许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。 ?...在连续优化中，A是欧氏空间Rn的某个子集，通常由一组约束、等式或不等式来指定，这些约束、等式或不等式是A的成员必须满足的。在组合优化中，A是离散空间的某个子集，如二进制字符串、排列或整数集。...FEATool Multiphysics 功能多物理- FEA GUI工具箱的MATLAB FICO Xpress 整数、线性、二次和非线性规划。 FortMP -整数、线性和二次规划。...FICO Xpress 通用代数建模系统。 FortMP 整数、线性和二次规划。 HEEDS MDO -多学科设计优化使用SHERPA，混合，自适应优化算法。...FICO Xpress Galahad library GEKKO Python Gurobi LIONsolver MIDACO一个基于进化计算的数值优化软件包。
（8）和 Matlab 有便捷接口。 3. FICO Xpress FICO Xpress是一款出色的商业优化求解器。...更为可贵的是，yalmip真正实现了建模和算法二者的分离，它提供了一种统一的、简单的建模语言，针对所有的规划问题，都可以用这种统一的方式建模； 至于用哪种求解算法，你只需要通过一次简单的参数配置指定就可以了...，甚至不用你指定，yalmip会自动为你选择最适合的算法。...2017年公布了第一版的线性规划求解器的源代码，包括了内点法求解线性规划的完整算法，这在开源求解器里是比较少见的，代码基本可以通过Netlib的问题集测试。...商业求解器最有名的有四个，美国IBM的CPLEX，Gurobi，英国的Xpress，三家的线性和整数规划求解器基本上从速度和稳定性一直稳居世界前三，丹麦的MOSEK在二次规划和锥优化优势明显。
本文依赖于字符串比较和简单的正则表达式模式，这会导致对负面行为的更宽容的评估，对正面行为的更严格的评估。...OpenAI、Anthropic和Google模型可通过各自的API获得多个版本如下表所示。...大多数记录的对话都针对负面规则，但没有跟踪用户意图，也没有区分负面和正面测试案例。下表中显示了手动测试的结果。...GCG是一种迭代优化算法，它在每个时间步长更新单个token，以最大限度地提高目标语言模型下目标字符串的可能性。 结果如上表所示，GCG可以增加所有三个评估模型的失败测试用例数量。...Mistral特别容易被影响，几乎所有的正面和负面测试都失败了，而Llama 2仍然通过了一些负面测试。针对Llama 2 7B优化的后缀在针对其他模型使用时，不会导致失败测试用例的数量显著增加。
一个规划问题，基于有限的资源和指定的约束，有一个优化目标。优化目标可以是多种事物，例如： 利润最大化 - 优化目标得出的结果是尽可以高的利润。...OptaPlanner可以帮助Java程序员有效地解决约束满足问题， 在OptaPlanner引擎中，对每个有效的约束分数计算中，组合了启发式和元启发式算法。...(负面)软件约束，若可避免，它不应该被违反。例如：教师都不太喜欢在周五下午上课。 也有些问题存在一些正面的约束： 正面分数在可能情况下应该实现。例如：教师B喜欢在周一上午上果。 ...1.2.3 规划问题存在巨大的搜索空间 一个规划问题存在非常多的解，这些解可以分为以下数种： 可能解：规划问题的任意一个解都称作可能解，无论这个解是否违反了约束，或违反了多少约束。...规划问题往往存在令人难以至今的巨量可能解，这里面很多解是毫无价值的。 可行解：规划问题的可行解是指没有违反任何（负面）硬约束的解。一个规划问题的可行解的数量，与其可能解相关。
这是由于上文提到的CPLEX，以及FICO的XPRESS，当时的老二老三，于2018年退出了测评，这让人难以将COPT和CPLEX这一广泛使用的MIP求解器做详细对比。...我一直很好奇CPLEX和COPT的水平到底如何？是否还是有很大差距？...测试虽然非官方，但是也是在尽量公平和按照Mittelmann教授的测试环境和标准来进行，希望可以把这一缺失的信息补上，供运筹优化领域内的同行参考。...从测评结果可以看出，无论是可解数量还是平均求解时间，Gurobi还是处在领先地位的。当然COPT与其差距已经快速地缩小了。...2.03 1.39 Infeasibility Detection 测评 从测评结果可以看出，在检查MIP问题是否可行方面，COPT已经大步超过了CPLEX，快54%！
