对于AI来说，将段落总结成句子并不容易。这是因为它需要对文本的语义理解，这超出了大多数现有的自然语言处理模型的能力。但微软的研究人员最近证明，这并非完全不可能。...在预印本服务器Arxiv.org上发表的一篇论文“Structured Neural Summarization”中，英国剑桥微软研究院的科学家们描述了一个AI框架，可以推断“弱结构”文本中的关系，使其NLP模型在一系列文本摘要任务上优于传统的模型...研究人员写道：“摘要是自然语言处理系统的一项经典任务，即将大量复杂的输入压缩成较小的表征形式，保留输入的核心语义。自动摘要需要机器学习组件识别重要的实体和它们之间的关系,而忽略冗余和常见的概念。...从文章片段中产生的摘要 团队设置序列GNN模型到三个汇总任务：方法命名，或在给定源代码的情况下推断代码函数（或方法）的名称；方法文档，预测方法功能的描述；NL总结，根据给定的文本输入创建一个新的自然语言摘要...第一个任务选择了两个数据集：一个小型Java数据集，分别用于训练，验证和测试；第二个数据集从GitHub挖掘的C＃23个开源项目生成。
虽然transformers 在文本到文本或文本到图像模型中非常有效，但将transformers 应用于时间序列时存在一些挑战。...虽然稳定扩散模型使用嵌入来生成图像，但嵌入可用于生成对时间序列模型有用的附加输出。...我们称这个过程为自注意力，因为它决定了模型应该最关注哪些单词。 为了计算自注意力，编码器为每个单词创建三个向量——查询向量、键向量和值向量。通过将短语乘以三个矩阵来创建向量。...通过允许一个头专注于长期依赖性，而另一个头专注于短期依赖性，将多头注意力应用于时间序列可以产生类似的好处。...用例：微服务架构上的延迟 让我们将时间序列模型应用于在线精品店。该商店有 11 个微服务，包括允许用户添加和删除商品的购物车服务以及允许用户搜索单个产品的目录服务。
使用MITRE ATT＆CK的模型分析这些日志将帮助检测对网络基础结构执行的操作是否合法。 当前，MITRE ATT＆CK模型尚未将网络设备及其操作系统分类为“Platform”（平台）。...授权将主要用于缓解风险，并确保网络管理员帐户具有执行其功能所需的最少特权。 在目前的244种Enterprise ATT＆CK技术中，其中64种可以应用于网络设备。...通常在网络操作系统中，可以缩短命令，并且该命令仍将运行，例如，可以将“show history all”缩短为“s hi a”，并且仍然给出相同的结果。...但是，使用AAA登录时，TACACS将记录完整的预期命令。因此，在为正在运行的某些命令编写检测分析时，仅必须考虑完整命令。...将网络设备分段在不同的VLAN上，按照最佳业务实践安全地配置设备，更改默认凭据，适当地打补丁，应用最小特权概念，启用远程日志记录，并遵循NIST治理框架。
近日，来自中国香港大学的罗平团队、腾讯 AI Lab 的研究者联合提出一种新框架 DiffusionDet，将扩散模型应用于目标检测。...据了解，还没有研究可以成功地将扩散模型应用于目标检测，可以说这是第一个采用扩散模型进行目标检测的工作。 DiffusionDet 的性能如何呢？...在训练阶段，将方差表（schedule）控制的高斯噪声添加到 ground truth box，得到 noisy box。...研究者将高斯噪声添加到填充的真值框。噪声尺度由如下公式（1）中的 α_t 控制，它在不同的时间步 t 中采用单调递减的余弦调度。 训练损失。...一旦模型经过训练，它就可以用于更改推理中框的数量和样本步骤数，如下图 4 所示。DiffusionDet 可以通过使用更多框或 / 和更多细化步骤来实现更高的准确度，但代价是延迟率更高。
本文为英伟达GPU计算加速系列的第四篇，主要基于前三篇文章的内容，以金融领域期权估值案例来进行实战练习。...阅读完以上文章后，相信读者已经对英伟达GPU编程有了初步的认识，这篇文章将谈谈如何将GPU编程应用到实际问题上，并使用Python Numba给出具体的B-S模型实现。 ?...各行各业（包括金融量化）都可以将本领域的问题转化为机器学习问题。...Black-Scholes模型简介 Black-Scholes模型，简称B-S模型，是一种对金融产品估价的数学模型。...金融主要是在研究现在的钱与未来的钱的价值问题，B-S模型就是一种对期权产品初始价格和交割价格估值的方法。模型的公式如下。 ?
