7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

乔任梁抑郁自杀，谈程序员如何预防抑郁症

抑郁是大脑的bug之一，长时间单线程运行，陷入死循环出不来。有点类似人们常说的钻牛角尖跑偏了。 抑郁是大脑的bug之一，长时间单线程运行，陷入死循环出不来。有点类似人们常说的钻牛角尖跑偏了。 很遗憾乔任梁因为换上了抑郁症，最终走上了不归路。乔任梁获得《加油!好男儿》全国亚军后，正式踏上了其明星的生涯。本来是一个很有前途的演员，以这种方式结束自己的生命，令人唏嘘不已。 作为互联网从业者，应该记得：华为老总任正非给公司患抑郁症员工的一封信： 《 要快乐的度过充满困难的一生 》 华为不断地有员工自杀与自残，而且员工中患忧郁症、焦虑症的不断增多，令人十分担心。 为什么程序员也是抑郁症的易感人群？ 1）典型理工男的性格，大多数不善于表达自己的心声，遇事容易闷闷不乐。 据有关调查数据显示，职场抑郁症患病率高达5%，上班族已经成为抑郁症的高发人群。但是目前绝大多数职场人还认为这仅仅是情绪方面的问题，不会刻意去治疗。 　　

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

前额叶皮层和抑郁

因此，将这些测试中增强或减少挣扎分别与抑郁和抗抑郁行为等同时，需要谨慎。 例如，在风险方面，越来越多的研究将终生重度抑郁症患者的未受影响(从无抑郁且无症状)的一级亲属(如儿童、同卵双胞胎)(“高风险”组)与“低风险”组(如父母无抑郁的儿童)进行了比较。 针对前者(如图2)，一些研究正在探索对在抑郁中失调的特定的前额叶区域和回路进行中央干预会有怎样的抑郁相关的行为效应。在一些情况下，也评估了已知的抗抑郁药改善这些干预诱发效应的能力。 最后，当在没有明确说明的情况下解释一项描述抗抑郁药物的研究结果时，应该谨慎说它改善了“抑郁”。 有报道强调了一个早期和持久的过程，发现在4-6岁的抑郁儿童中杏仁核对负面刺激的过度活跃，并在患有重度抑郁症的青少年中持续存在，并出现在患有重度抑郁症的完全缓解的成年人中。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

Nature Biotechnology: EEG特征预测重度抑郁症的抗抑郁药反应

抗抑郁药已被广泛使用，但其疗效仅为适中，部分原因是重度抑郁症的临床诊断包含生物异质性条件。 该研究通过EEG计算模型促进了对抗抑郁药治疗的神经生物学理解，并为抑郁症的个性化治疗提供了临床手段。 文献导读 目前，重度抑郁症是根据临床标准定义，包括神经生物学表型的异质性组合。 这种异质性解释抗抑郁药的中等优势（Cohen’s d = 0.3）。以往的研究发现，rsEEG（theta: 4-7Hz; alpha: 8-12Hz）能识别抑郁症治疗-预测的异质性。 此外，45/72名患者获得了抑郁期间失败的抗抑郁药物试验的数量信息，发现失败试验数量与rsEEG舍曲林特征预测HAMD提高的幅度具有负相关。 ? SELSER模型的属性支持其在临床护理和未来抑郁症研究中（基于个体预期的抗抑郁药物特异性治疗结果）的潜在作用。

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2,

7-2 英文单词排序 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97651417 7-2 英文单词排序 (25 分) 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出

MSA+抑郁症模型总结

此外，抑郁症对世界各地的个人和社会都有严重的负面影响。目前，抑郁症的诊断主要依靠问卷调查，辅以医学专业评估。但问卷调查的准确性在很大程度上取决于参与者的合作和操作人员的专业知识。 近年来，基于人工智能的自动抑郁检测技术越来越突出。这些基于人工智能的抑郁检测技术通常涉及使用各种类型的生理或行为数据，例如面部表情，语音记录，文本和脑电图，通常在参与者的访谈期间记录。 在这些数据形式中，音频和文本都很容易访问，并且包含有关抑郁症状的丰富信息。 with Hierarchical Mutual Information Maximization for Multimodal Sentiment Analysis（MMIM） 此外，原创部分为加入了抑郁症数据集以实现抑郁症检测任务 因此，为了简单和高效的目的，我们只使用MFCC和AU姿势特征来检测抑郁症。数据集用区间[0，24]内的PHQ-8评分进行注释，PHQ-8评分越大，抑郁倾向越严重。

AJP：大脑功能连接的内在模式在调节重度抑郁患者抗抑郁治疗反应中的作用

重度抑郁症是一种精神科慢性疾病，最常见的治疗方法是使用单胺类抗抑郁药。临床发现药物治疗的预后因人而异，一些病人的症状在服用抗抑郁药后得到了极大改善而其他人则反应平平甚至没有作用。 因此，了解为什么有些病人能够获益于抗抑郁药治疗而其他人不能，将促进我们对抗抑郁治疗的生物理解，推动精神医学基于脑科学的治疗进展，提高我们识别并区分可能有良好抗抑郁药治疗预后的患者的能力。 尽管有大量关于抑郁症和抑郁症药物治疗的静息态功能研究，关于脑网络内和网络间的连接模式如何构成患者对抗抑郁药物治疗反应能力的基础却知之甚少。 参与者年龄18-65岁，通过DSM-IV轴I障碍的结构化临床访谈被诊断为重度抑郁症。简单来说，所有参与者要求抑郁症状快速自我报告≥14分并且当前未接受抗抑郁药物治疗。 HAM-D =汉密尔顿抑郁量表(17项)。 连接模式；抑郁组与健康对照组比较并且与疾病严重程度相关 与EMBARC研究中的健康对照(N=38)相比，重度抑郁患者的连接模式没有显著差异。