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利用大脑结构连接组的机器学习预测性别、年龄、一般认知和心理健康
图 4 基于 SC 和 FA 的每项预测任务的梯度直方图。基于 SC 的年龄、g 因子和 MHQ 因子预测的梯度分布峰度测量分别为 43.67、10.93 和 11.50，基于 FA 的梯度分布峰度测量分别为 19.24、4.36 和 5.16。这意味着，与其他两个预测任务相比，年龄预测中梯度接近平均值（零）的边缘更多。这表明该模型在年龄预测中依赖较小的边缘子集，但在 g 因子和 MHQ 因子预测中依赖广泛的边缘。FA，各向异性分数；SC，流线数
多伦多官方计划 - 第 3 章 - 办公室合并
我们的生活质量和个人对公共领域的享受在一定程度上取决于界定和支撑街道、公园和开放空间边缘的建筑物。建筑物的规模和体量界定了公共领域的边缘并赋予其形状。这些建筑物边缘的底层用途、入口、门、窗、材质和质量有助于确定这些公共空间的视觉质量、活动、舒适环境和安全感。从街道、公园或开放空间可见并构成其边缘的单个建筑物立面被一起解读为界定和支撑公共领域的墙壁。它们不仅应从单个建筑工地和项目的角度来构思，还应从场地、建筑物及其与公共领域的界面如何适应现有和/或规划中的社区和城市环境的角度来构思。每个新开发项目都应设计为城市整体城市设计质量做出贡献。
讲座 16：超图乘积代码 1 回顾
首先，了解这些一维代码和细胞复合体会很有用。具体来说，我们将研究这些一维细胞复合体与代码属性的关系。回想一下，一维细胞复合体由一维对象（边）和零维对象（顶点）组成。还有一个边界图，它将一些顶点与一些边的边界标识在一起，如图 2 所示。这看起来很像我们上次看到的 Tanner 图。因此，我们可以将经典代码与这个一维链复合体关联起来。由于在这种情况下 Tanner 图是对称的，我们可以决定是否将变量分配给边并将奇偶校验分配给顶点，反之亦然。
计算的基础
第1,2节研究确定性计算。计算的非确定性方面（输入，互动，错误，随机化等）在高级理论和实践中至关重要且具有挑战性。将它们定义为确定性计算的扩展很简单。后者在概念上更简单，需要精心设计的模型才能进行定义。如果我们需要对所有必需的资源进行精确度量，那么这些模型可能会很复杂。但是，如果我们只需要定义可计算的内容并获得所需资源的非常粗糙的幅度，则所有合理的模型都相同，即使是最简单的模型。我们将非常关注这个令人惊讶和重要的事实。最简单的模型对于证明负面结果最有用，并且最有用的模型可用于积极结果。我们从所有模型共同的术语开始，逐渐使其更具体地针对我们实际研究的术语。我们表示计算为图：边缘反映了节点（事件）之间的各种关系。节点，边缘具有属性：标签，状态，颜色，参数等。（影响计算或其分析）。因果边缘从每个事件运行到其出现或属性所必需的所有事件。它们形成有向无环图（尽管可以人为地添加循环以标记计算的外部输入部分）。我们将仅研究同步计算。他们的节点具有时间参数。它反映了逻辑步骤，不一定是任何物理时钟的精确值。其他称为平行。因果边缘仅跨越短（通常为\ leq 3时刻）时间间隔。节点原因中的一个事件称为其父。指针边缘将每个事件的父级连接到其所有其他可能的原因，并反映允许同时事件相互作用并具有关节效应的连接。用相同来源的指针具有不同的标签。给定时间的事件/边缘的（标记）子图是模型的即时内存配置。每种非末端配置都有可能会更改的活动节点/边缘。在计算的任何步骤中只有一个小活动区域的模型都是顺序的。
过敏抗原混合物清单|全球免疫疗法
Prior Mold Mix: Absidia Ramosa, Acrothecium robust, Aspergillus (yellow, smoky, black, nidulants), curvature, epicoccecium, alternaria Botrytis cinerea, Chaetomium, Geotrichum white, gliocladium edges, Helminthosporium, humílmosporium Grisea, Microsporum Audouinii, Monilia spp。 div> microsporum aging, mucus (Mucedo, plumbeus, racemosus), Mycogene, Neurospora (gross, intermediates, Neurospora, Nigrospora oryzae, Papularia, Penicillium, Chrysogenum, expansum, Italian, Market, Roquefortiva), Pullularia, Phoma Destructiva, Phycomyces, Phoma destructiva, Phycomyces Blakesleeanus, Rhodoturola Saccharomyces, Rhodoturola Saccharomyces cerevisiae, Scopulariopsis brevical, Spondylocladium, Sporotrichum pruinosum, stachybotrys of paper, stemphylium, streptomycesgriseus, Syncephalastrum racemosum,四孢子虫，毛植物schoenleinii，trichoderma，verticillium白黑。 div>Prior Mold Mix: Absidia Ramosa, Acrothecium robust, Aspergillus (yellow, smoky, black, nidulants), curvature, epicoccecium, alternaria Botrytis cinerea, Chaetomium, Geotrichum white, gliocladium edges, Helminthosporium, humílmosporium Grisea, Microsporum Audouinii, Monilia spp。 