总体而言，这份研究在于理解人类编写代码的过程（例如 GitHub 的 commit），并使用深度神经网络模拟这个动态的编辑过程。只需要给定上一次的编辑信息，模型就能预测下一次代码编辑该改什么，从而继续修改与生成代码。前一段时间，OpenAI 的 GPT-2 能生成逼真的自然语言对话，也许采用相同的模式，这种动态代码编辑也能生成「逻辑合理」的源代码。
SnapGene软件是一种基于DNA序列分析的生物信息学工具，主要用于DNA序列编辑、分析、克隆等方面。该软件拥有直观的图形用户界面、强大的序列编辑和分析功能、多样化的文件格式支持等特点，可以帮助生物科学研究人员高效地开展相关工作。
前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列表进行推测，挖掘出这些人员信息中可能购买自行车的群体，把他们交个营销部，剩下的事就是他们无情的对这群团体骚扰、推荐、营销....结果你懂的！ 本篇也是数据挖掘各层次间最高的产物，推测未知的事物。 应用场景介绍 通过前几篇文章对挖掘算法的介绍，其实应用的场景大部分是围绕着已经购买自行车这部分
选自Google Research Blog 作者：Praveen Paritosh等 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，谷歌官方研究博客发布了一个开源数据集，该数据集包含10万多条经标注的在线讨论语料，是迄今为止最大的在线讨论标注数据集。该数据集的构建者希望其能进一步推动机器学习和自然语言处理研究的进步。 项目地址：https://github.com/google-research-datasets/coarse-discourse 论文地址：https://research.google.com/pu
这个iris.data就是我们需要的数据了。点击进去，会在网页中显示数据。数据长这个样子。
在过去的四年里（在谷歌，以及之前的Comet Labs），我有机会与世界各地的数百家初创公司和公司合作，帮助他们定义他们的ML战略，从问题框架到结束 - 到 -最终实施在生产中运行的ML模型。我们共同致力于部署模型以提高运营效率（例如内部工具，DevOps等），摆脱瓶颈（例如，为客户服务团队提供“神奇的力量”），开发基于ML的产品功能，并构建新产品一起。
数据清理和特征工程是数据科学家和机器学习工程师们一天中最重要的部分之一，几乎我们每天都会和数据打交道，接触到这些数据工作。能够有效地清理数据获取干净核心的数据将保证后续工作有更好的结果。
CSV文件是由逗号分隔的值文件，其中纯文本数据以表格格式显示。它们可以与任何电子表格程序一起使用，如Microsoft Office Excel、Google Spreadsheets或LibreOffice Calc
想要把一张照片变成一个完整的3D模型，你可以利用3D打印机进行打印，或者从一堆图像中进行数字建模，以便在电影中能够达到栩栩如生的视觉效果。但是Nvidia已经成功地训练了神经网络，可以仅基于一张照片生成完全纹理化的3D模型。
光有大数据，却没有足够的数据分析能力和人才储备，交通大数据要想真正应用到实处，只能靠“大海捞针”？
说起计算机音乐的发展史，还要追溯到 1951 年，英国计算机科学家艾伦 · 图灵是第一位录制计算机生成音乐的人。近年来，深度神经网络的出现促使了利用大规模音乐数据进行训练来生成音乐的相关工作。
电子表格是办公的必备工具，有数以亿计的人在使用，而这些电子表格中的公式编辑功能允许用户对他们的数据执行复杂的分析和转换。尽管电子表格中的公式语言比通用编程语言更简单，但编写这些公式仍然很乏味且容易出错，终端用户更是如此。
1、Briefings in Bioinformatics | SGANRDA - 预测circRNA与疾病关联的半监督生成对抗网络
技术的创新在不断地“刷新”着传媒的体态，如何尽可能地做到对技术的日新月异“运筹帷幄”，让技术为“我们”所用，这个探讨，我们一直在进行中。在人工智能与传感技术正席卷几乎所有行业的当下，传媒业已然迎来挑战。机器人写作、无人机新闻打开“天眼”、传媒“算法”革命、微软“小冰”客服…… 在自然语言处理领域，文本情感分析将是攻克机器人理解文字语言情感的一项重要技术。借此新华网“感知未来——首届‘智能+’传媒超脑论坛”召开之际，新华网融媒体未来研究院特邀哈尔滨工业大学教授、社会计算与信息检索研究中心主任刘挺，与我们一起探
随着论文的公开，争议与挑战也随之而来。首先是准确性，此外更被关注的是数据隐私问题。如果连我们什么时候死亡都知道，那么还有什么是他们不知道的？
大型语言模型虽然性能优异，可以用零样本或少样本提示解决新任务，但LLM在实际应用部署时却很不实用，内存利用效率低，并且需要大量计算资源。
随着大数据时代的来临，数据挖掘和分析在商业决策中扮演着越来越重要的角色。商店的顾客消费行为数据是商业决策的关键信息之一，通过对这些数据的深入分析，可以更好地理解顾客的消费习惯和偏好，从而优化商品销售策略，提高销售业绩。
近日，谷歌发布了他们使用深度学习预测天气的最新结果，在对之前降水量预报的研究基础上，提出了名字为MetNet的神经网络。
数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：
