本文介绍了遗传算法的发展历程、应用案例、变种以及未来展望。
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
原文作者： Sunil Ray 翻译：王鹏宇 我一直对数据界的编程马拉松（Hackathons）保持关注。通过对比排名榜初期和最终的结果， 我发现了一个有趣的现象：在初期排名较高的参赛者，在最终的验证环节往往地位不保，有些甚至跌出前 20 名。 猜猜是什么对引起了排名的剧烈变化？换句话说，为什么这些参赛者的模型在最终验证环节无法保证稳定性？让我们来探讨一下可能的原因。 预测模型为何无法保持稳定？ 让我们通过以下几幅图来理解这个问题： 此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系。三个模型各自做
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机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式（通常被称作”交叉验证“）。 预测模型为何无法保持稳定？ 让我们通过以下几幅图来理解这个问题： 此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
SCTransNet有效地编码了目标与背景之间的语义差异，从而提升了其内部表征，以准确检测小红外目标。 在三个公开数据集NUDT-SIRST、NUAA-SIRST和IRSTD-1k上的大量实验表明，所提出的SCTransNet优于现有的IRSTD方法。 代码：https://github.com/xdFai
在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。
通过上一篇 13 驯兽师：神经网络调教综述，对神经网络的调教有了一个整体印象，本篇从学习缓慢这一常见问题入手，根据Michael Nielsen的《Neural Networks and Deep L
一、交叉验证概述 机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式，通常被称作“交叉验证”，如图1所示。 图1 1. 预测模型的稳定性 让我们通过以下几幅图来理解这个问题
今天给大家介绍南开大学的Wenya Guo等人在AAAI 2020发表的文章“Re-Attention for Visual Question Answering”。作者在文章中提出了一种用于处理VQA任务的再注意模式，该模式充分利用答案中的信息使关键问题相关内容在视觉图像中得到准确的关注。此外，作者还提出了一个新的注意力模块，它将每对“对象—词”在细粒度场景中的关系联系起来，并在图像和问题的引导下生成注意力映射。
导 读 上期我们提到，当四格表资料的样本量n＜40或四个格子中至少存在一个格子的频数T＜1时，需要用四格表资料的Fisher确切概率（Fisher probabilities in 2×2 table data）法。 四格表资料的卡方检验的内容详见： 《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析？》 下面，我们一起来了解两样本的四格表资料的Fisher 确切概率法的基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作步骤。 下方为视频版，含软件操作步骤和详细的结果解读。 一、基本形式 四格表资料的Fisher确切概率
本文介绍的是由荷兰莱顿药物研究学术中心、西安交通大学电子与信息工程学院和莱顿高级计算机科学研究所联合发表在Journal of Cheminformatics上的研究成果。作者在之前的一项研究中提出了一种名为DrugEx的药物分子生成方法，将探索策略集成到基于RNN的强化学习中，以提高生成分子的多样性。在本文中，作者通过多目标优化扩展DrugEx算法，以生成针对多个靶标或一个特定靶标的类药物分子，同时避免脱靶(本研究中的两个腺苷受体，A1AR和A2AAR，以及钾离子通道hERG)。该模型使用RNN作为智能体（agent），机器学习预测器作为环境，agent和环境都被预先训练，然后在强化学习框架下交互。作者将进化算法的概念融合到模型中，交叉和变异操作由与agent相同的深度学习模型实现。训练期间，agent生成一批SMILES形式的分子。随后，环境提供的所有靶标的亲和力分数将用于构建生成的分子的帕累托排名,该排序采用了非支配排序算法和拥挤距离算法。作者证明了生成的化合物可以对多种靶标进行作用，并具有高效低毒的潜力。
