世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果，再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。从夜观天象到气象预报，从童话里的水晶球到今日的科技预言家，从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测，人类一直希望能够更早突破局限看穿未来。随着信息革命的深入，大数据时代的预测更加容易，人类的生活正在被大数据预测深刻改变。大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个概率。
从天气预报看大数据预测的四个条件 在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从
世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果，再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。从夜观天象到气象预报，从童话里的水晶球到今日 的科技预言家，从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测
来源：中国环境报、腾讯科技 近段时间，全国范围内尤其是京津冀地区接连陷入雾霾之困，北京更是频频发布空气重污染红色预警，中小学连续停课，机动车单双号限行。雾霾的背后，重污染天气的预警预测工作显得尤为重要
熟悉机器学习的小伙伴们都知道，实际场景中的机器学习可不是一番风顺的过程，不是所有数据都可以直接喂给模型。
最近有不少质疑大数据的声音，这些质疑有一定的道理，但结论有些以偏概全，应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解，需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念，它包含大数据存储和大数据计算，其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计，以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下：第一，大数据存储解决了大数据技术中的首要问题，即海量数据首先要能保存下来，才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二，大数据统计是对海量
文章：Cam4DOcc: Benchmark for Camera-Only 4D Occupancy Forecasting in Autonomous Driving Applications
2016年，美国总统选举，英国脱欧投票，巴西总统弹劾……这些不可思议的“黑天鹅”事件，让大数据的模型预测变得更加艰难。2017年大数据在预测能力上会做得更好吗？
在本专栏的第二十一、二十二、二十三三篇曾记录过matlab实现时间序列的方式。时间序列这块内容理论性强，且有一定的编程难度。本文将结合清风老师的视频清风：数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab等软件教学重新回顾一下时间序列，并使用Spss进行一键式操作。
在世界杯预测时准确率超高的百度大数据预测在稳步推进时遇到了一个小障碍，尚处于内测的票房预测对《黄金时代》的预测与实际结果出现了偏差，被媒体长篇报道引发业内高度关注，笔者一直在观察大数据预测业务，对于百度预测《黄金时代》失利一事有自己的一些观点，不吐不快。 一、看待大数据预测失准要冷静客观 近年来，“大数据”一词频繁出现在各类媒体上，与大数据相关的各种产业、产品也在蓬勃发展。今年2月，中关村管委会在《加快培育大数据产业集群推动产业转型升级的意见》发布会上表示，到2016年，中关村大数据带动的产业规模将超过
今天向大家介绍一下Kaggle,感觉上面实在是太好玩了。。。所以一定要安利，安利，安利（重要的事情说三遍）
摘要：深度神经网络（DNNs）的可迁移性在图像和语言处理领域取得了显著进展。然而，由于表格之间的异构性，这种DNN的优势在表格数据预测（例如回归或分类任务）方面仍未充分利用。语言模型（LMs）通过从不同领域提炼知识，具有理解来自各种表格的特征名称的能力，有望成为在不同表格和多样化预测任务之间转移知识的多才多艺的学习者，但它们的离散文本表示空间与表格中的数值特征值不兼容。在本文中，我们介绍了TP-BERTa，这是一个专门针对表格数据预测进行预训练的LM模型。具体而言，一种新颖的相对大小标记化将标量数值特征值转换为精细离散的高维标记，而一种内部特征注意方法则将特征值与相应的特征名称集成在一起。全面的实验证明，我们的预训练TP-BERTa在表格DNNs中表现出色，并且在典型的表格数据领域与梯度提升决策树模型相竞争。
根据国际知名风险投资公司IDC日前发表的“全球AR/VR半年度投资指南”的预测，到2020年，AR/VR市场的全球营收将从2016年的52亿美金增长到1620亿美金，这代表着从2015年到2020年间
先讲两个小故事—— 工科生小A君毕业后赋闲在家，平时酷爱编程的他经常泡专业论坛。一天，他突然收到一家大型互联网公司的面试通知。原来，算法帮企业找到了他，它不管小A君是不是重点院校出身、也不在乎他是否有牛掰的实习经历，只计算他编的程序获得了多少同行好评、是否被业内人士重视。 剁手党小B君在淘宝上买了一个锤子，真的那种。之后一个礼拜，无论他逛哪个网站都会看到铺天盖地的锤子广告。不过，短时间内他不大可能再买一个，于是他心想，连快消品和耐用品都傻傻分不清楚，真是要被大数据蠢哭了。 这不过是大数据印象两个窄小
拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估用户当前的信用状态，给每个借款人打出当前状态的信用分，在此基础上，再结合新发标的信息，打出对于每个标的6个月内逾期率的预测，为投资人提供了关键的决策依据，促进健康高效的互联网金融。拍拍贷首次开放丰富而真实的历史数据，通过机器学习技术，你能设计出更具预测准确率和计算性能的违约预测算法吗？ 简介 同样作为数据的学习者，这个作品尝试为数据预测提供一条通用的入门路径。面对大量的数据科学需求，达到较高精度的数据预测方法并非为高大上的专业人士所垄断，所以这里尝试为类
作者：徐丽莉 10月份以来，北京已经发出三次空气重污染黄色预警，一次蓝色预警。说好的秋高气爽、说好的北京最美季节，为何如此短暂? 雾霾的背后，重污染天气的预警预测工作显得尤为重要，不仅可以让公众提前合
如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，《哈佛商业评论》甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学家又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学家，希望能让你们了解这些神奇的人和他们神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
Apollo 技术框架由四个层面组成，参考车辆平台、参考硬件平台、开源软件平台、云服务平台。其中主要模块包括高精度地图、定位、感知、预测、规划、控制等模块.
