年龄(1)和年龄-性别交互作用(2)的两个线性混合效应模型(LME)，以及年龄(3)、年龄-性别交互作用(4)的四个光滑样条广义加性混合模型(GAMM)，以及PDS的非参数局部估计散点平滑(LOESS)...NBR实现了NBS框架，允许实现其他模型而不是一般的线性模型，在这种情况下，边水平关系是通过广义可加模型(GAM)样条测试的。...这种似然估计是基于它们的大小(本例中是边的权值之和)，以及它与原始数据排列生成的空分布的比较。具体来说，空分布是原始数据集的每个排列的超阈值成分的最大大小的密度。...图3 沿着年龄的青春发育尺度分数（PDS）当比较6种不同模型在不同连接密度下对每个网络测量值的调整时，我们发现，对于每个测量值，包括PDS(不包括PDS-性别交互)的模型在绝大多数连接密度下显示出最低的...特别是,对于度,更强的效果被发现在默认模式(DMN),显示非线性模式类似于整个大脑的趋势(表2;图7).聚类系数呈现出相似的空间格局，但经过多次比较校正后效果不显著。
在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的工具。...我们将采集长沙地区的逐日气象数据、空气污染指标以及PM2.5浓度数据，应用GAMM模型进行分析。...通过显著性检验，我们将评估各个因素对PM2.5浓度的影响程度，并进一步进行逐日变化的可视化分析，以呈现其动态变化规律。...显著性检验是一种统计方法，用于确定两个或多个样本之间是否存在显著差异。 在这个情境中，研究人员可能希望了解不同季节、地区、白天和周日的PM2.5水平是否存在显著差异。...可解释性：GAMM模型通过可加函数模型来描述数据，可以直观地解释模型中的每个平滑项的效应。 gamm(PM2.5.ug.m3.
p=23509 在本文中，我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...相关视频 这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能。...check()函数，用于检查模型中的每个光滑_函数_是否使用了足够数量的基函数。你可能没有直接使用check()——会输出其他诊断结果，也会产生四个模型诊断图。...右上），以及观察值与拟合值的图。...可以处理mgcv可以估计的大多数光滑_函数_，包括带有因子和连续副变量的按变量光滑_函数_、随机效应光滑_函数_（bs = 're'）、二维张量积光滑_函数_，以及带有参数项的模型。
笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向：一个是交互效应方向（调节、中介效应）、一个是随机性方向（固定效应、随机效应）。...常见的协方差结构有： 3、与普通线性回归模型以及广义线性模型的区别（参考经管之家论坛帖子） （1）线性回归模型，适用于自变量X和因变量Y为线性关系，具体来说，画出散点图可以用一条直线来近似拟合。...介于线性模型与分层线性模型之间，线性混合模型平行地以加入解释变量的形式加入了随机效应，分层线性模型是以系数项为二层回归引入了随机效应。分层线性模型较之线性混合模型更具随机性。...首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。...在配合的8种协方差结构中， 综合考虑协方差参数个数及信息量指标值，特别是BIC以具有2个参数AR（1）的 ,AR（1）效果最好。 故选用AR（1）作为本例的方差协方差结构。
笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向：一个是交互效应方向（调节、中介效应）、一个是随机性方向（固定效应、随机效应）。...具体见： 笔记︱横截面回归模型中的两大方向（交互效应+随机性） ?...3、与普通线性回归模型以及广义线性模型的区别（参考经管之家论坛帖子） （1）线性回归模型，适用于自变量X和因变量Y为线性关系，具体来说，画出散点图可以用一条直线来近似拟合。...介于线性模型与分层线性模型之间，线性混合模型平行地以加入解释变量的形式加入了随机效应，分层线性模型是以系数项为二层回归引入了随机效应。分层线性模型较之线性混合模型更具随机性。...在配合的8种协方差结构中， 综合考虑协方差参数个数及信息量指标值，特别是BIC以具有2个参数AR（1）的 ,AR（1）效果最好。 故选用AR（1）作为本例的方差协方差结构。
