Github,地址是这个 欢迎大家通过PR的方式或者在本博客下留言的方式随时补充意见和建议,我们会持续更新 书中7.2.4的表7-1 MSF团队模型和关键质量目标里面提到的"出口条件"是什么意思?比如开发的出口条件是:我们是否按照功能说明完成了各项功能. 书上8.8.3提到了一个软件团队一开始预计每次天做30小时工作量,做到一半时每天做15小时工作量.我自己在之前的软件编写和大作业上也常常有这样的烦恼.做到后面就要做大量的测试工作,很劳累.和针对测试出的错误修正并确保正

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.