迄今为止，在信使核糖核酸（RNAs；mRNAs）的非翻译区和长非编码RNAs（lncRNAs）中都发现了可翻译的sORFs，在无数的生物过程中发挥着重要作用。...由于并非所有的sORFs都被翻译或基本可被翻译，因此开发一个高度精确的计算工具来描述sORFs的编码潜力是非常重要的，从而促进发现新的功能性肽类。...作者通过整合EfficientCapsNet和LightGBM设计了一系列集合模型，统称为csORF-finder，以区分智人、小鼠和黑腹果蝇中的编码sORFs（csORFs）与非编码sORFs。...性能比较表明，csORF-finder在多物种和非ATG启动的独立测试数据集上取得了比最先进的csORF预测方法更好的性能。...作者希望csORFfinder可以作为一个强大的平台，用于高通量识别csORFs和对这些csORFs编码的肽进行功能鉴定。
自编码器是一类很重要的任务，通常是使用如 CNN 那样的深度神经网络进行构建。在本论文中，我们提出了 EncoderForest（eForest），即第一种基于树型集成方法的自编码器。...我们展示了一个能使森林利用树的决策路径进行后向重构的方法，并在无监督和有监督训练环境下展示了其使用方法。...实验证明 eForest 方法具有以下优势： 准确性：实验重构误差（reconstruction error）比基于 MLP 和 CNN 的自编码器更低。...提出的方法 首先，我们提出了 EncoderForest 的编码过程。...实验证明了它在速度和准确率上的优势，同时，eForest 也具有容错性，模型可复用性也很高。特别地，在文本数据上，只使用 10% 的输入，该模型就可以重构出准确性很高的原始数据。
地址信息转经纬度信息 使用本功能，需先准备地址信息一列，按高德地图的要求，地址信息越详细，提取到的准确度越佳，所以适当地在Excel中做一些简单的数据加工是很有必要的，详细说明，请自行阅读高德地图的接口文档...，最精确的结果是提供城市的adcode。...输出结果 经纬度信息转地址信息 同样地需自行阅读高德API文档，Excel催化剂实现的传入参数有location和poitype。若需要查询相关的POI兴趣点信息，可传入POI的编码，如下图所示。...API文档传入参数 如需查询北京大学经纬度下的其他大学、中学、小学等POI信息 POI编码查询表，可网站上自行下载 输入数据源 此时的返回结果，比较复杂，由多个表组成，各表之间是多对多关系，所以只能选择某个表返回数据才可避免不必要的重复数据...非常详尽的数据信息，自行确定取舍 结语 地理信息的地址与经纬度，经过调用API接口后，返回大量有分析价值的数据，并且在Excel催化剂的极大的灵活度下，可满足返回数据的全集，供使用者自行决定数据去留，在数据分析领域
在WPF中，通过资源文件实现主题切换是个常见的功能，有不少文章介绍了如何实现手动切换主题。那如何实现自动切换主题呢？...经度：地理位置的经度，影响日出和日落的具体时刻。 纬度：地理位置的纬度，影响日出和日落时间的早晚以及全年日照时间的长短。 海拔：较高的海拔会影响大气折射，从而略微影响日出和日落时间。...获取日出日落时间可以使用在线API或者公式计算。最简单的方法就是付费API，其中有不少API提供免费试用（每天限额请求次数）。公式计算则不受网络限制，但准确度要低一点。...下边这个公式没有涉及大气折射因素，但依旧有较高的精度。 前边通过在线API获取的时间与多个付费API比较结果一致，姑且以在线API作为参照基准，此处公式计算结果偏差有几分钟。...在线API服务的优势是结果更准确，离线方式的优势是无需依赖第三方服务，缺点就是结果没那么精准。当然，在根据日出日落时间实现自动切换主题的需求上，准确度要求没那么高，离线计算方式足矣。
