这使得我们开始的时候不是扁平的。现在让我们来看一幅来自MNIST数据集的手写图像。这个图像有两个不同的维度，高度和宽度。 ? 高度和宽度分别为18 x 18。...这些尺寸告诉我们这是裁剪过的图像，因为MNIST数据集是包含28 x 28的图像。现在让我们看看如何将这两个高度轴和宽度轴展平为单个长度为324的轴。 上图显示了我们的扁平化输出，其单轴长度为324。...让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...展平张量的特定轴 在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...然后，展平后的通道将在张量的单个轴上并排排列。让我们来看一个代码示例。 我们将构建一个示例RGB图像张量，高度为2，宽度为2。
禁用 rollup 功能后，Druid 将为输入数据中为每一行存储一行，而不进行任何预聚合。 德鲁伊中的每一行都必须有一个时间戳。数据总是按时间划分，每个查询都有一个时间过滤器。...这样可以避免在"sales”表中引用相同产品的不同行上重复产品名称和类别。 而在 Druid 中，通常使用完全展平的数据源，这些数据源在查询时不需要 join。...考虑是否要启用 rollup 以进行预聚合，还是要禁用 rollup 并按原样加载现有数据。Druid 中的 rollup 类似于在关系模型中创建汇总表。...考虑启用 rollup，这将使 Druid 可能将多个点合并到 Druid 数据源中的一行中。 如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。...如果你嵌套了数据，请使用flattenSpec展平数据。 如果您的日志数据主要具有分析用例，请考虑启用 rollup。
例如，物联网的核心是传感器和数据采集技术，人工智能技术可以对传感器采集的海量数据进行分析和处理，从中提取有用信息。...在智能制造系统中，通过物联网技术将各种生产设备连接起来，利用人工智能技术对生产过程进行智能控制和优化，如通过机器学习算法对生产数据进行分析和预测，实现自动化故障诊断和预防性维护等。...在智能物流系统中，通过物联网技术对物流过程中的各个环节进行实时监控和数据采集，利用人工智能技术对数据进行分析和预测，实现智能化路线规划和优化、自动化库存管理等。...在智能农业系统中，通过物联网技术将各种农业设备连接起来，利用人工智能技术对农业生产过程进行智能控制和优化，如通过机器学习算法对土壤、气候等数据进行分析和预测，实现自动化灌溉和施肥等。...先载入 MNIST 经典数据集并归一化；搭建 Sequential 模型，含输入展平、隐藏层与输出层；选定交叉熵损失、Adam 优化器训练；最终评估模型准确率，助新手快速上手图像分类实战。
此外，我们还特别收集了负样本集，以确保数据集的质量。...为了评估化合物数据的多样性，我们进行了 Murcko 骨架分析，发现了丰富多样的骨架，确保了 ChemFH 在 FH 预测中的准确性和稳健性。...为确保预测模型的泛化能力，我们将收集的数据集按8:1:1的比例划分为训练、验证和测试集。为获得稳定的预测性能结果，在训练之前我们对数据集进行了十次划分，并计算了每个统计量的标准偏差。...姜黄素源自姜黄，受到生物医学研究的广泛关注，但在临床试验中显示出低效特征，表明存在潜在的假阳性。ChemFH预测结果显示姜黄素具有胶体聚集、化学反应性和FLuc抑制活性，与实验结果一致。...此外，我们还用ChemFH重新评估了已知具有FH性质的169种药物或临床试验化合物，结果显示平均预测精确度为0.923。
验证数据 为了验证数据集看起来是否正确，让我们绘制训练集中的前 25 张图像并在每张图像下方显示类别名称。...通常情况下，随着宽度和高度的缩小，你可以承受（计算上）在每个Conv2D层中增加更多的输出通道。...在顶部添加密集层 为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。...首先，您将 3D 输出展平（或展开）为 1D，然后在顶部添加一个或多个 Dense 层。CIFAR 有 10 个输出类，因此您使用具有 10 个输出和 softmax 激活的最终 Dense 层。...summary(modl) 如您所见，我们的 (3, 3, 64) 输出在经过两个 Dense 层之前被展平为形状为 (576) 的向量。
