今天给大家介绍收录在NIPS2019的文章“Multi-relational Poincaré Graph Embeddings”，该文章由爱丁堡大学信息学院和剑桥三星AI中心合作完成。这篇文章提出了一种多关系庞加莱模型（MuRp），该模型将多关系图数据嵌入到双曲空间庞加莱球中，使得模型在低维链路预测的效果上，明显优于欧几里得空间中相关模型和现有的其他模型。
导读：抽样是从整体样本中通过一定的方法选择一部分样本。抽样是数据处理的基本步骤之一，也是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
您应该意识到时间序列不是随机分布数据这一事实，它本质上是按照时间顺序排序的，因而不使用K-折交叉验证。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。
数据预处理的方式较多，针对不同类型的数据，预处理的方式和内容也不尽相同，这里我们简单介绍几种较为常用的方式：
本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究，通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据，探讨了控制图在质量管理中的应用。同时，还对包含订单和故障数据的文件进行了分析，展示了控制图在不同数据集上的应用，并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。通过本研究，我们希望能够深入了解控制图的作用，为提高生产效率和质量管理水平提供有效的数据分析方法和决策支持。
Vision-RWKV 是从 RWKV 改进而来的视觉模型，可以处理稀疏输入并高效执行健壮的全局处理。它能够很好地扩展到大型参数和数据集，优于其降低了空间聚合复杂性使得在高分辨率图像处理时无需窗口操作。在图像分类方面，VRWKV 在性能上优于 ViT，表现出更快的速度和更低的内存使用量，尤其是对于高分辨率输入。在密集预测任务中，它超越了基于窗口的模型，同时保持可比较的速度，因此在视觉感知任务中是一种更高效的替代方案。
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
选自BAIR 机器之心经授权编译 参与：路雪、蒋思源 近日伯克利大学官方博客发文提出小批量 MH（Minibatch Metropolis-Hastings），即一种进行 MH 测试的新方法，该方法根据数据集规模将 MH 测试的成本从 O(N) 减少到 O(1)，它不仅对全局统计量没有要求，同时还不需要使用末端限定。伯克利大学使用新型修正分布直接将有噪声的小批估计量转换为平滑的 MH 测试分布。 我们在过去几年中经历了一次大型数据洪流，它对人工智能的兴起起到了重要作用。下面列出部分大型数据集： ImageN
尽管用于生成图像的大模型已经成为计算机视觉和图形学的基础，但令人惊讶的是，分层内容生成或透明图像（是指图像的某些部分是透明的，允许背景或者其他图层的图像通过这些透明部分显示出来）生成领域获得的关注极少。这与市场的实际需求形成了鲜明对比。大多数视觉内容编辑软件和工作流程都是基于层的，严重依赖透明或分层元素来组合和创建内容。
上四分位数Q3，又叫做升序数列的75%位点 下四分位数Q1，又叫做升序数列的25%位点 箱式图检验就是摘除大于Q3+3/2*（Q3-Q1），小于Q1-3/2*（Q3-Q1）外的数据，并认定其为异常值；针对全量样本已知的问题比较好，缺点在于数据量庞大的时候的排序消耗 R语言中的quantile函数，python中的percentile函数可以直接实现。
当前的3D目标检测方法受2D检测器的影响很大。为了利用2D检测器的架构，它们通常将3D点云转换为规则的网格，或依赖于在2D图像中检测来提取3D框。很少有人尝试直接检测点云中的物体。
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的，但是为什么分层你真正的了解过吗，那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇（数仓模型设计详细讲解）,编写不易请给个一键三连。
中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟团队提出了，基于酶动力学参数预测框架 (UniKP)，实现多种不同的酶动力学参数的预测。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。
尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。
生物医学NER+L致力于从电子健康记录（EHR）中的文本中提取概念，并将其链接到大型生物医学数据库，如SNOMED-CT和UMLS。
可以看到在用Calibaration Tool进行Int8量化之前需要先解决如何将我们的原始数据集转为Annotations文件以及我们如何用精度检查工具(Accuracy Checker Tool)去评估我们的量化后模型的表现。其中将原始数据集转换为Annotations文件的时候用命令是比较方便，如果懒得写配置文件的话。而要使用精度检查工具，则必须写配置文件了，具体见本文后面的详细介绍。
R的数据结构是数据类型的封装方式，就是怎么把各种数据类型的数据组合起来，储存相同类型的数据的（同质的），储存不同类型的数据的（异质的），
AI 科技评论按：不久前，NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔召开，在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是《Neural Ordinary Differential Equations》，论文地址：https://arxiv.org/abs/1806.07366。Branislav Holländer 在 towards data science 上对这篇论文进行了解读， AI 科技评论编译整理如下：
树回归：可以对复杂和非线性的数据进行建模；适用数值型和标称型数据。 1、 CART：classification and regression trees（分类回归树）。每个叶节点上运用各自的均值做预测 二元切割：每次把数据集切成两份，如果等于切分所要求的值进入左子树，否则进入右子树。 CART使用二元切分来处理连续型变量。 回归树（连续型）分类树（离散型）： 回归树：假设叶节点是常数值，这种策略认为数据中的复杂关系可以用树结构来概括。 度量数据的一致性：在给定节点时计算数据的混乱度。首先计算
在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，数据预处理是非常重要的一环。它是在将数据输入到模型之前对数据进行处理和清洗的过程。数据预处理可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。
