该数据集是2018年30米分辨率的中国梯田地图。它是通过使用基于谷歌地球引擎平台的多源和多时空数据进行基于像素的监督性分类开发的。总体精度和卡帕系数分别达到94%和0.72。...这张首个30米中国梯田地图可用于土壤侵蚀、粮食安全、生物地球化学循环、生物多样性和生态系统服务评估等方面的研究。
本文获取了全国的2021年全国的气候数据采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点：全国各地。...全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度...logistic）模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect...R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用
本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点：全国各地。...全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...logistic）模型分析肺癌数据 R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect...model R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言基于copula...的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层
3 实验结果 研究人员采用了天空电视台上的一个数据集。该数据集基于AED20K数据集构建而成，包括多个子集，其中每个子集对应于使用不同方法创建真实的填空遮罩。...与CycleGAN的比较结果。CycleGAN是一种基于条件生成对抗网络的非成对图像到图像转换方法。在定性方面，该方法表现出更高的保真度。...他于2013年和2018年获得北京航空航天大学的学士学位和博士学位，后加入密歇根大学，其研究兴趣包括计算机视觉在遥感、自动驾驶以及视频游戏中的相关应用。...近几年，其发表的多篇相关论文被ACM、CVPR以及AAAI顶会收录。 对于该项研究，Zhengxia Zou认为，除了视频领域的应用外，还有一个潜在应用空间—数据扩充。...因此，在未来的工作中，研究会着重于三个方向进行优化：第一是自适应天空光照；第二是鲁棒背景运动估计；第三是探索基于天空渲染的数据增强对目标检测和分割的有效性。
p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点：全国各地。 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。...全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...effects logistic）模型分析肺癌数据 R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型...LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS
隐含波动率 给定类似于Black-Scholes-Merton(1973)的期权定价公式，隐含波动率是指：在其他条件不变的情况下，通过将这个隐含波动率数值代入到公式中，可以得到不同的执行价格和期限的期权的市场报价...Eurex是提供基于VSTOXX和各种期货合同的衍生品交易市场，于2013年6月建立了一个综合化的Python为基础的关于这个指数以及基于此指数的衍生品合同的教程，称为”VSTOXXAdvanced Services...T=0，参考日期我们取2014年3月31日，这一天指数的收盘价为 000=17.6639。假设无风险利率 r=0.01 。 ? 其他参数都来自于期权数据以及需要进行计算获得。...基于Python Web框架实现的商城项目 基于Python的微信公众平台开发 基于Django+Bootstrap+Mysql的创客网实战 Python数据分析 - 基于Python实现新闻 爬虫、豆瓣爬虫...Python数据分析 - 基于Python的Scrapy框架和案例需求分析 Python机器学习-手写数字识别 python量化分析 小编在此收集了全世界范围内各大行业最受欢迎的关于人工智能、大数据的学习资料以及课程