---- 新智元报道 来源：网络 编辑：LRS 【新智元导读】最离谱的论文长什么样？有一个博主创建了一个博客，欢迎大家投稿各种长的像论文的论文。有个网友投稿，用时序模型分析女友的情绪，从数据收集到结论分析一应俱全，而他做的这一切竟然都是为了能安心打游戏！ 女朋友的情绪和股票市场同样都是风雨难测，不同的是有大量从业人员使用各种各样的时序模型来研究，但女朋友的情绪却没有得到多少学者的关注。 最近Reddit上一个帖子火了，有一篇论文发表在Journal of Astrological Big Data
报告信息 Artificial intelligence:opportunities and implications for the future of decision making（人工智能：未来决策制定的机遇与影响） 学习翻译者：徐金海 倪红福 时间：2017年12月28日 全文约14000字编辑:Jessie 该文是英国政府发布的第一份人工智能报告，为了继续保持英国在人工智能领域的世界领先地位，发挥人工智能对英国经济的促进作用，报告中定义了何为人工智能，并探讨了其在英国政府部门中的应用，对劳动
来源：机器学习AI算法工程本文约1700字，建议阅读5分钟任务是中医药领域的问题生成挑战，而问题生成属于NLG中重要的一种应用。 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq模型来端到端地实现问题生成，而模型的输入为篇章和答案，输出为问题。 文本长度分布 篇章文本长度在100以下的数据较少，长度区间400-
在 Kaggle 的世界，软件开发者、金融模式和行为研究公司 Deep trading 的创始人 Yam Peleg 称得上一位「大神」。目前，他在 Notebooks Grandmaster 中排名第 11，在 Discussion Grandmaster 中排名第 5。
http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Kim_Video_Panoptic_Segmentation_CVPR_2020_paper.pdf
自新冠疫情席卷全球以来，大众一直希望通过专业的统计模型来了解病毒可能会带来的影响。其中有两个模型最受公认，一个来自伦敦帝国理工学院，一个来自西雅图的华盛顿大学健康数据与评估研究所(IHME)。
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
本文作为数据科学博客马拉松（https://analyticsvidhya.com/blogathon）的一部分发表。
数据是数据科学中必不可少的一环。如果没有数据，那么数据科学中所有的算法都将是一纸空谈，毫无利用价值。
很高兴可以和大家分享深度学习在短视频视觉内容分析中的应用，分享包括四个方面，首先回顾深度学习的发展历程和讲述深度学习在短视频领域进行自动化视频内容分析的意义和必要性，再结合美拍短视频业务分享我们将深度学习应用到视频内容理解中遇到的问题和解决思路，最后从产品、数据以及技术层面展望后续的一些优化方向。
今年加州的野火已经蔓延了数十万英亩，当地居民被迫疏散，迅速蔓延的火势已致数十人死亡，超过300人下落不明。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
编辑部 微信公众号 关键字全网搜索 『量化投资』：排名第一 『量 化』：排名第二 『机器学习』：排名第三 我们会再接再厉 成为全网优质的金融、技术技类公众号 系列文章（点击即可查看） 机器学习该如何应用到量化投资系列（一） 机器学习该如何应用到量化投资系列（二） 机器学习该如何应用到量化投资系列（三） 目录 ⊙机器学习 & scikit-learn简介 ⊙HS300历史数据特征一览 ⊙基于历史涨跌的机器学习预测模型构建字 机器学习 & scikit-learn简介 简单说：机器学习算法是一
本文简要介绍CVPR 2019的Oral论文：Why ReLU Networks Yield High-Confidence Predictions Far Away From the Training Dataand How to Mitigate。该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 投稿作者 | 袁峻峰 编辑 | bian zheng 前序 本文是以郝伯特·西蒙的过程理性理论结合AlphaGo算法步骤探讨量化基本面分析法的分析方式，而不是讨论如何使用量化基本面分析法预测公司股价。 量化基本面分析法（Quantamental）将量化和基本面两种方法结合起来，是近几年随着市场电子化、大数据、自然语言处理技术快速发展产生的新的基本面分析法。现在已经是DT时代，发挥海量数据价值已成为可能。以下讨论都是假设已合法的收集相关数据包括交易、消费、关注度、GPS、
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】OpenAI的GPT-4在万众瞩目中闪亮登场，多模态功能太炸裂，简直要闪瞎人类的双眼。李飞飞高徒、斯坦福博士Jim Fan表示，GPT4凭借如此强大的推理能力，已经可以自己考上斯坦福了！ 果然，能打败昨天的OpenAI的，只有今天的OpenAI。 刚刚，OpenAI震撼发布了大型多模态模型GPT-4，支持图像和文本的输入，并生成文本结果。 号称史上最先进的AI系统！ GPT-4不仅有了眼睛可以看懂图片，而且在各大考试包括GRE几乎取得了满分成绩，