这项工作探讨了如何将通用 LLMs 改用于专门领域的有效任务求解器。研究者提出了一个新颖且与模型无关的框架，用于学习自定义输入标签（input tags）。...二、主要内容 在 LLMs 领域中，一个长期存在的挑战是将最初设计用于一般用途的模型适应到专业领域并表现出色。感兴趣的领域通常涵盖高度专业化的学科，例如物理和生物医学。...为了弥补这一差距，Tag-LLM 框架旨在利用特定领域的输入标签，将通用 LLM 重新应用于专门的任务。...模型将最后一个隐藏状态传递到特定任务的头部，以生成所需的预测类型（例如，在本例中为标量结合亲和值）。 Tag-LLM 的设计和实现 Tag-LLM 将输入标签分为两类：领域标签和函数标签。...随着 p 值的增加，测试误差先减小后增大。这表明，虽然增加的自由度最初是有益的，但超过某个阈值可能会导致过拟合训练数据，从而阻碍测试时的性能。
约束 然后，单击Storyboard编辑器左下角的第四个图标，将新约束添加到场景视图中。定义约束以确保您的用户界面适应不同的屏幕尺寸或设备方向。设置为0的顶部，左，右和底部。...然后，让我们用一个小消息将它添加到场景中。...= 0.0245 case "AppleWatch": scale = 0.0000038 default: scale = 1 } 在返回之前将模型缩放到我们之前分配的值...将隐藏和显示两种情况，因此隐藏值是布尔值。然后我们声明一个SCNAction用于淡入淡出，淡出用于隐藏和淡入显示。这些行动将运行根据是否隐藏是真还是假，一前一后。为此目的使用序列。...请记住，如果显示模型，我们将隐藏焦点方块，反之亦然。如果这两个因子的值不相等，我们将改变焦点平方的isHidden值。
如果正在寻找一种将机器学习模型部署为生产Web服务的工具，那么 “ Cortex” 可能是一个不错的选择。...这个开源平台是使用AWS SageMaker服务模型或通过AWS服务（例如Elastic Container Service（ECS），Elastic Kubernetes Service（EKS）和Elastic...Compute Cloud（EC2）甚至是开放式）创建自己的模型部署平台的替代方案。...Cortex部署示例 情感分析：使用Cortex部署BERT模型进行情感分析 https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.11/examples/tensorflow.../sentiment-analyzer 图像分类：部署一个Inception模型以使用Cortex对图像进行分类 https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.11
3.2061 ## 有效|痊愈 2.6672 0.6065 4.3979 ## ## Residual Deviance: 150.0294 ## AIC: 158.0294 结果也是没有给出P值...，手动计算P值： p <- pnorm(abs(coef(summary(fit))[, "t value"]),lower.tail = F)*2 p ## X1女 X2新型疗法...无效|有效 有效|痊愈 ## 1.425572e-02 1.392807e-04 1.345300e-03 1.092866e-05 这次broom::tidy(fit)并没有直接给出P值：...0.94 ## -------------------------------------------- ## ## H0: Parallel Regression Assumption holds P值...模型整体的显著性检验： # 先构建一个只有截距的模型 fit0 <- polr(Y ~ 1, data = df,Hess = TRUE,method = "logistic") # 两个模型比较 anova
Mamba的效率来自于它的双向状态空间模型，与传统的Transformer模型相比，理论上可以更快地处理图像数据。 处理图像本质上比处理文本要复杂得多。...Vision Mamba Encoder Vim模型首先将输入图像划分为小块，然后将小块投影到令牌中。这些令牌随后被输入到Vim编码器中。...与用于文本序列建模的Mamba模型不同，Vim编码器在正向和反向两个方向上处理标记序列。 还记得双向LSTM么，Vim的一个突出特点是它的双向处理能力。...与许多以单向方式处理数据的模型不同，Vim的编码器以向前和向后的方向处理标记。双向模型允许对图像上下文进行更丰富的理解，这是准确图像分类和分割的关键因素。...总结 论文介绍了一种将Mamba用于视觉任务的方法，该方法利用双向状态空间模型(ssm)进行全局视觉上下文建模和位置嵌入。