GFlowNets 灵感来源于信息在时序差分 RL 方法中的传播方式（Sutton 和 Barto，2018 年）。...GFlowNets 的特性使其非常适合从集合和图的分布中建模和采样，估计自由能和边缘分布，并用于从数据中学习能量函数作为马尔可夫链蒙特卡洛（Monte-Carlo Markov chains，MCMC）...本文对原始 GFlowNet （Bengio 等人，2021 年）的理论进行了扩展，包括计算变量子集边缘概率的公式（或自由能公式），该公式现在可以用于更大集合的子集或子图 ；GFlowNet 在估计熵和互信息方面的应用...对于从终端流（Terminal Flow）估计转换概率，在 Bengio et al. (2021)的设置中， 研究者得到了与「作为状态确定性函数的终端奖励函数 R 」相对应的终端流： 这样一来就可以扩展框架并以各种方式处理随机奖励...多流、分布式 GFlowNets、无监督 GFlowNets 和帕累托 GFlowNets 与分布式强化学习类似，非常有趣的一点是，泛化 GFlowNets 不仅可以捕获可实现的最终奖励的预期值，还能得到其他分布式统计数据
回归正题，今天跟大家分享一篇英伟达的最新成果 提出了一个新的生成对抗网络 (PoE-GAN) 框架，该框架可以合成以多种输入模式或其任何子集为条件的图像。.../abs/2112.05130 https://deepimagination.cc/PoE-GAN/ 摘要 现有的条件图像合成框架基于单一模态中的用户输入生成图像，例如文本、分割、草图或样式参考。...为了解决这一限制，我们提出了专家产品生成对抗网络 (PoE-GAN) 框架，该框架可以合成以多种输入模式或其任何子集为条件的图像，甚至是空集。...与计算图像嵌入和条件嵌入之间的单个内积的标准投影判别器不同，我们为每个输入模态计算一个内积并将它们加在一起以获得最终损失。 标准投影判别器（左）和本文的多模态投影判别器（右）之间的比较。...下面我们展示了来自 PoE-GAN 的随机样本，这些样本基于风景图像数据集上的两种模式（文本 + 分割、文本 + 草图和分割 + 草图）。
2 模型框架 作者使用单个图神经网络来参数化由给定图产生的任何条件分布，并且假设遮掩部分η在给定剩余图的情况下彼此条件独立。...例如，在图中，边类型为 r的概率等价于在训练集中边类型为 r的比例。 然后，利用Gibbs采样方法从学习到的条件分布中迭代更新图组件。...在QM9和ChEMBL数据集上的分布基准结果分别如表3-2和表3-3所示。在QM9上，MGM与现有的基于SMILES的方法表现相当。...4 总结 在这项工作中，作者提出了一个遮掩图模型，通过对图组件的子集进行迭代采样，采样该模型中新的分子图。在未来，可以将原子间距离等附加信息纳入图表示中。...在这个框架中可以使用条件生成来重新设计蛋白质，以实现所需的功能。此外，该模型也适用于先导化合物优化。最后，由于该方法广泛适用于通用图结构，未来也可以将其应用在非分子数据集上。
（1）概念 ER图：实体关系图，简记E-R图，是指以实体、关系、属性三个基本概念概括数据的基本结构，从而描述静态数据结构的概念模式 （2）要素 3要素：实体、属性和关系 （3）表示 **实体**型：...*表示，菱形框内写明联系名，与有关实体连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型 （4）关系 在E-R图中要明确表明1对多关系，1对1关系和多对多关系。 ...（1）分区表是将表中的数据按照水平方式分成不同的子集，这些数据子集存储在数据库的一个或多个文件组中。合理使用分区会在很大程度上提高数据库的性能。...然而，数据量大并不是创建分区表的唯一条件**，如果表中大量的数据都是经常使用的数据，而且他们的操作方式基本是一样的，则最好不要使用分区表**。...答案： [1]对登录日志表中在登录时间列上以月为单位创建右侧分区函数，将登录日志表分成12个分区，每个分区对应一年中一个月的值。因为操作仅限于查询，建立分区表可以有效的提高查询效率。
快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)和更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)是目标检测和行人检测中被广泛采用的基础框架，目前在Caltech行人检测数据集上效果较好的算法大多是基于这两个框架...如多尺度卷积神经网络(MS-CNN)和尺度感知的快速卷积神经网络(SA-FastRCNN)分别基于Faster R-CNN和Fast R-CNN框架强调了尺度问题，针对不同尺寸的行人特征设计了不同尺度的子网络...在二阶段目标检测框架中，大多数后端的分类和回归采用Faster R-CNN后端R-CNN的分类部分，但是文献指出Faster R-CNN的后端会降低行人检测的精度。...CityPersons数据集是基于语义分割Cityscapes数据集的一个行人检测数据集，其数据是从德国的18个城市，在三个不同的季节和不同的天气条件下收集的。...其中AdaptFasterRCNN、PCN、PL-CNN、MS-CNN、F-DNN + SS是基于目标检测框架结合语义的算法；RPN + BF采用决策森林代替Faster R-CNN中的R-CNN，对候选区域进行分类