1、QQWry IP纯真数据库 纯真版IP地址数据库是当前网络上最权威、地址最精确、IP记录以及网吧数据最多的IP地址数据库。...优势是信息维度广，格式规范，，省准确度超过99.8%，市准确度超过96.8%，另外提供完善的统计分析报表；唯一的缺憾是有次数限制：每个用户的访问频率需小于10qps（每秒10次查询），对于访问量较大的网站和服务来说肯定是不行的...IPInfoDB是国外的一个免费的IP地理定位工具，它提供了XML和JSON两种方式的API，并给出了多种语言的调用方式，API返回的信息也比较多，而且还包括了经纬度信息（这一点儿挺不错哦~），具体示例可以参考...使用IPInfoDB的API来获取地理位置信息，需要首先在IPInfoDB注册一个账号，然后它会给你一个唯一的API KEY，调用API的时候需要将这个key作为参数传过去。...，其实它和IPInfoDB差不多，同样提供了API的访问方式，同样需要注册申请API KEY，当然也同样有一样的问题（访问速度 & 被墙的可能）。。。
（API）库，这些开发环境支持流行的编码语言，例如JavaScript和Python。...这些核心功能共同使用户能够以强大的方式发现，分析和可视化地理空间大数据，而无需访问超级计算机或专业的编码专家。GEE的发展在遥感和地理空间数据科学领域引起了极大的热情和参与。...值得注意的是，最低的总体准确度中位数对应于ANN，但是使用此方法获得的准确度的50％仍大于87％。...在报告的研究中，有96％（n = 163）使用了GEE多时相卫星图像，与单日数据相比，它们产生了更一致的总体准确度，而在单篇文章中仅使用了4％（n = 7）。...在该调查中，有6项研究使用的ANN分类器的总体准确度中位数最低（请参见图11）。
准确度（左上图）：这个准确度只是正确识别的数字的百分比，是在训练和测试集上计算出的。如果训练顺利，它便会上升。...交叉熵损失（中上图）：为了驱动训练，需要定义损失函数，即一个展示出系统数字识别能力有多糟的值，并且系统会尽力将其最小化。损失函数（loss function，此处为「交叉熵」）的选择稍后会做出解释。...最后一行代码用于在训练回路中计算准确度和交叉熵（例如每 10 次迭代）。 下面是所有代码： ? 这个简单的模型已经能识别 92% 的数字了。但这个准确度还不够好，但是你现在要显著地改善它。怎么做呢？...即使今天有许多更简单的方法能够实现这分类任务，但是，「最大池化」能够帮助我们直觉地理解卷积神经网络是怎么工作的。...在教授语言模型预测单词的下一个字符是什么的例子中，Gorner 使用了 TensorFlow 中更高等级的 API。图中的 GRUCell 有着多层的循环神经网络层、两个门。
地理位置定位的使用 rn本身自带的模块Geolocation，可以获取当前地理位置信息，调用getCurrentPosition方法就可以了，这是一个异步方法 Geolocation.getCurrentPosition...}) 速度: location.coords.speed 经度: location.coords.longitude + 纬度: location.coords.latitude + 准确度...: location.coords.accuracy + 行进方向: location.coords.heading + 海拔: location.coords.altitude + 海拔准确度...后来才发现，有一个办法可以阻止冒泡，那就是在父组件和子组件的中间插入一个Touchable*这样子的组件，这个组件不要绑定事件，这样的话内部的事件是不会冒泡到顶部的 react native多页面鉴权...而fetch api是不能abort的， 解决办法我觉着 1、可以引入GraphQL，这种成本可能很高，因为前后端改动都比较大 2、对细致的每个调用操作做判断，在页面卸载的时候终止这些方法