4.指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何？ 以上的示例图表的样式比较传统，但是思考问题的逻辑性是相通的，值得借鉴使用。...地铁站的可视化以写实风格为主，再现了真实地铁站的样貌，以及身临其境的动画交互体验。 ?...农业可视化案例尝试了 low poly 风格，以简洁插画风与略抽象画的模型浓缩了农业的运作场景，色调以贴近植物的绿色为主，设计出可爱的动画风格可视化效果。...4、已有的样式、数据内容、动效等在开发实现方面是否存在问题 5、大屏是否存在色差、文字内容是否清晰可见、页面是否存在变形拉伸等现象 6.开发与测试 将设计稿交与前端进行制作，与程序沟通交互切换效果，大屏动效等...，一起实现把控大屏的最终效果。
4.指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何？ 以上的示例图表的样式比较传统，但是思考问题的逻辑性是相通的，值得借鉴使用。...地铁站的可视化以写实风格为主，再现了真实地铁站的样貌，以及身临其境的动画交互体验。...农业可视化案例尝试了 low poly 风格，以简洁插画风与略抽象画的模型浓缩了农业的运作场景，色调以贴近植物的绿色为主，设计出可爱的动画风格可视化效果。...已有的样式、数据内容、动效等在开发实现方面是否存在问题 大屏是否存在色差、文字内容是否清晰可见、页面是否存在变形拉伸等现象 6.开发与测试 将设计稿交与前端进行制作，与程序沟通交互切换效果，大屏动效等...，一起实现把控大屏的最终效果。
summay函数可以给出摘要统计信息, 仅仅依靠R^2不能得出回归模型是否符合要求，往往使用经过调整的R^2进行无偏差的估计。...生成模型的诊断图 par(mfrow=c(2,2)) plot(lmfit) 左上，残差和拟合值的关联；右上，残差正态图；左下，位置-尺度图，残差和拟合值的平方根；右下，残差与杠杆值，杠杆值是衡量观测点对回归效果影响大小的度量...，是观测点到回归中心的距离以及孤立级别。...$x,2)) fi <- lm(Quartet$y2~I(Quartet$x)+I(Quartet$x^2)) #同样的效果 lines(sort(Quartet$x),lmfit$fit[order...install.packages("mgcv") # gam函数在这个包 library(mgcv) install.packages("MASS") library(MASS) attach(Boston
设置合适的回答范围 明确限定回答的长度和范围可以获得简洁且有深度的答案，例如指定回答长度或特定的格式。 选择合适的提示方式 不同的问题可能需要不同的提示方式。...提高提问效果的方法 反思 在提问前，花时间思考自己的知识和理解水平，以及问题的关键点。 计划 明确提问的目标，制定合适的提问策略。...监控 在对话过程中，关注自己的思考方式，并注意判断回答是否满足需求。 调整 根据回答的质量，调整提问策略，以获得更好的结果。...根据任务需求，有针对性地设计简洁、明确且易于理解的提示词，以提高模型的准确性和可靠性。 模型交互。通过调整输入/输出参数、控制生成文本的长度和复杂性等，实现与模型的高效交互。 能力评估。...在提示工程中，我们需要选择适当的解码方法，以生成流畅、一致且相关的回答。此外，还需要权衡生成回答的多样性和准确性，以实现最佳的交流效果。 评估是衡量聊天机器人回答质量的过程，以确定提示工程的有效性。
我们不可否认大模型优化了人类与机器交互方式，是效率的革命，然而作为开发者，我们更关心的是如何让大模型深入落地，在更多场景中把大模型的能力真正用起来。...InfoQ：用于数据分析和商业智能的 AIGC，针对不同场景是否需要不同训练数据（以及使用数据进行模型微调的步骤）？怎么保证效果更好？...InfoQ：该模型在客户支持、潜在客户生成和数据分析等方面的效果如何？...InfoQ：是否可以估算下使用 “GPT”模型的相关成本？对比成本，您们如何看待它的价值？...效果如何？ 李翔：在公司内部已发起自我生产力革命，从设计师、产品到程序员，全面运用大模型的工具，初步运用已实现人效达到 20% 的提升。
已有的一些研究发现SES与大脑的结构发育呈现紧密关系，具体表现为低SES个体的大脑结构发育加速，这表明SES会调节年龄和大脑结构发展之间的关系，目前尚不清楚其在大脑功能发育中是否存在这种调节关系，这促使人们深入地研究社会经济地位是否以及如何影响青少年大脑功能网络的发育...然而已有的研究结果还不足以清晰的揭示SES与儿童、青少年的大脑功能发育之间的关系，以及SES是如何影响的发育的，特别是与年龄的交互作用。...4、敏感信分析 该研究还计算了不同模板下（N = 400）的功能网络排除模板节点数量的影响，为了排除大脑网络的拓扑结构不是大脑网络的拓扑特性是否与那些偶然预期的拓扑特性显著不同，研究者将其与随机网络进行了比较...因此，首先检查数据，以确定聚类系数和年龄之间是否存在非线性关系。利用R 包mgcv 进行了分析。...在确认没有任何显著的非线性关系后，研究者使用线性模型进行接下来的分析，主要关注年龄、年龄和SES交互作用对功能网络拓扑的影响，控制了性别、种族、头动和功能网络中边的平均权重变量的影响。