div>microsporum aging, mucus (Mucedo, plumbeus, racemosus), Mycogene, Neurospora (gross, intermediates, Neurospora, Nigrospora oryzae, Papularia, Penicillium, Chrysogenum, expansum, Italian, Market, Roquefortiva), Pullularia, Phoma Destructiva, Phycomyces, Phoma destructiva, Phycomyces Blakesleeanus, Rhodoturola Saccharomyces, Rhodoturola Saccharomyces cerevisiae, Scopulariopsis brevical, Spondylocladium, Sporotrichum pruinosum, stachybotrys of paper, stemphylium, streptomycesgriseus, Syncephalastrum racemosum,四孢子虫，毛植物schoenleinii，trichoderma，verticillium白黑。 div>microsporum aging, mucus (Mucedo, plumbeus, racemosus), Mycogene, Neurospora (gross, intermediates, Neurospora, Nigrospora oryzae, Papularia, Penicillium, Chrysogenum, expansum, Italian, Market, Roquefortiva), Pullularia, Phoma Destructiva, Phycomyces, Phoma destructiva, Phycomyces Blakesleeanus, Rhodoturola Saccharomyces, Rhodoturola Saccharomyces cerevisiae, Scopulariopsis brevical, Spondylocladium, Sporotrichum pruinosum, stachybotrys of paper, stemphylium, streptomycesgriseus, Syncephalastrum racemosum,四孢子虫，毛植物schoenleinii，trichoderma，verticillium白黑。 div>
![arXiv:2002.04207v1 [ed.IV] 2 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\24b0be80f7ffd05615a53ff11a45e2fea5309180.webp)
arXiv:2002.04207v1 [ed.IV] 2 月 11 日
纹理和边缘为图像识别提供不同的信息。边缘和边界编码形状信息，而纹理则体现区域的外观。尽管卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉和医学图像分析应用中取得了成功，但主要只学习纹理抽象，这通常会导致边界描绘不精确。在医学成像中，专家手动分割通常依赖于器官边界；例如，为了手动分割肝脏，医生通常首先识别边缘，然后填充分割蒙版。受这些观察的启发，我们提出了一个即插即用模块，称为边缘门控 CNN (EG-CNN)，可与现有的编码器-解码器架构一起使用来处理边缘和纹理信息。EG-CNN 学习在编码器中强调边缘，通过辅助边缘监督预测清晰的边界，并将其输出与原始 CNN 输出融合。我们在两个公开可用的数据集 BraTS 19 和 KiTS 19 上评估了 EG-CNN 与各种主流 CNN 在脑肿瘤和肾脏语义分割方面的有效性。我们展示了添加 EG-CNN 如何持续提高分割准确性和泛化性能。
区块链空间中的权力下放
网络由网络成员之间的节点，边缘或互连组成。有许多不同的指标可以描述网络的拓扑（Bondy and Murty，2008）。在以下内容中，我们根据节点具有的中心定义网络的分布性质。在分布式网络中，每个节点具有大致相同数量的边缘，并且有多个路由可以在其中节点可以相互连接。这意味着网络的拓扑不包含中央或特权位置中的节点，或者如果网络中内置层次结构，则每个节点属于多个层次结构。这使分布式网络具有特殊属性：几个节点的失败（即使是故意选择的）仍然使网络连接，从而使所有节点都可以相互通信（尽管在可能的路径可能比原始网络工作的路径可能更长的路径上）。
Higen：分层图生成网络
图1：（a）显示了具有2个级别的样本分层图。社区以不同的颜色和节点的重量和较高级别的边缘的重量显示，分别表示相应社区和两部分的边缘之和。节点大小和边缘宽度表示其权重。（b）矩阵显示了图G 2矩阵的相应邻接，其中其每个子图形对应于邻接矩阵中的一个块，社区以不同的颜色显示，两分属均以灰色为颜色。（c）多项式分布的分解是一个递归粘性过程，在每次迭代中，首先将剩余权重的一小部分分配给M -The行（子图中的m -th节点），然后该分数V M分布在小三角形邻接邻接邻接次邻接次含量中。（d）平行的社区。（e）两分的平行预测。阴影线是代表每个步骤中候选边缘的增强边缘。
结构可以预测人脑中的功能
请参阅正在更新的节点，然后是其更新的值。改编自Battaglia等人。（2018）。（c和d）描述边缘预测模型（C）和中心性预测模型（D）中的步骤，其中表示fcn更新的fcn更新功能，而边缘和2个连接的节点表示为输入，代表了fcn更新功能，用于以节点为单位和相互连接的edge的fcn更新功能，并代表输入和代表Edde exgentions grotection exgents grotection。改编自Battaglia等人。（2018）。