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
人工智能已经流行了很长一段时间。但据预测，随着新年的到来，人工智能、大数据和分析等最新技术需要做出改进，以提供更好的性能。升级后的界面还将有助于增强机器与人的协作。企业将获得巨大的收益，因为资源将被转移到云端，而且将获得分析解决方案和商业智慧的支持。为获得最好的结果，分析过程将被重新设计，数据管理角色将被重新定义。预计2018年将有70％的企业部署改进版的AI，而2016年和2017年的数据分别为40％和51％。 专家们已经对2018年可能出现的一些经过重新设计的技术做出了预测。让我们来看看排名前十的预测：
自《企业营运可视化分析平台》案例发布以来，大家对其中的细节产生了很多好奇，特别是关于量本利营亏平衡分析模型，有小伙伴提出了许多疑问，本文将针对量本利营亏平衡分析模型做大致的思路分享。
总有不懂数据的人，把算法工程师当算命工程师用。用完了还嫌弃预测不准，甚至还把业务开展不力甩锅给预测。公司业绩遇到问题，不是集中起来想办法，而是集中起来批斗为什么没有预测到……全！是！扯！蛋！今天系统科普一下，到底数据预测能干啥。为数据分析师们发声。
在本节中，我们将详细介绍使用R来计算Logistic回归模型的C统计量。实际上，Logistic回归模型的受试者工作特征曲线（ROC）是基于预测的概率。ROC曲线下面积（AUC）等于C-统计量，所以IBM SPSS软件也可以计算C-统计量，在此不再赘述。
SPSS是一种常用的统计分析软件，主要用于数据管理、数据分析和数据挖掘。它可以帮助用户进行数据清洗、数据整理、数据分析和数据预测等工作。具体来说，SPSS可以进行数据描述统计分析、推论统计分析、因子分析、聚类分析、判别分析、回归分析等多种数据分析和建模操作。它在统计学、社会科学、商业研究等领域广泛应用，可以帮助用户更好地理解和利用数据，从而做出更加科学有效的决策和预测。
交付价值贯穿敏捷项目执行始终。为了完成这个目标，团队应该利用精益的最大化价值交付活动和最小化浪费或者合规活动(非增值)原则。例如，一些组织中必需的但是不直接专注于交付价值的活动，像在项目执行期间也许会减少时间追踪和报告活动的时间。当我们以最大化价值为目标时，回顾下帕彭迪克(Poppendieck)的七个软件浪费。
涉及关键字：一体化运维、平台化运维、数智化运维、AIOps、运维PaaS、运维工具系统、蓝鲸等。
<数据猿导读> 在《魔方大数据（10）：大数据预测技术的应用与发展》活动上，数据猿记者零距离对话Dell中国解决方案事业部高级顾问忽林安，他告诉数据猿记者，数据能够支撑企业发展的作用是毋庸置疑的，而数
前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，每一次订单量大盘的异常波动，都需要做出及时的应对，以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警，显得尤为重要。 从时间上看，外卖订单量时间序列有两个明显的特征（如下图所示）： 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响，呈现整体的上涨或下降。 订单量波动预警，初期外卖订单中心使用的是当前时刻和前一时刻订单量比较，超过一定阈值就报警的方式，误报率和漏报率都比较大。后期将业务数据上传到
今天要推荐的就是这款超级好用的数据可视化插件「pyecharts」，使用 pip install 即可安装。无论你是练习用，还是结合框架用，甚至前后端分离用，它都完美支持。Django、Flask 洒洒水啦 ~ 重要一点：它生成的不是一张静态图片，而是交互式的动态反馈页面
经过算法比较，发现这里我们选择使用sklearn简单的多元回归进行拟合数据可以达到比较好的效果。
根据RNA_seq数据预测环状RNA的软件很多，但是提供环状RNA注释的工具比较少。circPrimer是一款能够进行环状RNA注释的软件, 输入环状RNA的基因组位置，可以确定其来源基因，提取基因组和转录本序列，并设计引物用于验证环状RNA,网址如下
嵌入式系统广泛地应用于消费电子、通信、汽车、国防、航空航天、工业控制、仪表、办公自动化等领域。
昨日，美国总统选举落下帷幕，共和党总统候选人唐纳德·特朗普在这场权利的游戏中获得胜利，成功当选美国第58届总统。这次美国总统竞选被德国《商报》称作“第一次数字化竞选”，而特朗普的这次逆袭，让之前支持希
目前，大型语言模型（LLM）在不同领域中已经展现出它强悍的性能，这也极大引起了金融科技圈的浓厚兴趣。然而金融数据的实时性、多样性、复杂性等特点，限制了大模型的应用。为此，今天给大家分享的这篇文章面对该挑战，「提出了一个开源的大语言模型框架FinGPT，专门用于金融领域」，它采用以数据为中心的方法，为研究人员提供了可访问和资源来开发自己FinLLMs。该框架可用在智能投顾、情绪分析、量化交易、风险管理、破产预测、金融教育培训等方面。