我们可能认为我们只能发表“正面”或“负面”评论，然后认为我们也可能发表“中立”评论。在这种情况下，根据给定的评论，通常会清楚标签是否需要是“正面”、“中立”或“负面”。...在我们的示例中，我们可以考虑手动标记一组评论，无论是在公司还是团队内部，还是将标记外部化给专业注释者（是的，有人全职为 ML 标记数据集！）。需要考虑与获得这些标签相关的成本和可行性。...在我们的示例中，由于我们希望将模型用于分析目的，因此我们可以离线运行它，并且利用预测将非常简单。...数据相关主题（质量、数量和标签）：对于可以利用现有 GenAI 模型的用例，这肯定会发生变化。大量数据已用于训练 GenAI 模型。...讨论的主要主题是数据的质量和数量、标签获取、部署、风险、道德和可解释性。我希望这个总结在您考虑下一个 ML 计划（或不考虑）时有用！
Cook 本人也因此获得 1982 年图灵奖。 广义上，可满足性（Satisfiability）问题是指对给定逻辑公式判定是否可满足的问题。...这就是一个 SAT 问题，而求解的答案是：他们的需求是不可（同时）满足的。如果命题简单，那么人脑可以很快判定逻辑推理关系是否成立。...利用问题的结构信息，不仅可以避免循环现象，还能通过设置多层评分函数克服“短视”。...2008年，XPRESS 由美国金融信用商 FICO 收购，将求解器用于制定金融场景的大规模优化方案。...收购后，FICO 不做过多干涉，XPRESS 的开发团队继续留在英国，保持了自身的竞争力，在市场上占有一定份额。 这三家均是开始商用求解器，以核数定价，核数越高，价格越高。
； 4、你的密钥被盗，你希望重新获得对自己账户的独占访问权限（当然你不希望小偷也能访问）； [1] 和 [2] 容易操作：发布了一条用 X 签名的消息，上面写着“从现在开始用 Y 验证我”，然后所有人都接受了这一点...负面声誉和撤销证明在某种意义上是等价的问题：你可以通过添加另一个负面声誉证明来撤销一个证明，说“这个其他证明不再重要”，你可以通过背负正面声誉来实现负面声誉：Alice在xx学院的学位可能会被撤销，取而代之的是...负面声誉不一定是无限的负面声誉：我认为应该始终可以以一定成本创建新的个人资料（可能会牺牲很多或全部现有的正面声誉）。在责任过少和责任过多之间存在平衡。...负面声誉和撤销证明在某种意义上是等价的问题：你可以通过添加另一个负面声誉证明来撤销一个证明，说“这个其他证明不再重要”，你可以通过背负正面声誉来实现负面声誉：Alice丝在xx学院的学位可能会被撤销，取而代之的是...负面声誉和撤销证明在某种意义上是等价的问题：你可以通过添加另一个负面声誉证明来撤销一个证明，并说“另一个证明不再重要”，你可以通过背负正面声誉来实施负面声誉撤销：爱丽丝（Alice）在 XX 学院的学位可以被撤销
负面提示词提示与采样 无分类器引导（CFG）提供了另一种控制方式，即使用负面提示词来指定模型不需要的内容。我们可以使用此功能来指定模型不生成低质量的图像。...具体来说，在扩散的每一步，本文将使用正面提示词 pos 和负面提示词 neg 进行两次预测，并将这两个结果的融合作为最终输出 z_{t−1} : \begin{aligned}z_{t-1}^\mathrm...在本文的框架中， pos 可以是正面提示词的图像描述， neg 是负面提示词，例如油画、卡通、模糊、肮脏、凌乱、低质量、变形、低分辨率、过度平滑。预测的正方向和负方向的准确性对于CFG技术至关重要。...在扩散预测的后期阶段，主要产生高频细节。此时不应有太多约束，以确保可以充分生成细节和纹理。此时，t和 \sigma_t 相对较小，权重k也较小。...在这里，本文使用描述图像质量的正面词作为“正面提示”，并使用负面质量词描述的 CFG 方法作为负面提示。可以看出，单独添加正面提示或负面提示可以提高图像的感知质量。同时使用它们会产生最佳的感知效果。
例如，在含有前置否定词的句子“我喜欢”和“我不是很喜欢”中，虽然“喜欢”这个词表达了正面的情感含义，但是句子前面出现的否定词却更重要，否定词会使语句表达的情感截然相反。...反之亦如此，如果我们提取负面情感系数较高且字数较多的评论，则可以获得“深度差评”，它可以作为商品运营人员了解用户负面反馈的一种有效渠道。 例如下图的“弹幕”评论，就是我们自动提取的“好评”： ?...未来扩展方向 我们从海量的文本评论中，归类出了正面和负面情感的文本数据，在此基础上如果再通过针对商品不同方面（aspect）的评论的建模乃至句法依存分析（dependency parsing），进一步提炼文本的关键信息...从中我们可以获得比较全面的商品评价信息，提炼出商品被大量用户正面评价和负面评价的主要观点，最终可以为运营人员和商家提供商品改进意见和运营决策指导。...下图以“我们一直喜欢美丽的手办”为例，通过词法依存分析，获得了词与词之间的关系，进而分析出用户在评论中倾诉情绪的核心对象。在下图的评论中，用户对“手办”表达了正面的情感。 ?