2018年10月 Healx在15个月的时间内将一个罕见病候选药物交付2a期临床试验。Healx证明了将专业领域知识、深度学习和专有数据结合起来的力量。...2019年1月 Recursion Pharmaceuticals宣布了与武田公司合作的进展。Recursion在不到18个月的时间里，对武田的60多个适应症的临床前和临床药物分子进行了评估。...Recursion的AI赋能的药物发现平台将大规模的生物数据生成与最先进的机器学习相结合，可以从Recursion实验室生成的数百万张显微镜图像（使用武田的化合物产生的）中得出有价值的信息。...德国公司Aladdin建立了一个阿尔茨海默病和COVID-19的疾病早期诊断平台。该平台利用先进AI技术，并结合多模态数据（包括生物标志物、影像学、血液样本、病历等）来辅助诊断。...MELLODDY试图通过创建一个灵活、可扩展、安全的框架来实现这一目标，该框架用于联合和隐私保护的机器学习，可以训练和评估与药物发现相关的预测模型。
，该数据集包含了从 1987 到 2008 年的美国商业航班记录，共计 1.2 亿个数据点。...当他为这两个模型设置超参数 num_trees=50 和 learning_rate=0.1 后，作者不得不使用一个留出的数据子集以调整 TensorFlow 提升树的 TF Boosted Trees...该框架基于 TensorFlow，并且它独特的特征还包括新颖的架构、损失函数自动微分、逐层级（layer-by-layer）的提升方法、条理化的多类别处理和一系列可以防止过拟合的正则化技术，其中逐层级的提升方法可以减少集成的数量以更快地执行预测...由于梯度提升树非常受欢迎，目前有非常多的实现库，包括 scikit-learn [7]、R gbm [8]、Spark MLLib [5]、LightGBM [6] 和 XGBoost [2] 等。...3.TFBT 系统设计 TFBT 架构如下，我们的计算模型基于以下需求： 能够在数据集中训练且不需要适配工作站的内存。 能够处理特征数目众多的深度树模型。
在过去的几十年里，PET/CT 已成为肿瘤诊断、管理和治疗计划的关键工具。在临床常规中，医学专家通常依赖 PET/CT 图像的定性分析，尽管定量分析可以实现更精确和个性化的肿瘤表征和治疗决策。...基于在这些挑战中获得的见解，autoPET III 扩大了范围，以满足模型在多个示踪剂和中心之间推广的关键需求。...加入 autoPET III，为 PET/CT 中基于深度学习的强大医学图像分析铺平道路，优化肿瘤学诊断和个性化治疗指导。...算法将分别在来自 LMU 和 UKT 的 PSMA 和 FDG 数据上进行测试。将使用混合模型框架对有效提交进行排名，考虑不同示踪剂和不同站点的影响。...三、AutoPET2024数据集 基于前两个 autoPET 挑战赛的见解，将 autoPET III 挑战赛的范围扩展到实现自动病灶分割的多示踪剂多中心泛化的主要任务。
CSS3:是 CSS（层叠样式表）技术的升级版本，于 1999 年开始制订，2001 年 5 月 23 日 W3C 完成了 CSS3 的工作草案，主要包括盒子模型、列表、超链接方式、语言模块、背景和边框...、文字特效、多栏布局等模块 。...IFRAME:是 HTML 标签，作用是文档中的文档，或者浮动的框架(FRAME)。...Bootstrap:是美国 Twitter 公司的设计师 Mark Otto 和 Jacob Thornton 合作基于 HTML、CSS、JavaScript 开发的简洁、直观的前端开发框架，使得 Web...SVG:可缩放矢量图形，是基于可扩展标记语言 XML（标准 通用标记语言的子集）用于描述二维矢量图形的一种图形格式。
在机器学习中特征选择是一个重要的“数据预处理”（data preprocessing）过程，即试图从数据集的所有特征中挑选出与当前学习任务相关的特征子集，再利用数据子集来训练学习器；稀疏学习则是围绕着稀疏矩阵的优良性质...双向(bidireactional)搜索：将前向搜索与后向搜索结合起来，即在每一轮中既有添加操作也有剔除操作。 特征子集的评价，书中给出了一些想法及基于信息熵的方法。...LVW.png LVW 特征子集搜索采用随机策略，每次特征子集评价都需训练学习器，计算开销很大，因此设置了停止条件控制参数 11.4 嵌入式选择与正则化 过滤式中特征选择与后续学习器完全分离，包裹式则是使用学习器作为特征选择的评价准则...《笑傲江湖》和《云海玉弓缘》是武侠小说，《万历十五年》和《人类的故事》是历史读物，《人间词话》属于诗词文学。..., [ Davis et al.,2007][^11.2] 将度量学习转化为信息论框架下的 Bregman优化问题,能方便地进行在线学习 [^11.1]: Yang, L, R Jin, R.