该API采用https方式通信，简单来说，就是将预先录制好的声音文件编码处理，签名后提交给API，解析API返回的json即可得到评分结果。...接口地址： https接口: https://openapi.youdao.com/iseap API输入所需参数如下表： 字段名 类型 含义 必填 备注 q text 要评测的音频文件的Base64编码字符串...直接相关的一些方法，最核心的是connect()方法，整合了API所要求的各个参数，并调用执行请求的方法do_request()，而后根据UI的展示需求，处理API的返回结果并拼接字符串。...效果展示 界面部分：展示了 句子完整度、发音准确度的、流利度的得分，以及语速： 文档部分：分别对每个语音进行了测评，并将返回的详细结果以json的形式存在了result文件夹下。...",//待评测语音对应的文本 'pronunciation': 67.108101,//句子发音准确度 'start': 0.030000,//音频开始时间，秒 'words'
该API采用https方式通信，简单来说，就是将预先录制好的声音文件编码处理，签名后提交给API，解析API返回的json即可得到评分结果。...编码字符串 True 必须是Base64编码 text text 要评测的音频文件对应的文本 True have a good day langType text 源语言 True 支持语言 appKey...直接相关的一些方法，最核心的是connect()方法，整合了API所要求的各个参数，并调用执行请求的方法do_request()，而后根据UI的展示需求，处理API的返回结果并拼接字符串。...效果展示 界面部分：展示了 句子完整度、发音准确度的、流利度的得分，以及语速： ? 文档部分：分别对每个语音进行了测评，并将返回的详细结果以json的形式存在了result文件夹下。 ?...",//待评测语音对应的文本 'pronunciation': 67.108101,//句子发音准确度 'start': 0.030000,//音频开始时间，秒 'words'
打开应用商店搜索识花软件，主流的有「植物识别」、「形色识花」、「花伴侣」，这几种软件基本上都能识别常见的花朵，准确率也较高。...在知乎上，有人将几种常见识花软件进行对比，雷锋网 AI 研习社看到，形色识花的好评数很多，而微软识花相较来说准确度逊色于其他主流识花软件。...对于这一观点，形色表示，欢迎用户的质疑，这是一个改进的机会。他们最关注的，是用户提出自己对哪些植物识别不准确，他们会尽快修正。...在利用用户上传的数据不断优化模型时，一般情况下，用户提供的图片有很多达不到训练标准，可能出现模糊或者标签不准确的情况，形色会请专业人士先对这些数据进行清洗标注，以保证用来训练引擎的数据绝对准确。...目前，形色还具备定位功能，他们对雷锋网 AI 研习社表示，由于植物具有很强的地域性，不同地区的植物差异较大，地理位置会帮助进一步准确识别植物种类。
模型在样本总体上的准确度（后简称准确度）由其在训练集上的准确度及其防止过拟合的能力所共同决定，所以在调参时，我们主要对第一种参数进行调整，最终达到的效果是：模型在训练集上的准确度和防止过拟合能力的大和谐...如果你实在无法静下心来学习理论，你也可以在下篇博文中找到最直接的调参指导，虽然我不赞同这么做。 ---- 2 集成学习是什么？ ...我们还是花一点时间来说明一下集成学习是什么，如果对此有一定基础的同学可以跳过本节。简单来说，集成学习是一种技术框架，其按照不同的思路来组合基础模型，从而达到其利断金的目的。 ...3.1 模型的偏差和方差是什么？ 模型的偏差是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。 要解释模型的方差，首先需要重新审视模型：模型是随机变量。...缩减需要配合基模型数一起使用，当缩减率v降低时，基模型数要配合增大，这样才能提高模型的准确度。 4.5 初始模型 还有一个不那么起眼的问题，初始模型F[0](x)是什么呢？