模型选择和超参数优化是机器学习技术应用过程中的关键步骤。给定⼀个机器学习任务，人工参与模型选择以及超参数优化通常是⼀个耗时、繁琐的过程。为了解决这样的问题，⼀些关于自动化机器学习的研究工作被提出，比如 Auto-WEKA 、Auto-Sklearn 和 Auto-Keras 等。
图神经网络（GNN）是一种深度学习的方法，特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略，GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中，GNN表现得都特别好。
笔者是一名软件工程在读研究生，同样是机器学习的爱好者，希望我所总结的内容能以简单直白的方式帮助读者们理解机器学习并了解如何利用Python来做机器学习。不需要走很多弯路，只需要准备好python的JupyterNotebook或Pycharm等，做好笔记。我很快带你入门。
React Spectrum Libraries 是一系列的库和工具，旨在帮助开发者构建适应性强、可访问性好且稳健的用户体验。核心优势：
大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。
作为一名未来学家，我的工作是展望未来——所以，每年我都会著文预测未来一年将会影响数字世界的新兴科技趋势。哪些技术最具吸引力？商业领袖应做哪些准备，应对重大趋势？
无论乘飞机，还是赶高铁，公共交通如今依然是多数人的选择。但是常常遇到的排队、拥堵等问题，却让出行的体验大受影响。如何才能在出行中获得更好的体验？在12月27日的数据侠线上实验室，DT君邀请到2017年上海开放数据创新应用大赛（SODA）“种子奖”团队QuickPath成员、邓韩贝公司（dunnhumby）数据科学家黄依米、咨询经理吴今回，以机场交通为例，为我们带来了一套优化机场交通体验的大数据方案。
2020年4月2日，《Nature Methods》编辑部发表社论——“Science in the time of coronavirus”，介绍了当前疫情大爆发状况下全球的科研现状，同时对呼吁政府和社会给予基础科学研究更多重视。
来源：机器之心本文约2300字，建议阅读9分钟本文介绍了MIT和哈佛大学博德研究所等机构的最新研究。 来自 MIT 和哈佛大学博德研究所等机构的一项研究刚刚登上了 Nature 封面。他们创建了一个数学框架来预测基因组中非编码序列的突变及其对基因表达的影响。研究人员将能够利用这些模型来设计细胞、研发新药、寻找包括癌症和自身免疫性疾病在内的疾病新疗法。 尽管每个人类细胞都包含大量基因，但所谓的「编码」DNA 序列仅占人类整个基因组的 1%。剩下的 99% 由「非编码」DNA 组成，非编码 DNA 不携带构建蛋
来源：DeepHub IMBA 本文约1300字，建议阅读5分钟 在本文中，我们将了解什么是特征工程以及如何将其应用于您的机器学习算法。 介绍 在我们进一步研究之前，我们需要定义机器学习中的特征。 如果您不熟悉机器学习，那么特征就是机器学习算法模型的输入。 什么是特征工程？ 特征工程使用数学、统计学和领域知识从原始数据中提取有用的特征的方法。 例如，如果两个数字特征的比率对分类实例很重要，那么计算该比率并将其作为特征包含可能会提高模型质量。 例如有两个特征：平方米和公寓价格。您可能需要通过获取每平方米价
选自MIT News 作者：Raleigh McElvery 机器之心编译 编辑：小舟、张倩 来自 MIT 和哈佛大学博德研究所等机构的一项研究刚刚登上了 Nature 封面。他们创建了一个数学框架来预测基因组中非编码序列的突变及其对基因表达的影响。研究人员将能够利用这些模型来设计细胞、研发新药、寻找包括癌症和自身免疫性疾病在内的疾病新疗法。 尽管每个人类细胞都包含大量基因，但所谓的「编码」DNA 序列仅占人类整个基因组的 1%。剩下的 99% 由「非编码」DNA 组成，非编码 DNA 不携带构建蛋白质的
一般来讲，当小行星飞临地球时，人们需要几小时的时间来评估它的危险程度、做好相应的准备。而就在上周，当人们将小行星2016 UR36（10月25日被发现，31日凌晨与地球轻轻掠过）的相关数据上传到NASA的Scout系统中，仅仅几分钟后，该系统便预测出这颗小行星会与地球擦肩而过。 据悉，Scout系统的目的是加速对观测到的小行星的分析处理过程，更快地识别出它们是否会对地球产生威胁，以便让NASA做好相应的准备。通常，地心引力是影响天体运动轨迹的最主要因素。而在本质上，Scout所要做的就是搜集天体的各项数据，
先前的发言者已经讨论了如何消费视觉数据来训练能够拥有良好图像表示的视觉理解模型，以及如何构建更通用的图像理解模型。接下来，我们将稍微探讨反向过程，即如何产生视觉数据。在这个教程环节中，我们将重点放在所谓的对齐视角上，看看如何获得与人类意图一致的数据，使得这些数据更有用。
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
百度百科这样解释：是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。
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