❃数据库中的知识发现处理过程模型：阶梯处理过程模型、螺旋处理过程模型、以用户为中心的处理模型、联机KDD模型、支持多数据源多知识模式的KDD处理模型。 ❃关联规则挖掘是数据挖掘研究的基础。...缺点：只能处理离散属性数据、不能处理有缺失数据、仅是局部最优的决策树、偏好取值种类多的属性。 ❃C4.5算法不仅继承了ID3算法的优点，并增加了对连续型属性和属性值空缺情况的处理。...❃聚类分析：每个子集内部数据对象之间相似度很高，而不同子集的对象之间不相似或相似度很低。 ❃明可夫斯基距离：r=1时曼哈顿距离，r=2时欧几里得距离，r→∞切比雪夫距离。...❃聚类框架及性能要求：对数据集的伸缩能力、处理混合属性的能力、发现任意形状簇的能力、聚类参数自适应能力、噪声数据的处理能力、数据输入顺序的适应能力、处理高维数据的能力、带约束条件的聚类能力。...⑦将L3 的频繁项分解 先分解{ABC}的2-项子集， {AB}， {AC}， {BC}，并把不存在的{AB}， {AC}加入到L2中，支持数和{ABC} 的支持数相同。
(3)奖励集R:表示在每次主动学习迭代之后获得的奖励值，该奖励是根据基于分割网络在数据样本子集D上的性能改进来计算的，用于评估分割网络的性能表现。...整体流程框架 在语义分割框架中,查询网络被建模为强化学习框架中的智能体，而其余部分则构成了强化学习的环境。此外，本研究还构建了状态子集S和奖励集R。...奖励集R是一个用来评估分割网络的性能的独立数据样本子集。...状态子集S是一个包含数据集中各类别代表性样本的数据样本子集，旨在帮助构建和细化状态空间，确保强化学习智能体在学习过程中能够接触到全面且平衡的数据信息。...3.状态表示和动作表示 在语义分割任务中，由于需要对样本图像的每个像素进行标签分类，容易造成大量内存资源的占用。采用了一种基于状态子集的方法来构建强化学习的状态表示。
虽然 IC 有负的情况，但在动态的训练中，人工智能模型能够快速的调整以适应市场。以 2017 年为例，前几个月 IC 几乎为负，但在后半年，模型迅速反应， IC 基本为本。...如果假设的Nbayes条件相互独立性成立，那朴素贝叶斯比其他辨别模型如逻辑回归要快，你只需要较少的训练数据即可。并且即使假设条件不成立，朴素贝叶斯分类器在实际使用中也通常有较好的效果。...3.1 机器学习因子构建 Step1：以传统的成长因子，盈利因子，财务因子，市场因子，估值和规模因子等最近历史 12 个月（即滚动一年）为特征值。...Step5：分别在全市场、等市值中（按市值大小分 20 小组）、行业内部进行了训练预测。 1) 数据预处理 a. 没满一年的新股不进行机器学习因子计算： 因为需要用最近历史一年的数据作为训练。...而朴素贝叶斯只需要较少的训练数据即可有比较优秀的表现，在本研究中， 我们以一年为周期，训练数据量相对较小，且虽然朴素贝叶斯要求特征相互独立， 但即使假设条件不成立也能有比较好的表现，故朴素贝叶斯表现最好
所以，上面这个集族就符合并封闭集合这一要求，而并封闭猜想也正是基于此而提出。 值得注意的是，这一猜想中的“一半”是紧致的，毕竟对于任何一个集合的子集族，所有的元素恰好在一半的集合里出现过。...例如有人试着给猜想加上一些限制条件，让它在这些情况下成立。 像是将它和图论中的二分图（Bipartite Graph）联系起来，证明具备其中某种性质的集族，在这个猜想的条件下成立。...然而如果基于“没有一个元素出现在超过1%集合”这个限制条件，任意两个集合取并集后，计算出来的信息熵竟然比原来的单独两个集合更高。...该文定义了一种图上监督学习框架，消息传递神经网络（MPNN），并将其应用于分子特性预测上。 以量子化学为例，该框架根据原子性质（对应节点特征）和分子结构（对应边特征）预测了13种物理化学性质。...这一成果在领域内影响深远，腾讯AI Lab的云深智药平台，其框架之一也基于MPNN改进发展而来。
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