，且告诉用户你真正关注的是什么。...在 Transition API 之前，我们使用自己的解决方案来跟踪 GPS 以及手机其他传感器的数据，但是由于 Android 设备的多样性，我们的算法并不能 100% 保证准确性，有一些用户回馈了没有记录或者缺少数据的行驶状态...我们现在能够在几天内使用 Transition API 构建一个模型，现在已经具备了相当好的准确度，并取代了我们现有的解决方案，而且可以降低电池的消耗。...，因此，准确测量用户当前的活动状态并且尽可能减少电池的消耗非常关键。...要确定用户何时启动开始驾驶或者停止驾驶，我们的应用之前依靠地理位置，结合位置 API 和活动识别 API，但这种方法有很多挑战，包括如何快速检测驾驶的启动而不会过渡消耗电池并要收集分析处理活动识别的 API
如下图所示： 其中，主要任务是与人类情感表征最相关的子任务，包括 ABSA、MSA、ERC和评论分析 (CA)。...具体来说，为了处理视觉、听觉和文本的跨模态输入，将原始Transformer编码器修改为多模态编码器，并引入模态掩模训练方法。...如下图所示： 最后，为了解决数据集之间的偏差，作者将数据集嵌入到输入中以区分不同的数据集。该技术有助于模型更好地理解每个数据集的特征，并提高其在所有任务上的性能。...SAEval对每个子任务使用与原始任务相同的评估指标。加权准确率（WA）用于基于方面的情感分析和评论分析。...平均绝对误差(MAE)、7类别准确度(ACC-7)和2类别准确度(ACC-2)用于多模态情感分析。WA和加权F1分数 (WF1) 用于对话中的情绪识别。
但斯坦福大学的研究者对 LLM 拥有涌现能力的说法提出了质疑，他们认为是人为选择度量方式的结果。 「别太迷信大模型的涌现，世界上哪儿有那么多奇迹？」...与此同时，还有一些问题悬而未决：是什么控制了哪些能力会涌现？什么控制着能力的涌现？我们怎样才能使理想的能力更快地涌现，并确保不理想的能力永不涌现？...预测：涌现能力随着更高的分辨率评估的出现而消失 接下来是第二个预测：即使是用准确度等非线性度量，更小模型的准确度也不会为零，而是高于偶然性的非零值，其比例是与选择使用准确度为度量相对应的。...为了模拟有关涌现的论文中使用的准确度度量，这里使用的是子集准确度（subset accuracy）：如果该网络从 K 个（独立的）测试数据中正确分类出了 K 个数据，那么该网络的子集准确度为 1，否则为...非线性自动编码器在 CIFAR100 自然图像集上涌现出重建能力 为了凸显出研究者所选度量的锐利度是涌现能力的原因，并且为了表明这种锐利度不仅限于准确度等度量，研究者又诱导在 CIFAR100 自然图像集上训练的浅度
，帮助大家更好地理解、诊断和完善机器学习模型。...它还用于医疗保健领域，可用于集成来自多个来源的信息，例如医学图像、电子健康记录和患者生成的数据。多模态数据可以更全面地了解数据中的底层模式，并提高机器学习模型的准确性。...特征工程可以提高机器学习模型的准确性和效率，并减少模型训练的时间和资源消耗。 特征工程中使用的一些常见技术包括特征选择、特征缩放、特征变换和特征合成。特征选择涉及选择与当前任务最相关的特征的子集。...如图5(d) 所示，每一行条形图都用一个指标（例如准确度、精确度和召回率）来表示所研究模型的性能，并且每个条形条（一行内）代表一个子组。 图5 (a) 实例内：SCANViz 比较同一图像的重建。...如图8(a1)所示，pi表示第i步的预测误差，1-pi是准确率。pmin 表示在步骤 i 结束的时间窗口内的最小错误率。条形字形显示了可疑漂移区域中准确度下降的幅度。