文章目录 一、将 两头堵模型 抽象成业务模块函数 二、完整代码示例 一、将 两头堵模型 抽象成业务模块函数 ---- 将 两头堵模型 抽象成业务模块函数 相关要点 : 形参返回值 : 函数的返回值 ,...一般使用 函数形参 间接赋值 进行返回 ; 下面的代码中 int *count 是返回值 ; int get_count(char *str_all, int *count) 函数返回值 : 函数的返回值...NULL) { printf("error : str_all == NULL || count == NULL"); return -1; } 形参返回值操作...: 函数的真正返回值 , 不要急着写入到指针指向的内存中 , 先放在局部变量中 , 最终执行完毕后 , 再写出到指针指向的内存中 ; // 保存非空字符串长度 , 局部临时变 , 计算结果...int count_tmp = 0; // 计算结果 count_tmp = j - i + 1; // 通过间接赋值设置返回值 *count = count_tmp;
将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频，从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子，以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。...蓝色代表低值，红色代表高值。 ? ?...它公开了一个可以在任何模型fit(.)方法中包含的Keras回调函数。...在默认情况下，keras_weight_animator将每100个批处理的层权值以PNGs格式保存在名为epoch_XXX-layer_NAME-weights_YY.的文件夹中的output_directory...将这个设置为True之后会自动为你提供mp4格式的视频。
100;1000]; % number of training samples N_val = 10000; % number of validation samples p...% Generate true class labels and draw samples from each class pdf label_val = (rand(1,N_val) >= p(...find(label_val==1))]; x_val = generate_data(n,N_val,label_val,mu,Sigma,Nc_val); %% Part 1: Minimum P-Error...pE(i) = pFA(i)*p(1)+(1-pCD(i))*p(2); % Total error prob. end % Find minimum error and...'); title('Minimum Expected Risk ROC Curve'); legend('ROC Curve', 'Calculated Min Error'); xlabel('P_
最近提出的基准数据集FS-Mol为活性预测任务提供了仅四个标记分子，因此模型必须能够有效地从其他任务中转移知识，这显然不试用于如上图a部分所示的模型构建形式。...值得注意的是，目前流行的对比学习框架（没有标签的成对数据），将匹配数据对与生成的不匹配数据对进行对比，而作者在这里采用的是依据数据集已有的标签来构建文本和分子的数据对（即分子对文本描述的任务有活性时，设置为匹配的数据对...模型表示能力：为了检查模型学习到的分子表示是否可转移到其他任务上，文章选取MoleculeNet作为基准数据集，将CLAMP与其他方法进行对比。...作者还指出，尽管语言模型原则上可以用于零样本活性预测，但它们在这个任务上表现不佳，并且计算成本较高。...参考资料 Seidl, P., Vall, A., Hochreiter, S., & Klambauer, G. (2023).
本安装指南将帮助您安装Polr 2.0，Polr的最新版本。...，您需要在操作系统的Apache配置文件夹（例如 /etc/apache 2/已启用站点 或 /etc/httpd/已启用站点 ）或将虚拟主机添加到 httpd-vhosts.conf文件如下所示： Replace...但是，不建议将SQLite与Polr一起使用。...副本 resources/views/env.blade.php 到 .环境在根目录 并适当地更新这些值。不要在新的 .环境。你可以走了 某些部分为空白或注释掉以使用默认值。...您还需要通过mysql或图形SQL界面将admin用户插入到users表中。
PiSSA和LoRA一样，都是基于这样的前提：对模型参数的改变会形成一个低秩矩阵。 这种方法通过将模型中的矩阵表示为两个可训练矩阵的乘积，辅以一个用于错误校正的残差矩阵，优化了紧凑的参数空间。...利用奇异值分解（SVD），PiSSA初始化主奇异值和奇异向量以训练这两个矩阵，同时在微调过程中保持残差矩阵静态。 PiSSA与LoRA的架构相一致，继承了诸如可训练参数减少、轻松部署等好处。...但是与LoRA不同，使用PiSSA进行微调的过程与完整模型过程相似，会避免无效的梯度步骤和次优结果。...在LLaMA 2-7B、Mistral-7B-v0.1和Gemma-7B模型的多个任务的比较实验中，PiSSA凭借卓越的表现脱颖而出。以主奇异值和向量初始化的微调适配器产生了更好的结果。...论文中将奇异值分解应用于预训练模型的权重矩阵，以提取主要成分。然后使用这些成分来初始化一个名为PiSSA的适配器。微调PiSSA在开始阶段可以密切复制完整模型微调的效果，同时保持良好的参数效率。