实验结果在三个基准数据集上验证了PT-Former的优越性，包括季节变化CD（SVCD）数据集、学习视觉和RS实验室建筑CD（LEVIR-CD）数据集和WHU-CD数据集，证实了PT-Former在RS...Transformer块 重新审视Transformer中的自注意力：在基于Transformer的视觉任务中，特征图F的大小为H×W×C，通常被展平为大小为N×C的标记T，作为Transformer块的输入...此外，对于CD任务，特征之间的位置关系极其重要；例如，在检测学习视觉和RS实验室建筑CD（LEVIR-CD）数据集中的变化建筑物时，建筑物边缘的一些像素最有可能被遗漏，引入位置嵌入后，边缘像素的位置信息使它们更容易被检测到...例如，在阴天和晴天拍摄的同一建筑物也存在很大的视觉和特征差异，这在本文中被定义为跨时相移位，整个数据集中预时相图像和后时相图像之间的跨时相移位往往是相同的。...通过图2中的补丁嵌入，双时相特征被嵌入并展平为标记T1和T2，形状为N×C。在TDPM中，T1和T2首先被相减以获得绝对操作的跨特征差异标记Td。然后，Td与T1和T2连接以获得差异融合特征。
它在跨多个领域的大规模时间序列数据集上进行训练。如图1，与现有范式相比，普适预测面临三个关键问题：i) 多频率，ii) 任意变量预测，iii) 分布变化。...本文工作 上图是本文MOIRAI框架图， 作者首先提出学习多个输入和输出投影层，以处理来自不同频率时间序列的不同模式。...概括一下： MOIRAI采用基于patch的非重叠方法，通过掩码编码器架构对时间序列进行建模。提出的将架构扩展到任意变量设置的一项修改是“展平”多变量时间序列，将所有变量视为单个序列。...总结来说：MOIRAI在所有模型规模下都优于Monash基准中的所有基线，显示出统一训练方法带来的强大的分布内和跨领域能力。...每个MOIRAI实例都是在多个数据集上评估的单一模型，而基线模型通常是每个数据集训练一个模型。 未来工作思考 参数和调优方面，几乎没有进行超参数调优。
在新品扎堆，黑科技频出的CES上，如何才能尽可能准确掌握今年科技走向？学会分析展前发布会是关键。...索尼：在AI的路上，我们一去不复返 在索尼展前发布会上，索尼集团总裁兼CEO平井一夫携Aibo小狗造型家庭伴侣机器人，出现在了众人眼前。...平井一夫虽然并没有对Aibo进行详细的介绍，但其在发布会上郑重宣布Aibo项目正式重启。平井一夫表示，Aibo只是索尼在AI方向发展的第一步，以后还会给我们带来更多的惊喜。 ?...此外，高通还计划把5G带入汽车领域，并且高通会为汽车领域推出新的平台，以带来更好的使用体验。...关于智能物联网的构建，三星表示，其计划在今年春天，把物联网应用，包括三星连接、智能家居、智能视图等，整合到SmartThings应用程序中，方便用户通过手机、电视或者汽车来更好地使用SmartThings
在本文中，作者介绍了一种称为FlattenQuant的方法，通过展平张量中的大通道，显著降低张量的最大值，以实现比特张量量化且精度损失最小。...在本文中，作者提出了一种称为Flatten-Quant的方法，以实现精确的低比特每张量量化。该方法包括将具有较大值的通道展平，并添加额外的通道以容纳这些值。...利用这个数据集，作者可以通过分析激活和权重的值分布来推导出每一层所需的量化参数。...表4展示了作者实验中LLMs相应的设置。在OPT的6.7b、13b、30b和66b模型上，作者的方法一致地实现了近50%的层量化，使用了INT4。另外，展平的比例主要保持在25%的范围内。...为了确定最佳的量化过程，作者在WikiText-2数据集上进行了全面的消融研究。 通道平滑表7显示了通道平滑操作在三款OPT模型上带来了显著的准确度提升。
有时，导航栏的右侧包含一个控件，如编辑或完成按钮，用于管理活动视图中的内容。在拆分视图中，导航栏可能会出现在拆分视图的单个窗格中。...有关开发人员的指导，请参阅UINavigationBar。 提示不需要导航时使用工具栏，或者想要多个控件来管理内容。请参阅工具栏。 导航栏标题 考虑在导航栏中显示当前视图的标题。...在大多数情况下，标题可帮助人们了解他们正在查看的内容。但是，如果导航栏标题似乎是多余的，可以将标题留空。例如，Notes不会为当前注释标题，因为第一行内容提供了所需的所有上下文。 ?...后退按钮总是执行单个操作 - 返回到上一个屏幕。如果您认为在没有当前屏幕的完整路径的情况下，人们可能会迷失方向，请考虑对应用程序的层次结构进行展平。 给文本标题按钮足够的空间。...对于开发人员指南，请参阅UIBarButtonSystemItemFixedSpace在恒定值的UIBarButtonItem。 考虑在导航栏中使用分段控件来展平应用程序的信息层次结构。