再往后机器学习会把这些特征找到，由机器去做映射，越到机器部分，效率会越好、准确度会提升，但是可解释性是下降的，这也是我们所面临的一个巨大难题。...在整个社会管理领域，我们提倡3D持续改进，首先是DATA，前面讲到模型在决策中起了关键的作用，确实是这样。今年MIT有一个专业报道讲的是人工智能最核心的秘密。...大家可以看到，上图是一张猫的图像，我们可以用深度学习识别出来图片上呈现的是一只猫，而且准确度非常高。人在识别猫的时候，由于猫有耳朵、皮毛、尾巴，所以知道这是猫。...识别狗的时候也是这样，狗也有尾巴，但是狗的尾巴短，人是这样解释的。但如果用这样一个可解释的过程，你会发现当黑盒变成了灰盒或者白盒以后，它的准确度在下降。...所以我们的问题就是，怎么用机器做自动化的类案，也就是类案识别，这是一个最核心的问题。 一份裁判文书都有它的规范，从当事人、当庭的质证到最后的判决，我们要从结构上让计算机能读懂。首先法律的逻辑是什么？
或“我在考虑给买一个生日礼物，你有什么建议？”虽然简单，但现有的大型多模态模型（LMMs）[1; 2; 3; 4]并未设计用来回答此类_个性化_问题。...包含的照片的 GT 响应是“Yes”，其他照片的响应是“No”。作者在表5中报告了阳性测试图像和阴性测试图像的准确度。鉴于测试集的不平衡，作者计算了加权准确度：加权阳性准确度阴性准确度。...对于仅文本的问答，作者没有测试图像，直接对主体提出问题，结果显示，即使是人类的文本提示，也可能无法捕捉到与可训练提示一样多的细节，正如Yo'LLaVA仍然是最领先的方法（即准确度为0.883），与LLaVA...为了平衡准确度（越高越好）和标记长度（越低越高效），作者选择作为作者最终模型的参数，这在此次消融研究中达到了91%的准确度。 图像数量。...在合成对话和识别数据都进行训练后，识别准确度和对话能力都有所提高（即75%）。最后，引入检索到的困难负例（Yo'LLaVA），准确度显著提升到91%。
如果不根据专业领域的细微差别定制检索和生成过程，系统可能会检索不相关或不准确的信息。 处理复杂或多轮对话 另一个挑战是管理复杂的多步骤查询或多轮对话。...OpenAI API OpenAI API允许开发人员将强大的语言模型（例如 GPT-4）集成到 RAG 工作流中。...使用准确度、相关性和用户满意度等评估指标来评估重新排名和上下文提炼等高级技术的有效性。运行 A/B 测试来比较不同的方法，并根据反馈对系统进行微调。...准确性 准确度衡量系统检索和生成正确或相关响应的频率。对于问答系统，这可能涉及将生成的答案与真实数据直接进行比较。准确度的提高表明系统能够准确地解释查询并提供精确的结果。...这可以减少幻觉并提高生成响应的事实准确性，从而使系统更加可靠。值得注意的作品包括Huang 等人（2023 年）使用 RAVEN 模型，它使用检索增强编码器-解码器模型来改进上下文学习。
你想知道你是否被感染了，所以你做了一个99％准确的测试...且测试的结果是阳性的(译者注:阳性是感染了病毒的情况)！ 那么你到底有多确定你真的被感染了？...也可以这样认为：一千人中有999个人都是没有被感染的。 现在我们做了一个相似的测试表：第二个表表示测试的准确性。就是测试结果会告诉测试的准确度。...因此，如果你被感染了，测试结果就是True,就是意味着你有99%的可能性被感染了，如果你没有被感染，测试结果将显示false（也是99%的准确度）。在这两种情况下，测试结果的错误率都是1%。...进行三次测试： 在三个测试中，所有的测试都有一样的准确度，我们可以看到一些有趣的结果。如果你有证据证明这3个测试结果都是阳性的，那么现在100%肯定你被病毒感染了。...它们允许“模拟”不同的场景，而且能够表示出输入值（在这个例子中即是病毒的存在和测试的准确度）与输出（事件实际发生的概率）是如何在某种程度上联系在一起的。
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