今天为大家介绍的是临床试验的研究者的类型.临床试验的研究者是指在试验所在地负责实施临床试验的人员. 如果一项试验在试验场所由一组人员实施,研究者则为该组人员的负责人或领导者,也称之为主要研究者(Principal investigator, PI). 研究者在临床试验中承担着很大的责任,一方面要完成临床试验的任务,另一方面又要负责受试者的医疗.健康和安全. 在国际上,俗称: 主要研究者(principal investigator, PI),也是我国通常所说的项目负责人,就是分中心的大主任之类的

在 PostgreSQL中,每一个进程都有属于自己的共享缓存(shared cache).例如,同一个系统表在不同的进程中都有对应的Cache来缓存它的元组(对于RelCache来说缓存的是一个RelationData结构).同一个系统表的元组可能同时被多个进程的Cache所缓存,当其中某个Cache中的一个元组被删除或更新时 ,需要通知其他进程对其Cache进行同步.在 PostgreSQL的实现中,会记录下已被删除的无效元组 ,并通过SI Message方式(即共享消息队列方式)在进程之间传

前言:si的教程市面上是很少的,layout是台湾工程师的强项,还有就是日本人,国人爱用AD. si的教程中靠谱的还是张飞的收费课程,还有华为的资料. Cadence SI 仿真实验步骤如下: 1.熟悉Allegro PCB SI中的设置向导 a)       利用Allegro PCB SI中的设置向导设置印制板叠层信息 b)       利用设置向导确认DC网络 c)       利用设置向导完成器件分类设置 2.在Allegro PCB SI中为器件分配模型 a)       自动分配器件

H264中I.B.P帧 I帧:只作为参考帧,采用帧内预测 B帧:以其前面的I帧或P帧和后面的P帧作为参考帧 P帧:只能以前面的I帧或P帧作为参考帧 H264中的SP SI SP和SI是H264中引入的新技术,主要是为了适应视频流的带宽自适应和抗误码性能的要求,主要应用于流媒体服务. SP帧就是指能够参考不同的参考帧重构出相同的图像帧.(SP和SI不同在于SI是基于帧内预测,SP是基于帧间预测). 流媒体服务自身有一些特征,网络状况是一直变化的,有时候比较繁忙,有时候则比较空闲.针对不同的网络条件

官网地址:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/regex/#regex-case-insensitive 举个例子来说:现在有以下集合(官网的例子): { "_id" : 100, "sku" : "abc123", "description" : "Single line description." }{ "_id&q

{ value: 'QD', name: 'QD 每日一次' }, { value: 'BID', name: 'BID 每日两次' }, { value: 'TID', name: 'TID 每日三次' }, { value: 'QID', name: 'QID 每日四次' }, { value: 'ST.', name: 'ST. 立即' }, { value: '连续', name: '连续' }, { value: 'HS', name: 'HS 睡前' }, { value: 'SOS

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)

Task 2.回文串计数 (calc.pas/calc.c/calc.cpp) [题目描述] 虽然是一名理科生,Mcx常常声称自己是一名真正的文科生.不知为何,他对于背诵总有一种莫名的热爱,这也促使他走向了以记忆量大而闻名的生物竞赛.然而,他很快发现这并不能满足他热爱背诵的心,但是作为一名强大的Boer,他找到了这么一条自虐的方式——背诵基因序列.不过这实在是太虐心了,就连Mcx也有些招架不住.不过他发现,如果他能事先知道这个序列里有多少对互不相交的回文串,他或许可以找到记忆的妙法.为了进一步验

java中的内部类 静态内部类 成员内部类 方法内部类 匿名内部类 1.静态内部类 class Outer { private static String outer = "outer"; /** * 静态内部类只能访问外部类的静态成员 */ public static class StaticInner { public void show() { System.out.println(outer); } } public void test() { StaticInner si =

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4be6adec01007xvh.html JNGE∶指令助记符——(有符号数比较)不大于且不等于转移(等价于JL).当SF和OF异号,且ZF＝0 时转移(段内直接短转移). JNL∶ 指令助记符——(有符号数比较)不小于时转移(等价于JGE). 当SF和OF同号,或ZF＝1, 则转移(段内直接短转移). JNLE∶指令助记符——(有符号数比较)不小于且不等于转移(等价JG).SF和OF同号,且ZF＝0 时转移. JNO∶简单条

 转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4be6adec01007xvg.html 80X86 汇编指令符号大全 +.-.*./∶算术运算符. &∶宏处理操作符.宏扩展时不识别符号和字符串中的形式参数,如果在形式参数前面加上一个& 记号,宏汇编程序就能够用实在参数代替这个形式参数了. $∶地址计数器的值——记录正在被汇编程序翻译的语句地址.每个段均分配一个计数器,段内定义的所有标号和变量的偏移地址就是当前汇编地址计数器的值. ?∶操作数.在数据定义语句中,操作

原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法.通常的问题是,研究某些因素条件下某个结果是否发生,比如医学中根据病人的一些症状来判断它是 否患有某种病. 在讲解Logistic回归理论之前,我们先从LR分类器说起.LR分类器,即Logistic Regression Classifier. 在分类情形下,经过学习后

分钟,在随机延迟0-45分钟时间 * 使用nice命令指定默认优先级,使用run-parts脚本执行/etc/cron.daily目录中的所有可执行文件. * */

题目大意: 给定n个整数区间[ai,bi]和n个整数ci,求一个最小集合Z,满足|Z∩[ai,bi]|>=ci(Z里边在闭区间[ai,bi]的个数不小于ci). 多组数据: n(1<=n<=50000)区间的个数 n行: ai bi ci(0<=ai<=bi<=50000,1<=ci<=bi-ai+1) _____________________________________________________ 这是一道查分约束题目. Si为0-i中包含在Z中

<使用面部图像分析软件诊断内分泌和遗传疾病:回顾,当前研究结果以及未来展望> Abstract 库欣综合征(CS)和肢端肥大症普遍是在发病后几年才能被诊断出的内分泌疾病.现在需要新的诊断方法,提高医生的认识.脸部分类技术是最近在初步研究中被引入的针对CS和肢端肥大症诊断的一种有前途的工具.它也被用来对各种遗传综合征进行分类通过使用常规面部照片.作者提出了该技术的基本解释,回顾了在医学中使用该技术的现有文献,并探讨未来可能的发展.本文的这种技术已经应用于以前的正脸和侧脸的标准化图片的分类研究中.

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2883 Almost everyone likes kebabs nowadays (Here a kebab means pieces of meat grilled on a long thin stick). Have you, however, considered about the hardship of a kebab roaster while enjoying the delicio

下载地址:http://srgb.googlecode.com/files/AStyle_2.02_windows.7z 把astyle.exe 复制到 C:\WINDOWS 目录里,省的指定路径VC6++ 设置方法菜单->工具->定制->工具菜单内容->新建菜单,参数如下命令行:astyle.exe变量:--style=k&r--brackets=break--indent=spaces--indent-cases--indent-preprocessor--pad-he

前提知识 c0s调用main函数的地址: 11ah main函数的连接地址: 01fah 一.全局变量与局部变量 测试程序 int a1,a2,a3; void f(void); void g(void); void h(void); main() { int b1,b2,b3; a1 = 0xa1;a2 = 0xa2;a3 = 0xa3; b1 = 0xb1;b2 = 0xb2;b3 = 0xb3; } void f(void) { int c1,c2,c3; a1 = 0x0fa1;a2 =

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op