但作为FICO平台的一部分，我们也构建了许多人工智能开发和执行工具。我们专注于确保我们的客户能够操作他们的人工智能（项目），将其投入生产，并确保他们从自己的投资中获得价值。...然后，凭借我们的执行能力，他们可以使用他们的人工智能模型并在生产中执行它们。我们可以帮助他们监控、解释和报告这些分析的情况，以便他们能够确保以合乎道德的方式（最佳）使用这些分析。...我们在这个项目上取得了巨大的成功；我们已经有超过70%的参与者看到，自完成该项目以来，他们的责任扩大了。目前，超过30%的女性在通过该项目后获得了晋升。...这意味着缺乏妇女的榜样。领导团队的组成非常重要，因为它向那些希望加入一个组织，甚至希望在一个组织中获得更高职位的个人发出信号，表明他们是否能够达到这些领导级别，以及他们是否能够成功。...最后一件事，这一点非常重要，这也是我启动FICO女性领导者计划的原因，那就是我们真的需要更好地教授女性领导技能和自我意识。女性和男性，我们有时往往有不同的领导风格和素质。
就现实生活中的项目而言，当零售商试图预测谁将购买商品时，它可以轻松地找到已经购买商品的客户的数据（正面数据），但基本上不可能获得没有购买商品的客户的数据（负面数据），因为他们无法获得竞争对手的数据。...RIKEN AIP的主要作者Takashi Ishida表示，“以前的分类方法很难应对无法获得负面数据的情况，但只要我们有一个置信度分数，我们就可以让计算机只用正面数据进行学习。...Ishida与他的团队研究员Niu Gang，以及团队负责人Masashi Sugiyama的共同提出方法，他们通过添加置信度得分让计算机更好地学习，置信度得分在数学上对应数据是否属于正面类别的概率。...他们成功地开发了一种方法，可以让计算机只从正面的数据和信息中学习边界分类，从而对机器学习的分类问题进行正面和负面的划分。 为了了解系统运作情况，他们在一组包含各种时尚商品标记的照片上使用它。...他们发现，如果不访问负面数据，在某些情况下，他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出，“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。
例如，在含有前置否定词的句子“我喜欢”和“我不是很喜欢”中，虽然“喜欢”这个词表达了正面的情感含义，但是句子前面出现的否定词却更重要，否定词会使语句表达的情感截然相反。...测试集情感分类的部分结果（数值代表该评论是正面情感的概率）： 文本表述中含有否定词的识别场景： 关于部分“中性词”在某些业务情景下拥有情感倾向的问题，利用本文的模型可以较好地处理，因为本文的模型可以通过学习得到所有词...反之亦如此，如果我们提取负面情感系数较高且字数较多的评论，则可以获得“深度差评”，它可以作为商品运营人员了解用户负面反馈的一种有效渠道。...未来扩展方向 我们从海量的文本评论中，归类出了正面和负面情感的文本数据，在此基础上如果再通过针对商品不同方面（aspect）的评论的建模乃至句法依存分析（dependency parsing），进一步提炼文本的关键信息...从中我们可以获得比较全面的商品评价信息，提炼出商品被大量用户正面评价和负面评价的主要观点，最终可以为运营人员和商家提供商品改进意见和运营决策指导。
▍在正面评价和负面评价中，最常出现的词分别是什么？ 之前的问题主要是研究乘客在客舱服务、娱乐、食物和饮料、地面服务、座位舒适度五个方面的感受。...我通过R语言汇中的“tm”、“wordcloud”和“memoise”三个包来生成单词云，分别对每个航空公司以及所有航空公司整体的正面和负面评价进行了分析。...在正面和负面评论中，“时间（Time）”这个词都位列前三位。这也就是说，问题1和2中提到的五大方面问题并未涵盖全部乘客关心的内容。...而在正面评论中，不会涉及关于时长的讨论，也就是说，不论航空公司为乘客节省了多少时间，都会获得肯定。 “座位”和“服务”两个词在各评论中仍旧出现在最常出现的5个词中，由此也证实了问题1和2中的研究。...此外，我希望采用更先进的机器学习技术来帮助预测客户的评级，进而对销售情况进行预测。为此，我将进一步对尚未使用的数据进行挖掘，包括航线、乘客类型、客舱类型、航班日期以及相关的天气和经济数据。