虽然SVM是过去的主要算法，但深度学习技术在能够根据神经影像学数据集的扫描将精神分裂症病例与健康对照区分开来方面显示出同等或改进的前景。...较小的样本在其模型中容易出现过拟合，并且其结果通常不能推广到较大的数据集。此外，基于一种特定类型的扫描仪和扫描协议的数据集构建的模型通常不能很好地处理在另一种环境中收集的数据。...基于12个数据集的荟萃分析显示，预测明确定义的治疗反应的总体敏感性和特异性为 81%。很少有研究评估符合治疗耐药标准的患者的静息状态功能连接模式，方法学的差异排除了有意义的结论。...在参加氯氮平试验的难治性受试者中，对该药物的反应与背尾状体和额顶叶网络之间皮质纹状体静息状态功能连接的增加有关，这也预测了治疗前的反应。...在神经影像学中，需要研究人员联盟来满足对更大、更具代表性的数据集的需求，就像在临床试验中一样。
之后，许多变体被提出，这些变体通过不同的扫描路径将2D特征图展平为1D序列，使用S6模块进行建模，然后在多个扫描路径中整合结果。...然而，在将SSD/SSMs应用于视觉任务中存在一个主要问题，即图像数据本质上是非因果的，而SSD/SSMs具有固有的因果属性。另一个问题是，将2D特征图展平为1D序列破坏了各区块之间固有的结构关系。...作者在图1（a）中提供了一个说明，以更直观地理解这两个问题。在这个例子中，展平的1D序列中的中心标记仅限于访问之前的标记，无法整合后续标记的信息。...在开发基于Mamba的视觉模型时，一个核心挑战是将Mamba块的固有的因果性质适配到非因果的图像数据。最直接的方法包括使用不同的扫描路径将2D特征图展平为1D序列，然后使用S6块进行建模和整合。...作者将首先介绍实验设置，包括数据集的选择、评估指标以及所采用的方法。随后，作者将讨论实验过程中观察到的关键现象，并对实验结果进行详细分析。最后，作者将探讨这些结果对相关领域的潜在影响和意义。
为了建立JT-VAE模型来设计疟疾抑制剂，研究者们使用了在诺华内部恶性疟原虫增殖试验中测试过的分子。该数据集共有21065个分子，测量值为pIC50。...由于通过残差神经网络和潜变量的多个非线性组合对分析活动进行建模，分析活动与潜变量的单一线性组合之间的相关性较低，这是由数据点到单个主成分的线性投影所导致的。...在这四种化合物中，只有两种化合物（化合物1和2）被合成。两种化合物与训练集的Tanimoto相似性如图3所示。...在PvPI(4)K分析中，化合物1和2具有活性，IC50值分别为0.0028μM和0.0016μM。在同一实验中，PvPI(4)K的对照KDU731的IC50为172 pM。...进一步的工作还涉及多个分析和ADME参数的建模，以确保不同的作用机制、靶外活性和药代动力学参数。还计划开发算法以缩短计算时间。
错误原因分析该错误通常在使用机器学习算法时发生，特别是在使用sklearn库进行数据建模时。在机器学习算法中，输入数据通常是一个二维数组，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。...我们收集了房屋面积数据和对应的售价数据，我们将使用这个数据集来训练我们的线性回归模型。首先，我们将面积数据作为特征，售价数据作为标签。...我们使用训练好的模型对新数据进行预测，并将结果打印输出。 这个示例代码中的转换过程将一维数组转换为了二维数组，以满足线性回归模型对输入数据的要求。...最后，我们使用reshape()函数将数组c转换回一维数组d，并将其展平。...reshape()函数可以接受参数-1，表示将数组展平为一维数组。 希望通过以上介绍，你对numpy库中reshape()函数有了更详细的了解，并且能够在实际应用中灵活运用。
在嵌入的基础上使用CharNN架构以在不同的基准数据集(包括回归和分类任务)上产生更高质量的可解释QSAR/QSPR模型。...在过去，QSAR的大部分工作严重依赖于描述符，这些描述符以数字方式表示化合物的复杂图形结构的一些特征。在众多描述符家族中，计算分子图中子图出现次数的片段描述符由于计算简单而具有独特的地位。...在这种情况下，整个分子以SMILES字符串或图形的形式作为神经网络的输入。 SMILES符号允许在字符串中写入有机化合物的任何复杂公式，便于在数据库中存储和检索有关的分子信息。...1-溴-4-硝基苯的结构经AMES试验呈阳性。表5显示了该化合物的一种可能的SMILES的LRP程序的输出，即1c([N +] ([O-]) = O)ccc(c1)Br。...绿色条代表更易溶解的特征，而红色条显示相反的效果 几个芳香碳有负贡献，这是预料之中的，因为芳香化合物在水中溶解性差。