为避免不必要的术后并发症，必须选择无腋窝淋巴结 （LN） 转移的乳腺癌患者。目前，乳腺癌的淋巴转移LNM预测模型有几种，其中大多数是基于临床病理学。然而，与其他亚型相比，这些模型对三阴性乳腺癌（TNBC）的预测性能较差。一些研究试图利用信使RNA（mRNA）测序数据预测乳腺癌淋巴结转移状态，但这些模型仍然无法准确预测TNBC中的腋窝LNM。
现在Python使用的场景非常多，特别是数据采集、机器学习、数据科学领域，Python几乎是统治级别的存在。
实践不同的输入数据，输出预测结果还不不太稳定，很现实差距挺大，是最近黑天鹅事件较多吗？
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期（拓扑社旗下的线上活动）采访嘉宾，以下正文为线上分享实录，由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文，博士，达观数据CEO；中国知名大数据技术专家，国际计算机学会（ACM）会员，中国计算机学会（CCF）高级会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生；在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文，多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉；曾担任盛大文学首席数据官（CDO），腾讯文学高级总监、数据中心负责人，百度核心技术研发工程师，在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
【新智元导读】与机器学习不同，数据挖掘关注对特定问题及其数据的理解，针对每个问题设计最适合的解决方案。但本文作者却使用同一个管道，解决 3 个不同数据分析预测问题，都取得了比较好的结果。这种思路与机器学习类似：不针对某个具体问题，而是优化模型或算法。同时，在这三项竞赛中，都涉及了随机森林、PCA 等常用的机器学习算法。希望作者的 Kaggle 竞赛实践经历能对你有所启发。 （文／Ying Dong）近年来大数据已成为一个热门话题。由于计算机技术和数据存储能力的快速发展，世界上的数据量已经在各种领域呈爆炸趋势
光明科技讯2014年全国高考语文科目刚刚落幕，作文考题便引起网友极大的关注和热议，有网友惊奇地发现，多省高考作文题被百度大数据预测命中。这在中国传统教育行业中极为罕见，首次采用百度大数据预测高考作文题，也被一些媒体评价成为中国高考史上“首届大数据时代的高考”。 据悉，在高考之前，为了帮助考生更好地复习准备，百度大数据部为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向，包括“时间的馈赠”、“生命的多彩”、“民族的变迁”、“教育的思辨”、“心灵的坚守”和“发展的困惑”等，其中每个作文主题又划定多个作文关键词。 从刚
目前利用RNA_seq数据预测环状RNA的软件非常多，为了方便研究人员更好的选择合适的工具，有学者专门评估了以下11款软件的性能
随着大数据时代的到来，数据可视化工具越来越受到关注和重视。Davinci软件作为一款国产开源的数据可视化工具，具有多种优秀的特点，可广泛应用于数据分析、数据可视化、商业决策等领域。本文主要研究Davinci软件的特点、功能、应用场景和未来发展，旨在探索其在数据可视化领域所扮演的角色，以及其未来发展的趋势和挑战，对于深入理解现代数据可视化工具的应用价值具有重要意义。
AI 科技评论按：ARCore 是谷歌于去年 2 月份正式推出的 增强现实（AR）软件开发工具包，给开发者提供了一个开发 AR APP 的平台。不到一个月前，谷歌正式推出 ARCore 1.7 版本，为其添加了前置摄像头 AR 自拍能力以及动画效果支持；而日前，谷歌又为其引入了机器学习技术，使其实时自拍 AR 的逼真效果更进一步，该技术相关的文章发布在谷歌 AI 的官方博客上，AI 科技评论编译如下。
时间数据分析在各行各业中扮演着至关重要的角色。从金融领域的股票价格预测到销售数据的趋势分析，时间序列数据的预测和分析对于决策制定至关重要。而指数平滑法是一种简单而有效的时间序列预测方法，能够快速地捕捉数据的趋势和季节性变化。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的Pandas库来实现指数平滑法进行时序数据预测分析，并探讨其在实际项目中的应用与部署。
数字时代最先进的技术之一就是大数据技术。大数据不仅仅是个术语。它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。
之前我们介绍了 [[SPENCER-肿瘤LncRNA编码肽查询数据库]] 这种利用肿瘤质谱数据来检索LncRNA表达肽的数据库。而对于其他疾病就没办法使用这个数据库了。所以，今天我们就来介绍一个多物种的LncRNA编码肽数据库：LncPep: http://www.shenglilabs.com/LncPep/#!/ 。在LncPep中共涵盖 39 个不同物种的 883, 804 个 lncRNA 翻译的 10, 580, 228 个肽段。
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