探索数据集 探索性数据分析可以通过统计评论、正面评论、负面评论等的数量来进行，比如我们可以查看数据集中有多少评论？数据集中的正面和负面情绪评论是否得到很好的体现？...我们创建了一个计数图来比较正面和负面情绪的数量。...你可以按照我的另一篇文章了解适用于文本数据集的其他一些预处理技术。...假设我们想预测一个文档的概率是否为正，因为该文档包含一个单词 awesome。如果给定它是正面情绪的文档中出现 awesome 单词的概率乘以文档正面的概率，则可以计算出这个值。...识别正面和负面情绪文档的平均准确率和召回率均约为 98%。让我们绘制混淆矩阵。
他们认为，在进行研究之前记录下研究假设和实验方案，确实可以取得预期的结果，能够减少为获得正面结果而产生的“发表偏见”。...图片来源：Ariana Lindquist / Bloomberg / Getty 文中提到，没有获得正面结果的研究往往被归档，从此不见天日，这会导致为获取正面结果而产生的“发表偏见”，损害科学文献的可信度...现有分析表明，在进行研究之前，对研究方案进行登记和同行评议，可以改善这个问题，并有助于纠正为获取正面结果而产生的发表偏见问题。...“预注册”制度的支持者希望，该方式能够打击那些可疑的研究活动，比如先看结果，或根本不报告负面结果，然后再回头提出研究假设。...目前，预注册报告的数量正呈指数级增长，Allen现在希望能够进行样本量更大的另一项研究，以便回答之前研究提出的一些问题，而且计划将这项研究也进行“预注册”。
一个非事故驾驶的“负面”示例 我从VSLab研究公司(一个试图预测车祸的学术研究机构)获得了一组私人视频。...我从数据中删除了重复的驾驶场景，剩下439个负面视频和600个正面视频。在我第一次尝试用这个数据来训练一个模型时，我的算法几乎不会随机猜测一个视频是否包含事故。...这增加了93个新的正面例子，使总数达到129。通过随机选择相同数量的负面例子，我创建了包含258个视频的平衡数据集。 预处理视频和图像 处理视频最大的挑战之一是数据量。...我调整了模型的超参数(例如，神经元层的数量，在一段时间内加载到内存中的视频数量，损失函数，epochs的数量)用于优化以提高准确性，在这里，训练和验证集通过这些超参数的不同选项进行迭代。...为了准确预测更广泛的情况(例如，将正面碰撞，追尾碰撞和汽车卡车碰撞进行分类)，需要更多的数据。 获得更多数据的途径是找到更多的例子——但从个人经验来看，我知道这是一项繁琐、耗时的任务。
实现决策最优有两大关键步骤：建模，将问题通过数学形式准确有效地表达；求解，获得最优化目标函数的决策。...目前，市面上知名的求解器有IBM旗下的CPLEX、FICO旗下的Xpress、Gurobi、MOSEK等。...假设人们可以通过历史数据估算出每个可选项的收益期望（利润）和方差情况（波动）等信息，这类资产配置问题一般会使用基于马科维茨（Markowitz）模型的多个模型来求解，而这个模型恰恰是MOSEK的长项。...毫无疑问，杉数科技有着国内对求解器的理论、开发和使用理解最为深入的专家群体。 水到渠成，MOSEK与杉数科技达成长期独家合作，杉数科技成为MOSEK在中国市场的唯一官方指定销售代理商。...目前在欧洲和北美，MOSEK的客户涵盖了多家金融企业、研究机构、软件供应商等。未来，MOSEK也希望把重心转向中国，在中国推动更大的普及应用，尤其是在金融、保险、能源等重要领域。
第一次训练是以积极的情绪分数完成的，第二次训练是以负面的。结果将在后面的部分中讨论。 预测稳定的投资组合 我们决定创建稳定的投资组合，因为我们希望持有预测的下一季度组合。...表1：WW Grainger Inc（GWW）的结果 尽管我们为GWW股票获得了有希望的结果，但情况并非总是如此，一些股票的情绪从均方误差上看几乎没有影响。...我们学习了如何通过利用相关性，协方差，夏普比率和波动率等概念来构建投资组合。诸如colormap和相关矩阵之类的相关可视化对于确认获得的结果非常有用。...之所以这样做是因为我们在使用前面描述的方法训练单个模型后获得了非常差的结果。但是，如果股票数量很大，这种给每只股票训练单独模型的方法可能行不通。...为了进一步验证这一结论，我们可以通过在每个季度为每个股票添加新闻情绪来增强我们的功能，并评估这些分数和SEC分数相结合是否有助于我们做出更好的预测。
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