面对流量竞争加剧的大环境，广告系统如何用技术破局，通过模型能力的提升助力广告主达成生意目标，同时兼顾用户体验，实现多赢局面？...本文将从腾讯广告混元AI大模型及广告大模型出发，介绍腾讯广告系统背后的技术，以及如何带来广告系统的硬指标——商品交易总额（GMV）的提升。...归根究底，广告系统需要解决以下两个关键问题： 如何理解各种广告文案、图片与视频？ 如何将合适的广告，在合适的时间推送给合适的人？ 而这两点，恰恰是大模型能够处理的。...因为特征维度从亿级别提升到十亿级，线上效果也比较显著，其中朋友圈页面访问点击率模型（pCTR）商品交易总额也呈现提升。 第二点：让子网络解决广告场景多且差异大的问题。...可以这样说，太极机器学习平台实现了对混元AI大模型和广告大模型的助力，并最终提升了腾讯广告自身的推荐效率以及面向受众的推荐效果。
设计时需要考虑如何实现对系统各个组件的监控和调试功能，以及如何快速定位和解决问题。 性能优化：分布式系统的性能优化是一个复杂而关键的任务。...同时，不同思维方式之间也可以相互结合使用，以达到更好的设计效果。...以下是该模型的要点： 快速推向市场：协作式设计模型鼓励快速将产品或解决方案推向市场。它强调通过迭代和增量的方式进行设计和开发，以尽早获得用户反馈并进行改进。...如何开展团队协作架构设计： a. 建立目标：明确定义架构设计的目标和范围，确保所有团队成员对于项目目标有清晰的理解。 b. 概念探索：团队成员共同探索不同的架构概念和解决方案，并进行评估和比较。...集成测试： 集成测试是将多个模块或组件结合在一起进行测试的过程，以验证它们之间的交互是否正确。 它主要关注模块之间的接口和数据传递是否正常，并检查集成后的系统是否符合预期行为。
前两章，我们分别介绍了基于微调和prompt的工具调用方案，核心都是如何让大模型和工具进行交互，包括生成工具调用语句和处理工具调用请求。...本章我们以搜索工具为例，介绍如何更好和搜索引擎进行交互的LLM Agent。搜索Agent方案为啥需要整体方案，直接调用搜索接口取Top1返回不成嘛？...：分为Trustworthy，Netural, Suspicious三挡，区分不同网页的权威性和真实性Annotations：选定模型回答的每一个观点（高亮），根据该观点是否有引用支持，以及支持该观点的引用在以上的权威性分类中属于哪一档...样本过滤：再强的大模型也是模型，davinci-003造的样本质量参差不齐，部分模型会自己发挥。因此加入了质量过滤模块，主要过滤引用占比较低，引用太少，以及以上引用需要错误率较高的。...其实现在大模型的样本构建往往有两种方案，一个是高质量小样本，另一个就是中低质量大样本，前者直接告诉模型如何做，后者是在质量参差不齐的样本中不断求同存异中让模型抽取共性特征。
学习如何用原型展现想法、获取反馈，以及不断对其迭代，是每位有志于构建自己产品之士应具备的最关键技能。这也是 UX 设计师最有意义的一项工作。...实现快速原型法的过程 快速原型法包含了一个多次按需迭代的开发三部曲： 原型（Prototype）：创建一个解决方案或用户界面的视觉模型 检视（Review）：将原型分享给用户，并根据其需求和期望做出改进...可交互的) 原型应该做成静态的，亦或是看起来全功能的（可交互的）呢？两者各有优劣：静态原型实现起来简单快捷，而可交互原型可在稍后用于测试和用户培训。 ? 内容 (无意义假数据 vs....这种水平的保真度用于展示系统的行为，以确定用户需求是否被满足，并改进用户体验。 高保真：高保真原型常常会达到“以假乱真”的程度，也是制作原型时的“耗时大户”。...工具是否支持我的产品所需的原型（web、软件、应用、移动app、某种新技术等等）？ 工具是否支持将原型分享给其他人，并且获得反馈？ 改变原型的难易程度如何？ 是否有预置的模板可供使用？
