明远

近年来神经科学、信息科学、数学等学科都取得了众多的进展，但是我们依旧不能够对复杂的大脑功能、认知背后的原理和机制进行完整的描述和理解。网络神经科学通过将神经解剖学和复杂网络相结合，从大脑拓扑结构角度整合大脑的结构和功能，进而描述、记录、分析和建模神经生物学系统中的基本元素及其相互作用。网络神经科学特种了新的工具去创建全面的图谱来记录分子、神经元、大脑区域和社会系统之间的动态模式。同时网络神经科学使用现代网络科学的原理框架和计算工具对问题进行处理。网络神经科学开创了众多的新领域，包括网络动力学，大脑网络的操作

现有的视觉图像分类、目标检测、场景识别等技术大多基于监督学习，这些方法和技术需要进行大量的数据标注工作，对有标签的数据集进行人工智能算法的训练，得到相应的算法模型。但是仅仅是人类可识别的物体种类大约就有 3 万类，并且在不同场景下物体的状态不同，所得到的数据量及其庞大，要对如此多的图像进行类别数据标注极其费力。与此同时生活中的物体种类、生活场景等也在不断增长，数据也在不断增多，如何处理标注数据完全缺失的情景，是人们急需解决的一个问题，，在现实需求和技术发展的推动下，零样本学习逐步成为一个热门的研究方向。零

听觉系统中的脑干、中脑和皮层之间有多种并行和重叠的通路。它们具有并行，同时重叠和相互关联的功能。此外，听觉信号的分析处理阶段并不像视觉系统那样可以被清晰地分离或理解。因此，很难使用简单的功能框架来帮助理解听觉系统的结构与功能。听觉外周主要对声音信号进行传递，以及将频率、强度等信息进行特征编码，可以理解为对声音特征信息的提取。外界声波通过介质传导到外耳道，再传到鼓膜，鼓膜振动，通过听小骨传到内耳，刺激耳蜗内的纤毛细胞而产生神经冲动，听觉外周的信息传导通路如图15所示。图15 听觉外周的信息传导通路听觉中

听觉是人类和动物所具备的重要感觉功能，是感知和获取自然界环境信息的重要方式。随着时代的进步，人工智能技术不断发展，听觉同样称为机器人模型研究的重点。人类社会的进步离不开语言的发展，听觉是语言交流的基础，是人类语言交流的通道。人类在语言交流中发出的声音进入人耳被听觉系统接收、转化、传导、综合处理和加工，最终在大脑中被理解。听觉系统可以从声音中分辨出语音的含义及其发出声音的物体，并能提取声源的位置信息，从而辨别声音发出的方向，这种声音辨别能力优于所有现有的机器。听觉信号是声压随时间的变化，听觉系统从耳朵所接收

A Task-Optimized Neural Network Replicates Human Auditory Behavior, Predicts Brain Responses, and Reveals a Cortical Processing Hierarchy概要听觉神经科学的一个核心目标是构建定量的模型来预测皮层对自然环境中声音的响应。研究人员针对语音和音乐识别优化了一种层次化...

SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS本文提出了一个基于卷积神经网络处理图结构数据的半监督学习算法，

深度学习在图上的应用Zhang Z , Cui P , Zhu W . Deep Learning on Graphs: A Survey[J]. 2018.深度学习在大量领域表现出明显的效果，无论是语音，图像，还是自然语言处理。但是由于图结构数据具有独特的属性，深度学习并不是自然的适用。最近，在这个方向进行了大量的研究极大地促进了图分析技术。调研了可以应用于图的不同种类深度学习方法，主要...

异构信息网络包含多类节点和多类连接关系，由于此类网络能够灵活的对异构数据及逆行建模，越来越多的被应用于推荐系统，处理复杂的多元异构的数据。这里给出异构信息网络 Heterogeneous information network，网络模式 Network schema,元路径 Meta-path 的定义和实例。异构信息网络：给定节点集合 V\mathcal{V}V 、连接关系集合ε\mathca...

ChromeDriver版本与支持的Chrome版本最新对应关系下载地址：https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.htmlChromeDriver版本支持的Chrome版本v2.46v71-73v2.45v70-72v2.44v69-71v2.43v69-71v2.42v68-70...

Abstract数据包含许多潜在关系可以表示为图，这些数据存在于科学和工程的众多领域，比如计算机视觉、分子化学、分子生物、模式识别以及数据挖掘。本文提出了一种新型的神经网络模型，称为图神经网络(GNN)模型，对现有的神经网络模型进行了拓展，适用于处理可以表示为图的数据。GNN模型通过一个函数τ(G,n)∈Rm\tau(G,n) \in \mathbb{R}^mτ(G,n)∈Rm将图GGG和其中的...

使用gensim训练词向量的实例，Initialize and train a Word2Vec model.>>> from gensim.models import Word2Vec>>> sentences = [["cat&amp

https://github.com/AI-luyuan/graph-embedding

NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 Nu...

基本运算数组的算术运算是按元素的。新的数组被创建并且被结果填充。a = array( [20,30,40,50] )b = arange( 4 )barray([0, 1, 2, 3])c = a-bcarray([20, 29, 38, 47])b**2array([0, 1, 4, 9])10*sin(a)ar...

基本运算数组的算术运算是按元素的。新的数组被创建并且被结果填充。a = array( [20,30,40,50] )b = arange( 4 )barray([0, 1, 2, 3])c = a-bcarray([20, 29, 38, 47])b**2array([0, 1, 4, 9])10*...

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数据来源：https://www.tensorflow.org/install/sourceVersionPython versionCompilerBuild toolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079tensorflow_gpu-1.11.0...

数组的形状由它每个轴上的元素个数给出：shape>>> import numpy as np>>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))>>> aarray([[ 8., 0., 3., 2.], [ 9., 8., 6., 3.], [ 7., 9...

视图和浅复制不同的数组对象分享同一个数据。视图方法创造一个新的数组对象指向同一数据。>>> import numpy as np>>> a = np.arange(12)>>> aarray([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])>>> b = a&gt...

创建数组arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction,identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r ,zeros, zeros_like转化astype, atleast 1d, atleast 2d, atlea...

Software Vulnerability Analysis and Discovery Using Machine-Learning and Data-Mining Techniques: A Survey摘要SEYED MOHAMMAD GHAFFARIAN and HAMID REZA SHAHRIARI,Amirkabir University of Technology摘要软件...