文件名：Unity Asset ANIMSET CREATURE v1.5.unitypackage ANIMSET: CREATURE 是一个针对人类和类人生物的 Unity 动画资源包，主要用于表现人类角色的各种动作和行为。此插件提供了详细的动作动画，可以轻松整合到角色控制器和游戏项目中，适用于各种类型的游戏场景。 主要特点： 针对人类的动画：专注于人类和类人角色的动画，如行走、奔跑、跳跃、攻击、防御、受伤等。 丰富的动作类型：提供不同的战斗动作、静止状态和移动方式，帮助开发者实现更逼真的角色行为。 高兼容性：与 Unity 内置的角色控制系统兼容，可以无缝集成到现有的项目中。 易于使用和自定义：开发者可以根据项目需求对动画进行调整，适用于 RPG、动作冒险类游戏等。 这个插件非常适合开发需要复杂角色控制和战斗系统的游戏项目，为角色动画节省了大量的开发时间。

使用逆强化学习进行扫描路径预测 PyTorch的官方实施， （CVPR2020，口头） 我们提出了第一个逆向强化学习（IRL）模型，以学习人类在视觉搜索过程中使用的内部奖励功能和策略。 观察者的内部信念状态被建模为对象位置的动态上下文信念图。 这些地图是由IRL获悉的，然后用于预测多个目标类别的行为扫描路径。 为了训练和评估我们的IRL模型，我们创建了COCO-Search18，COCO-Search18是目前最大的高质量搜索注视数据集。 COCO-Search18有10位参与者在6202张图像中搜索18个目标对象类别中的每一个，进行了约300,000个目标定向注视。 当在COCO-Search18上进行训练和评估时，无论是在与人类搜索行为的相似性还是搜索效率方面，IRL模型在预测搜索注视扫描路径方面均优于基线模型。 如果您正在使用此作品，请引用： @InProceedings {

人口普查数据下载器 从美国人口普查局下载《，并将其重新格式化以供人类使用。 有什么 该存储库处理的所有数据文件都发布在文件夹中。 可以通过其原始URL将它们调用到应用程序中，例如 命令行界面 该库可以作为命令行界面安装，可让您按需下载文件。 安装 $ pipenv install census-data-downloader 命令行用法 现在有一个名为censusdatadownloader的工具为censusdatadownloader准备就绪。 Usage: censusdatadownloader [OPTIONS] TABLE COMMAND [ARGS]... Download Census data and reformat it for humans Options: --data-dir TEXT The folder where you want to dow

人类IRF1研究进展，李佳辰，魏西雅，干扰素调节因子1（interferon regulatory factor 1，IRF1）是干扰素家族(IRFs)的一员。在多种器官组织中广泛表达。该基因编码的蛋白质有转录调�

SAMP8小鼠在不同发育阶段海马和额叶中与人类同源衰老相关基因的表达及变化，郝春光，王昭君，为探讨13个与人类同源的衰老相关基因在不同月龄快速老化小鼠海马和额叶中的表达及变化，以筛选出与脑老化最相关的基因，采用SAMP8�

自我决定理论表明，自治，能力和相关性是促进自愿动机形成的人类唯一的基本需求。 考虑到在自助服务技术（SST）的背景下，发现感知的控制，易用性和实用性可以增强内在动机，因此有人认为，这些后来的因素也是培育自愿动机的基本人类需求。 因此，假设感知控制，易用性和实用性以及SST的使用之间的关系是由自我决定的动机介导的。 结果表明，自我决定的动机介导了SST的易用性，有用性和使用之间的关系，而不是感知到的控制与SST的使用之间的关系。 因此，人类的基本需求不仅限于自治，能力和亲密关系。 可能还需要包括感知的易用性和有用性。 理论和管理意义也进行了讨论。

rnaseq_variant_calling_workflow 下载 使用以下命令克隆git存储库： git clone https://github.com/durrantmm/rnaseq_variant_calling_workflow.git 安装 此工作流使用conda环境来满足所有必要的依赖关系。 确保您已安装anaconda。 下载。 您只需输入以下内容就可以安装工作流程： bash install.sh 在您的控制台中。 现在是时候进行配置了。 配置 这是正确运行工作流程中非常重要的一步。 打开提供的config.yaml文件以开始使用 设置GATK和Picard执行路径 config.yaml文件的前两个参数是 gatk_path: "java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar" picard_path: "java -jar

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人类面部表情数据集（12万张表情照片） 一共有7类人类面积表情，分别是：悲伤、高兴、害怕、惊讶、平静、生气、厌恶。一个文件夹一类。表情识别模型训练的很好数据。

使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征 介绍 这是论文“使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的签名”中提出的基于Pytorch的对象分类和对象估计方法的代码。 它依赖于Pytorch 0.4.1（或更高版本）和可以从单独下载的数据集。 系统要求 需要具有以下软件包的CUDA和Python 3.6+（可能不需要精确版本）： numpy的（1.15.4） 火炬（0.4.1） 火炬档案（0.1.0） 火炬视觉（0.2.1） scipy（1.1.0） scikit学习（0.19.1） 数据准备 从下载classification和/或weights数据集。 将数据集metadata.mat文件提取到子文件夹data\[task] 。 生成的结构应如下所示： data |--classification | |--metadata.mat |--weights |