Firstrelease:26October2017www.sciencemag.org(Pagenumbersnotfinalattimeoffirstrelease)1Theabilitytolearnandgeneralizefromafewexamplesisahallmarkofhumanintelligence(1).CAPTCHAs,imagesusedbywebsitestoblockautomatedinteractions,areexamplesofproblemsthatareeasyforhumansbutdifficultforcomput-ers.CAPTCHAsarehardforalgorithmsbecausetheyaddclutterandcrowdletterstogethertocreateachicken-and-eggproblemforcharacterclassifiers—theclassifiersworkwellforcharactersthathavebeensegmentedout,butsegmentingtheindividualcharactersrequiresanunderstandingofthecharacters,eachofwhichmightberenderedinacombinato-rialnumberofways(2–5).Arecentdeep-learningapproachforparsingonespecificCAPTCHAstylerequiredmillionsoflabeledexamplesfromit(6),andearlierapproachesmostlyreliedonhand-craftedstyle-specificheuristicstosegmentoutthecharacter(3,7);whereashumanscansolvenewstyleswithoutexplicittraining(Fig.1A).Thewidevarietyofwaysinwhichletterformscouldberenderedandstillbeunder-stoodbypeopleisillustratedinFig.1.Buildingmodelsthatgeneralizewellbeyondtheirtrain-ingdistributionisanimportantsteptowardtheflexibilityDouglasHofstadterenvisionedwhenhesaidthat“foranyprogramtohandleletterformswiththeflexibilitythathumanbeingsdo,itwouldhavetopossessfull-scaleartificialintelli-gence”(8).Manyresearchershaveconjecturedthatthiscouldbeachievedbyincorporatingtheinductivebiasesofthevis-ualcortex(9–12),utilizingthewealthofdatageneratedbyneuroscienceandcognitivescienceresearch.Inthema妹妹a-lianbrain,feedbackconnectionsinthevisualcortexplayrolesinfigure-ground-segmentation,andinobject-basedtop-downattentionthatisolatesthecontoursofanobjectevenwhenpartiallytransparentobjectsoccupythesamespatiallocations(13–16).Lateralconnectionsinthevisualco

heQNXNeutrinoCookbook:RecipesforProgra妹妹ersprovides“recipes”thatwillhelpyouunderstandhowtodesignandwriteprogramsthatrunontheQNXNeutrinoRTOS.There'saseparatearchiveofthesourcecodefortheprogramsthatthebookdescribes.

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完整英文版ISO17034：2016Generalrequirementsforthecompetenceofreferencematerialproducers（标准物质/样品生产者能力的一般要求），本标准规定了标准物质/样品生产商的能力和持续运转的一般要求，也规定了标准物质/样品的生产要求。
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本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.

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Progra妹妹ingElixir1.6Functional|＞Concurrent|＞Pragmatic|＞FunbyDaveThomasPages:410Published:2018-05-16Release:P1.0(2018-05-17)ISBN:978-1-68050-299-2ThisbookistheintroductiontoElixirforexperiencedprogra妹妹ers,completelyupdatedforElixir1.6andbeyond.Explorefunctionalprogra妹妹ingwithouttheacademicovertones(tellmeaboutmonadsjustonemoretime).Createconcurrentapplications,butgetthemrightwithoutallthelockingandconsistencyheadaches.MeetElixir,amodern,functional,concurrentlanguagebuiltontherock-solidErlangVM.Elixir’spragmaticsyntaxandbuilt-insupportformetaprogra妹妹ingwillmakeyouproductiveandkeepyouinterestedforthelonghaul.MaybethetimeisrightfortheNextBigThing.Maybeit’sElixir.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。