基于大模型技术所构建的智能客服正在从根本上改变传统的人机交互过程，大模型自动生成对话流程让运营智能客服更高效，可以提升复杂缠绕问题解决率、人机交互感知程度，以及意图理解、流程构建、知识生成等运营内容的效率...在训练过程中，需要选择合适的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数等，以达到最佳的效果。另外，在训练过程中，可以使用分布式训练技术，以加速训练过程。...尽管大模型在智能客服领域的构建流程和链路已经基本清晰，但在实际落地过程中仍然面临着多种挑战。 据受访专家透露，这些挑战主要来自数据层面，以及和实际客户的系统场景对接层面，产品本身反而是比较容易的。...大语言模型通过深度学习和大量的语言数据训练，能够理解和生成人类语言，使得用户能够以自然的方式与它交互。在一些常见的客户查询和问题解答方面，这类大模型已经取得了相当不错的效果。...这两个组合之下，会有一个循环反馈的过程，就能够通过正常的产品迭代达到好的效果，并且能够衡量出来 ROI 和对实际业务的共享。 未来，AIGC 是否会完全取代客服人员？
1、应用目的：语音交互、沟通VS个性化呈现音乐 语音质量关注交互和沟通，其最终目的是尽量保真传输语音，保证交互效率；音频质量关注音乐的表达，如何个性化呈现音乐，其目的是让人感受到所播放音乐的听感效果是好的...我们今天分享的内容就是针对语音质量测试的，对于语音通信来说，尽管有了比较多的标准，但因为语音质量也是非常主观的感觉，仍存在很多困扰，比如语音质量究竟如何评估，用户到底自己是如何感受？ ?...站在这个角度，我们可以沿用电信业界成熟的质量目标参考， ITU-T多年前就定义的比较清楚，要达成好的语音传输，需要实现大概什么样的效果呢？就是两个人站在没有障碍的空间，一对一间隔一米说话的效果。...也要关注频响，这样才能保真场景，无失真的把语音传给对方，还要评估响度或语音电频，声音到对方那里后，对方听起来的效果、声音大小是否合适、会不会没有说话时也会产生噪声。...有了上下行切分，我们就可以在实验室实现客观测试环节，但想要做到可重复、比较准确的数据采集和分析，仍需关注： （1）可控的、准确的输入输出接口：需要专门的人工头去模拟嘴产生语音的声场特性，模拟耳朵采集到的声音效果
结果结果描述了完成活动后期望得到的效果或反馈。它可以是明确的，也可以是隐含的。示例示例提供了一个或多个使用提示词的实例，帮助用户理解如何正确地与大模型进行交互。...一个合适的提示词可以是：“R：营养专家，T：给我提供一份针对健身爱好者的饮食计划，F：以列表形式呈现。”...“评估（Evaluation）” 则是在行动之后，对实施效果进行的考核或分析，通常用于判断是否达到了预定的目标。...它可能包括步骤、方法或者具体的行为指导，有助于执行者了解如何操作。“Goal（目标）” 解释了完成这个任务最终要达到的目的或效果，它提供了一个评估任务是否成功完成的标准。...##Initialization: 欢迎用户, 并提示用户输入信息1.18 Google 提示词工程最佳实践当我们进入数字化和自动化的时代，如何有效地与模型交互并获得我们期望的输出变得越来越重要。
就我们达观的经验而言，不同模型，如果使用完全相同的数据，调优后效果差距在5%以内，如果场景能比较好的使用上预训练模型，比如bert，那效果能提升10%-15%。...把所有的行业向量和原始的字向量进行拼接，作为模型的输入，这样模型就能直接获得行业经验，从而有更好的效果。...“人工”进行场景选择和产品形态设计针对人工智能产品或解决方案，一般大家都在讨论技术如何提升，效果如何优化。以达观在过去几年落地的很多AI项目来说，场景选择和产品形态的设计其实是落地非常关键的环节。...03高效审核人工审核过程的产品交互是非常重要的，需要对比较耗费时间的环节结合具体业务场景的审核过程进行合理交互设计。...人工智能落地是一个挺有挑战性的工作，既需要攻克技术难度，不断提升算法精度，也需要了解业务，了解场景，才能选择合适的场景，构建合理的算法流程，设计方便的产品交互，把这些“人工”的价值发挥出来，以人机协同的方式促进算力和模型的提高
Datawhale 作者：瞿晓阳 寄语：让计算机自己去学习和训练规则，是否能达到更好的效果呢？自动机器学习就是答案，也就是所谓“AI的AI”，让AI去学习AI。...NAS主要由三个基本问题组成，分别是搜索空间、优化方法、以及评估方法。 搜索空间针对目标任务定义了一组可能的神经网络结构。 优化方法确定如何探索搜索空间以找到好的架构。...基于强化学习的方法 强化学习有三个基本要素：智能体（Agent）、环境（Environment）和奖励（Reward），智能体以 “试错”的方式进行学习，通过与环境交互获得奖励来指导行为。...使用One shot 模型实现共享。 设计带有辅助超网络的“主”模型，以生成以模型架构为条件的主模型的权重。从超网络代表的分布中采样的权重。...如果让计算机自己去学习和训练规则，是否能达到更好的效果呢？自动机器学习就是答案，也就是所谓“AI的AI”，让AI去学习AI，从而减少人工的参与，让机器完成更复杂的工作，掀起下一代人工智能的浪潮。
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