本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题，作者通过实证发现：对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展，然这些方法在小模型上的表现并不好。
因子分解机（Factor Machine，MF）是一种机器学习预测模型，在模型原理方面主要有以下三个优点：
讽刺是一种语言表达方式，即其字面意义和隐含意图之间存在差异。由于其复杂的性质，通常很难从文本本身进行检测。因此，「多模态讽刺检测在学术界和业界都受到了越来越多的关注」。今天给大家分享的这篇文章，从多模态角度出发，通过对基于多头交叉注意机制的原子级一致性和基于图神经网络的成分级一致性进行研究，「提出了一种新的基于层次结构的讽刺语言检测框架」。
对于大部分临床医生来说，往往是没有能力去做基础科研的，因为没有时间、经费和实验室。但是每家单位对文章的要求又是这么强硬，没有文章就无法进职称，该怎么办？
本文对《RDSNet: A New Deep Architecture for Reciprocal Object Detection and Instance Segmentation》进行解读，论文提出了用于统一目标检测和实例分割的新型网络 RDSNet。
香港中文大学（深圳）吴保元教授课题组和浙江大学秦湛教授课题组联合发表了一篇后门防御领域的文章，已顺利被ICLR2022接收。
我们提出的特征到目前为止都是基于个人tweet的内容。在第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能，并建立2种捕获他们的特征。
生成对抗网络（GAN）已被广泛用于恢复图像超分辨率（SR）任务中的生动纹理。判别器使 SR 网络能够以对抗性训练的方式学习现实世界高质量图像的分布。然而，这种分布学习过于粗粒度，容易受到虚拟纹理的影响，导致生成结果违反直觉。
文章：Differentiable Registration of Images and LiDAR Point Clouds with VoxelPoint-to-Pixel Matching
永远不要低估Excel的作用，虽然名种BI工具很火爆，但记住他们只在分析师的群体中火爆，当涉及到报表分享时，分享到一般用户手里时，或者职场老一辈人群时，Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的，Excel仍然是不二的选择。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
通过上一篇 13 驯兽师：神经网络调教综述，对神经网络的调教有了一个整体印象，本篇从学习缓慢这一常见问题入手，引入交叉熵损失函数，并分析它是如何克服学习缓慢问题。 学习缓慢 “严重错误”导致学习缓慢
PLS是交叉分解的第二个重要算法族，在python等语言中也有相应的包实现。一般如果需要在研究多个自变量与因变量的关系话题中，绕不过去的就是多元回归，包括以线性关系为主的多元线性回归和高次多项式为主的响应面分析，众所周知，在多元线性回归中一般可以用最小二乘法计算每个自变量的系数，这一理论比较成熟，其系数矩阵
择时荟萃第十篇，分享一篇多资产相关的择时策略。作者以股债为基础，构建了资产交叉信号，策略获取到了比传统时序动量更强的收益。获取文献请在后台回复“择时10”。
我们都知道，机器学习需要大量的数据来训练模型，尤其是训练神经网络。在进行机器学习时，数据集一般会被划分为训练集和测试集，很多时候还会划分出验证集。
【导读】专知内容组整理了最近六篇用户建模相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. User Profiling through Deep Multimodal Fusion ---- 论文链接： http://faculty.washington.edu/mdecock/papers/gfarnadi2018a.pdf 社交媒体中的用户特征分析由于其在广告、营销、招聘和执法等方面的不同应用而引起了广泛的关注。在各种用户建模技术中，对于如何合并用户数据的多个来源或模式（如文本、图像和关系）以获得更准确的用户
论文研读-多因子进化算法中的自适应知识迁移MFEA-AKT Toward Adaptive Knowledge Transfer in Multifactorial Evolutionary Computation 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 此篇文章为 [1]L. Zhou, L. Feng, K.C. Tan, J. Zhong, Z. Zhu, K. Liu, C. Chen, Toward Adaptive Knowledge Transfer in Multifactorial Evol