简介 一种基于卷积神经网络（CNN）的数据区域定位方法 结合视觉信息进行网页的分割（作者命名为VIBS） 1、CNN 基于卷积神经网路进行区域定位 CNN网络结构由3个阶段组成，如图所示 。...第一阶段设置卷积层和汇集层以学习图像的特征。第二阶段是设置展平图层所必需的，展平图层会将卷积图层和合并图层生成的特征图转换为一维矢量，以计算完整的连接图层。...除了为输出设置最后一个完全连接之外，第三阶段设置多个连接层以过滤先前层学习的特征。 网络架构设计使用13级CNN，包括5个采样层（S），6个卷积层（C）和2个完全连接层。...据区域检测的标准IOU，如果IOU > 50％，则数据区域被视为正样本。...区域定位主要步骤流程图如下 2、基于视觉信息的网页分割方法 VIBS 3、实验结果和分析 数据集（Lianjia、Complanet、Fangjia） 58,500个样本数据集，其中有195种具有不同大小和不同位置的图像样本
模型中包含的单个测量值 在解释影响预测的因素方面存在挑战，因此这些方法往往被视为“黑箱”方法；可以与解释性方法（如类激活映射）相结合，提供对模型决策的解释 资源开发 通常，由于模型参数的数量和训练数据集的大小较小...经过卷积层和池化层处理后，深度特征表示最终被展平为向量。接下来，完全连接的层将这些CNN衍生的图像特征转换为对应于目标输出的向量。...基于神经网络的模型在同一个机构的患者数据集上进行训练，并使用两个数据集进行验证：内部验证和另一个临床试验验证（EORTC-26101），在该试验中，相对于神经肿瘤学（RANO）标准中的反应评估，它在生存预测方面的表现几乎高出...他们对ICIs已完成的MOSCATO试验进行了影像组学分析建模，该试验收集了RNA测序数据和肿瘤活检样本，使用癌症基因组图谱（TCGA）中与CD8基因表达相关的数据集，以及其他两个独立的数据集（分别具有肿瘤免疫表型关联和...这些组织已经在生物标记物开发中发挥了关键作用，因为来自完成的合作小组领导的临床试验的数据集可以提供足够的能力来验证某些影像算法，从而能够在随机对照试验中进行前瞻性评估。
在某些时候，数组的元素还是数组，这些类型的数组称为嵌套数组。 要取消数组的嵌套（展平它们），我们不得不使用递归。现在引入 flat()，可以用一行代码完成。...通常在 JavaScript 中，数组的深度可以为无穷大，或者直到内存不足为止。假设一个数组的嵌套深度为3，并且我们仅将其展平到深度 2，那么主数组中仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ?...用 flat() 展平一个深度为3的嵌套数组，参数深度为3。 如果将参数深度设为2，我们得到： ? 可以看到输出中仍然有一个未展平的数组。...在此例中，我们逐个显示 map 和 flatMap 以显示两个函数之间的差异。 map() 返回嵌套数组，而flatMap() 的输出除了数组的展平外，还与 map 的结构相同。...符号描述 当我们在 JS 中创建一个 Symbol 时，可以指定一个在以后用于调试的描述。
SARS-CoV-2中和抗体（nAb）开发的前所未有的速度就体现了这种可行性。自COVID-19大流行开始的几个月内，全球多个机构就启动了多项临床试验，以评估nAbs的效果，并逐步获得市场授权。...在活体的SARS-CoV-2感染的仓鼠模型实验中显示，选定的nAbs混合物的效果低于预期。...根据血清在替代中和试验中的表现以及足够的外周血单核细胞（PBMCs）的可用性，选定了14名患者进行进一步研究。...独特于方法的是，在发现流程的早期，作者内置了一个计算机模拟步骤，试图在不需要耗时的实验分析的情况下，选择有前景的抗体候选物，这些候选物能够与SARS-CoV-2 RBD的不同区域结合。...使用一系列算法，作者使用的商业化MAbSilico人工智能（AI）方法允许快速分析大量抗体序列数据集的相似性，通过枚举CDRs中的常见子序列，而无需结构数据。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。...为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。...;amp;amp;amp;#39;F' ) 按列展平...；ravel( ) 按行展平 flatten 将矩阵转换为一行向量 squeeze 去掉矩阵中含1的维度 transpose 改变矩阵维度的顺序 1.4.2 合并数组 NumPy数组合并方法...__getitem__ 获取数据和标签；__len__ 提供数据大小(size) 获取数据 dataset 加载的数据集；batch_size 批大小；shuffle 打乱数据；sampler
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