1.删除法 如果缺失值的比例很小，且不影响整体的数据结构，即缺失值类型是完全随机缺失时，可以考虑将缺失值删除，该方法操作非常简单，使用函数na.omit()就可以将含有缺失值的行删除。...complete.cases(algae)) [1] 0 2.替换法 直接删除含有缺失值的行记录的代价和风险较大，故我们可以考虑将缺失值部分替换掉，如用均值去替换，即均值替换法，该方法根据变量的不同类型选择不同的替换...多重插补的主要思想是:利用蒙特卡洛模拟法(MCMC)将原始数据集插补成几个完整数据集，在每个新数据集中利用线性回归(lm)或广义线性回归(glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣并返回完数据集...，“polyreg”表示多项式拟合，“polr”表示采用比例优势模型拟合等。...4到11列数据，默认插补查补数据集为5个;然后创建fit对象，用于设定统计分析方法，这里指定线性回归，则fit是一个包含4个统计分析结果的列表对象;再创建pool 对象，该对象将前面的四个统计分析结果汇总
作者：田小幺 编辑：李宝珠，三羊 封面图来源：摄图网 广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强 (XGBoost) 算法的机器学习模型，可用于 P-SOC 空气电极的筛选。 新能源现在有多火？...为了解决这一难题，广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强 (XGBoost) 算法的机器学习模型，可用于 P-SOC 空气电极的筛选，并且扩展了机器学习在燃料电池关键材料方面的应用。...） 虽然 XGBoost 模型和 RF 模型都表现出优异的预测性能，但从下图中可以看出，当目标变量的实际值较大时，RF 模型会低估其预测值，相比之下，XGBoost 模型的预测值在1:1线两侧的分布更为均匀...随后，研究团队基于机器学习预测结果和密度泛函理论 (Density Functional Theory, DFT) 计算，成功筛选出一种用于 P-SOCs 的高效空气电极材料 LCN91，其活化能可与众所周知的空气电极相媲美...在机器学习中，特征重要性分数用于在构建预测模型时确定每个特征的相对重要性。结合实验经验和理论，特征重要性排序可以帮助我们验证所构建的机器学习模型，提高模型的可解释性。
显然是不合适的，它至少有两个致命的缺陷：1、概率估 计值可能超过1，使得模型失去了意义;(要解决这个问题并不麻烦，我们将预测超过1的部分记为1，低于0的 部分记为0，就可以解决。...这个解决办法就是计量里有一定历史的tobit模型)2、边际效应假定为不变，通常来说 不合经济学常识。考虑一个边际效应递减的模型(假定真实值为蓝线)，可以看到线性模型表现很差。...P(Yi=0|Xi)=1-π(Xi)，于是得到一个观测值的概率P(Yi)=π(Xi)Yi[1-π(Xi)] 1-Yi假设各观测独立，对logistic回归模型来说，其对数似然函数为： 于是便可求解出logistic...logistic回归认为二分类变量服从伯努利分布，应当选择logit，而且从解释的角度说，p/ (1-p)就是我们常说的odds ratio，也就是软件报告中出现的OR值。...我们将多项logit模型的数学表述叙述如下： 假定对于第i个观测，因变量Yi有M个取值：1,2，…，M，自变量为Xi，则多项logit模型为： 与logistic回归的似然估计类似，我们可以很容易写出多项
，它至少有两个致命的缺陷：1、概率估 计值可能超过1，使得模型失去了意义;(要解决这个问题并不麻烦，我们将预测超过1的部分记为1，低于0的 部分记为0，就可以解决。...这个解决办法就是计量里有一定历史的tobit模型)2、边际效应假定为不变，通常来说 不合经济学常识。考虑一个边际效应递减的模型(假定真实值为蓝线)，可以看到线性模型表现很差。...P(Yi=0|Xi)=1-π(Xi)，于是得到一个观测值的概率P(Yi)=π(Xi)Yi[1-π(Xi)] 1-Yi假设各观测独立，对logistic回归模型来说，其对数似然函数为： 于是便可求解出logistic...logistic回归认为二分类变量服从伯努利分布，应当选择logit，而且从解释的角度说，p/ (1-p)就是我们常说的odds ratio，也就是软件报告中出现的OR值。...我们将多项logit模型的数学表述叙述如下： 假定对于第i个观测，因变量Yi有M个取值：1,2，…，M，自变量为Xi，则多项logit模型为： 与logistic回归的似然估计类似，我们可以很容易写出多项
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