目标跟踪是计算机视觉的一项基础视觉任务，由于计算机视觉的快速发展，单模态 (RGB) 目标跟踪近年来取得了重大进展。考虑到单一成像传感器的局限性，我们需要引入多模态图像 (RGB、红外等) 来弥补这一缺陷，以实现复杂环境下全天候目标跟踪。
怎么全面去衡量测试人员的工作效率，一直是比较头疼的问题，很多公司可能会以Bug的数量来作为考核点:
后门攻击的目标是通过修改训练数据或者控制训练过程等方法使得模型预测正确干净样本，但是对于带有后门的样本判断为目标标签。例如，后门攻击者给图片增加固定位置的白块(即中毒图片)并且修改图片的标签为目标标签。用这些中毒数据训练模型过后，模型就会判断带有特定白块的图片为目标标签(如下图所示)。
今天将分享Unet的改进模型SAU-Net，改进模型来自2020年的论文《SAU-Net Effient 3D Spine MRI Segmentation Using Inter-Slice Attention》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
最近的很多医疗语义分割方法都采用了带有编解码器结构的U-Net框架。但是U-Net采用简单的跳跃连接方案对于全局多尺度问题进行建模仍然具有挑战性:
今天介绍的是由北京邮电大学、昆士兰大学等高校机构共同发表在WSDM 2023会议上的一篇论文：
webshell是黑客进行网站攻击的一种恶意脚本，识别出webshell文件或通信流量可以有效地阻止黑客进一步的攻击行为。目前webshell的检测方法主要分为三大类：静态检测、动态检测和日志检测[1]。静态检测通过分析webshell文件并提取其编写规则来检测webshell文件，是目前最为常用的方法，国内外的webshell识别软件如卡巴斯基、D盾、安全狗、河马webshell等都是采用静态检测的方法，但由于webshell会不断地演化从而绕过检测[2]，所以静态检测最大的问题在于无法对抗混淆、加密的webshell以及识别未知的webshell[3]；动态检测通过监控代码中的敏感函数执行情况来检测是否存在webshell文件[4]，但由于涉及到扩展、Hook技术，性能损耗以及兼容性都存在很大的问题，所以难以大规模推广应用；日志检测主要通过webshell的通信行为做判断[5]，相对于以上两种检测方法来说，不仅检测效果好也不存在兼容性问题。
多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证。
本文介绍了威胁情报的基本概念、主要厂商及其产品，以及威胁情报面临的局限性和未来的发展趋势。
关键词：图形推理，量子理论，从正确或错误中学习，反向推理，精确的数学区分，推理涟漪效应，可解释的坚实数学基础，因果
翻译|AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔，尚岩奇 他可谓神童。 2009年，在 IEEE 举办的 CVPR 大会上，还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”艳惊四座，获最佳论文，这是第一次完全由中国人组成的团队获得该奖项。 2016年，何恺明所在团队的另一篇论文“Deep Residual Learning for Image Recognition”再获 CVPR 最佳论文奖
大型语言模型最为人诟病的缺点，除了一本正经地胡言乱语以外，估计就是「不会算数」了。
是像新冠病毒领域，一篇临床可用的AI论文也没有；还是像蛋白质领域，AI已经能预测出98.5%的人类蛋白质结构……
最近在进行一个数据展示的项目，问题是公司目前的情况是采集到了数据，将数据存入到了一个数据中心，然后就没有任何操作了。也就是说要从原始数据当中查询数据进行数据展示，这是一个很难受的过程，但是又是一个要必然经历的过程，因为原始数据来了之后，必然要通过实际的业务来检验数据的正确性，有效性和质量，然后就对应的业务数据进行清洗，提取存入业务库，方便以后的操作。然后后端代码基本上没怎么写，全部都思考查询sql应该怎么写了。
经典再回顾！ICCV 2023最佳论文ControlNet，用于向大型预训练的文本到图像扩散模型添加空间条件控制。ControlNet锁定了就绪的大型扩散模型，并重用它们深层和稳健的编码层，这些层已经通过数十亿张图像进行了预训练，作为学习多样的条件控制的强大支撑。神经架构与“零卷积”（从零初始化的卷积层）相连，从零开始逐渐增加参数，确保没有有害的噪声会影响微调过程。
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