经常会有一些朋友问我类似的问题，“哎呀，这个数据该怎么处理啊，我希望结果是这样的，麻烦刘老师帮我看看。”、“刘老师，怎么把一列数据拆分出来，并取出最后一个拆分结果呀？”、“刘老师，怎么将Json数据读入到Python中呢？”。在我看来，这些问题都可以借助于Pandas模块完成，因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。
了解了Hive中的SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的，整个转换过程分为六个阶段：
本篇博客，博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
选自arXiv 作者：Yi-Lun Wu等 机器之心编译 编辑：Geek AI 用梯度归一化解决 GAN 由于陡峭梯度空间造成的训练不稳定问题，这篇 ICCV 2021 的新方法在 FID 和 IS 两种指标上均优于现有方法。 近年来，生成对抗网络（GAN）取得了巨大的成功，它能够根据给定的先验分布合成新的数据，该技术对超分辨率、域风格迁移等应用都有所帮助。根据最原始的定义，GAN 由两个网络构成：（1）生成器，旨在生成能够欺骗判别器的逼真样本；（2）判别器，通过学习将真实样本与由生成器生成的样本区分开来
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
本文是数据科学家学习路径的的完结篇，算上《数据科学家成长指南（上）》和《数据科学家成长指南 （中）》，总篇幅应该五万字多一点。今天更新数据获取、数据清洗、工具三条线路的内容，文字较少。
论文：ADMM for Efficient Deep Learning with Global Convergence
从传统的在线交易系统转换为基于主题的数据仓库系统，就涉及到从传统的第三范式设计到星型模型构建的过程，以及数据的抽取、转换、加载的过程，这个过程就是数据仓库的分层设计架构，数据仓库分层架构的目标是什么？是为了实现维度建模，进而支撑决策分析目标。
摘要：我们介绍了 ALaRM，它是第一个在人类反馈强化学习（RLHF）中模拟分层奖励的框架，旨在增强大语言模型（LLM）与人类偏好的一致性。该框架通过将整体奖励与特定方面的奖励整合在一起，解决了当前对齐方法的局限性，这些方法往往难以应对人类监督信号的不一致性和稀缺性。这种整合能更精确、更一致地指导语言模型实现预期结果，尤其是在复杂、开放的文本生成任务中。通过采用一种基于一致性过滤和组合多种奖励的方法，该框架提供了一种可靠的机制来改善模型的一致性。我们在长式问题解答和机器翻译任务中应用 gpt-3.5-turbo 进行成对比较，验证了我们的方法，并展示了与现有基线相比的改进。我们的工作强调了分层奖励建模在改进 LLM 训练过程以改善人类偏好对齐方面的有效性。
作者：Anna Großwendt,Heiko Röglin,Melanie Schmidt
原文链接：Bayesian Deep Learning （http://twiecki.github.io/blog/2016/06/01/bayesian-deep-learning/） 作者：Thomas Wiecki，关注贝叶斯模型与Python 译者：刘翔宇 校对：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 目前机器学习的发展趋势 目前机器学习有三大趋势：概率编程、深度学习和“大数据”。在概率编程（PP）方面，有许多创新，它们大规模使用变分推理。在这篇博客中，我将展示如何使用Py
ODS：抽取的原始业务数据，结构一般和原始业务数据库表结构或者抽取的业务日志数据结构保持一致。一句话：从业务系统增量抽取，数据不做清洗转换，与业务系统数据模型保持一致。
深度学习模型通常具有许多可以调整的超参数，例如学习率、批次大小、隐藏层数、神经元数量及优化器等。为了在给定的任务和数据集上获得模型的最佳性能，我们需要找到在模型中使用的最佳超参数值。搜索最佳超参数组合的过程称为超参数优化。
本系列之中我们将会介绍 NVIDIA 出品的 HugeCTR，这是一个面向行业的推荐系统训练框架，针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
分层表示高效的架构搜索(HIERARCHICAL REPRESENTATIONS FOR EFFICIENT ARCHITECTURE SEARCH)这篇文章讲的是如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构。用一个简单但功能强大的演化算法。 这个方法可以发现具有卓越性能的新架构。它这篇文章很大程度上借鉴了GECNN的一些东西，或者说，我之前写了GECNN的论文笔记，里面也是讲演化算法的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36758195 。
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
数据规约： 对于中型或小型的数据集而言，通过前面学习的预处理方式已经足以应对，但这些方式并不适合大型数据集。由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点，直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间，此时便需要用到数据规约。 数据规约类似数据集的压缩，它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集，这样可以在降低数据规模的基础上，保留了原有数据集的完整特性。在使用精简的数据集进行分析或挖掘时，不仅可以提高工作效率，还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程，可采用多种手段，包括维度规约、数量规约和数据压缩。
在过去的这些年里，对二维图像已经有了大量深入的研究，并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素：
人脑以这样的方式工作，即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其意义传达给参与决策过程的人员。
主成分分析（PCA）是一种统计算法，用于将一组可能相关的变量转换为一组称为主成分的变量的不相关线性重组。简而言之，主要组成部分，ÿ，是我们数据集中变量的线性组合， X，那里的权重， ËĴŤ是从我们的数据集的协方差或相关矩阵 的特征向量导出的。
除了之前提到的选择操作符之外，CDO还提供了一些条件选择操作符。这在针对从多个文件中进行条件选取的时候就显得非常方便了。
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。
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