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综述文章：支持自闭症谱系障碍青少年灵活认知和行为的大脑机制

认知灵活性是一种准备状态，人们可以有选择地在心理过程之间切换，以适当地对环境刺激做出反应，它属于执行功能(EF)的范畴。EF的不同方面，如更新、转移和抑制被认为是相关的，但又可分离的。...BRIEF的不同分量表被认为反映了不同的EF成分。BRIEF的转换和情绪控制分量表在幼儿中被称为灵活性。类似地，BRIEF- a的转换表评估了根据环境要求轻松地从一种情况转移到另一种情况的能力。...最近一项针对2000多名9- 10岁青少年大脑和认知发展数据集的研究发现，尽管可以通过功能连接模式预测个体在一般认知能力上的差异，但整个大脑连接体无法可靠地预测个体在灵活性方面的差异。...受限和重复行为的症状严重程度，被认为是该障碍的核心缺陷，与ASD的认知僵硬性相关。...纵向研究表明，童年EF技能可以预测自闭症个体日后适应行为的差异。综上所述，这项工作强调了更有针对性的研究ASD在这个关键发展阶段支持认知灵活性的大脑机制的必要性。

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中科院罗小舟团队提出 UniKP 框架，大模型 + 机器学习高精度预测酶动力学参数

此外，研究团队进一步将环境因素纳入考量，提出了基于 UniKP 的双层框架 EF-UniKP，实现了更准确地酶动力学参数的预测。...此外，研究人员将环境因素纳入考量，生成了优化的预测框架，并在涵盖 pH 和温度信息的两个数据集上进行了验证（如上图所示）。...R² 值高出20%，EF-UniKP 完胜 研究团队在 kcat 预测任务上使用 DLKcat 数据集对 UniKP 框架进行了验证，该数据集包含 16,838 个样本。...UniKP 在 kcat 预测中的表现 随后，研究团队创建了涵盖 pH 和温度信息的两个数据集来对 EF-UniKP 进行了评估，并分别按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集。...在 pH 数据集测试中，EF-UniKP 的 R² 分别高出 20% 和 8%，在温度数据集测试中，EF-UniKP 的 R² 分别高出 26% 和 2%。

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标签平滑&深度学习：Google Brain解释了为什么标签平滑有用以及什么时候使用它(SOTA tips)​

此外，大型数据集通常会包含标签错误的数据，这意味着神经网络在本质上应该对“正确答案”持怀疑态度，以减少一定程度上围绕错误答案的极端情况下的建模。...由于不太确定，它作为一种正则化形式，提高了它对新数据的预测能力。 可以看到，代码中的标签平滑有助于理解它如何比通常的数学运算更好地工作(来自 FastAI github)。...标签平滑的FastAI实现 标签平滑对神经网络的影响 现在我们进入文章的核心部分，直观地展示标签平滑对神经网络分类处理的影响。 首先，AlexNet 在训练中对“飞机、汽车和鸟类”进行分类。 ?...通过强制将最终的分类划分为更紧密的集群，该网络删除了更多的细节，将重点放在类之间的核心区别上。 这种“舍入”有助于网络更好地处理不可见数据。...因此，准确性更高的老师并不能更好地向学生提炼信息。 总结 在几乎所有的情况下，使用标签平滑训练可以产生更好的校准网络，从而更好地泛化，最终对不可见的生产数据产生更准确的预测。

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图解大数据 | Spark机器学习(上)-工作流与特征工程

[124d242afeef48758f872d6ef8fda88b.png] 2）机器学习工作流(Pipeline) 一个典型的机器学习过程，从数据收集开始，要经历多个步骤，才能得到需要的输出。...是一个包含多个步骤的流水线式工作： 源数据ETL（抽取、转化、加载） 数据预处理 指标提取 模型训练与交叉验证 新数据预测 MLlib 已足够简单易用，但在一些情况下使用 MLlib 将会让程序结构复杂...对新数据进行预测的时候，需要结合多个已经训练好的单个模型进行综合预测 Spark 1.2 版本之后引入的 ML Pipeline，可以用于构建复杂机器学习工作流应用。...比如，一个模型就是一个 Transformer，它可以把一个不包含预测标签的测试数据集 DataFrame 打上标签，转化成另一个包含预测标签的 DataFrame。...这个调用会返回一个 PipelineModel 类实例，进而被用来预测测试数据的标签 ③ 工作流的各个阶段按顺序运行，输入的DataFrame在它通过每个阶段时被转换。

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【数据竞赛】Kaggle ARC Top1方案解读

这使得创建能够处理现实世界的可变性和不可预测性的系统非常具有挑战性，例如家用机器人或自动驾驶汽车。 然而，其他方法，如归纳编程，提供了更人性化的抽象和推理的潜力。...test： 数据页上的test文件夹包含从evaluation文件夹复制的前100个任务，但没有答案；其目的是为了确保代码在同步重新运行时正常工作。...核心解决方案的主要组成部分是一个DSL，它应用了142个一元变换中的4个（基于42个不同的函数，其中一些函数有多个变体）。...转换堆叠得非常好的，甚至解决了我在手工求解时使用其他转换（模型不可用）的几个任务。 2. 集成 在最后一个模型中，我运行了4种不同的配置并对预测结果进行了集成。...在开发过程中，我会在深度2上运行，这比深度3快15倍，同时解决评估集上80%的任务。 参考文献 ?

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今日 Paper | PolarMask；时间序列；面部表情编辑；ELECTRA 等

Shalmali Joshi /David Duvenaud /Anna Goldenberg 发表时间：2020/3/5 论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.02821 推荐原因 1 核心问题...本文的工作则聚焦在时间序列中例子级别的特征重要度，提出了一个通用的时间序列观测重要度度量方法。该方法在个体历史数据的分布中采样，基于合理的反事实上的积分，去估计了在观测前后预测分布的差异来度量重要度。...在两个公开面部表情数据集上进行的大量实验表明，Cascade EF-GAN具有出色的面部表情编辑性能。 ? ?...在临床部署中，由于训练和测试数据集之间分布不匹配，深度学习模型的性能急剧下降。...这篇论文通过在两个公共临床数据集上的广泛实验评估了所提方法。结果表明，与离线训练的跟踪方法相比，FOAL准确性更高。 ? ?

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.NET 4.5.1 预览版新特性

在之前，断开网络连接会导致一个异常的产生，而在4.5.1中则能够优雅地应对这种失败情况，一旦网络连接得以恢复，应用程序就会监测到它，并继续之前的工作。...另外微软决定将Entity Framework整个迁移到开源模型，EF6是一个完全的开源版本，Mono 3上带的是EF6。这需要进一步改造，而且其核心文件也不可能简单地从.NET 4.0中移除。...位于System.Data.dll程序集内System.Data命名空间中的EF相关类不会发生改变。在更新项目的using语句之前，需要移除对System.Data.Entity.dll的引用。...实际运行的ASP.NET工作进程（worker process）将被挂起为可随时唤醒的状态，这能够节省90%的启动时间。...这是因为核心的.NET程序集在更新或补丁需要一段时间进行JIT编译。在Windows 8.1中，即使运行（更新后的）.NET Framework，应用的性能也能保持稳定。

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Unbiased Teacher v2: Semi-supervised Object Detection for Anchor-free and Anchor-based Detectors

我们还观察到，在半监督环境下，无锚检测器中使用的带 centerness 的框选择和基于定位的标签不能很好地工作。...例如，在半监督环境下，centerness score在框选择方面变得不可靠了。在半监督环境下，而且基于定位的标签方法对伪标签中的定位噪声不具有鲁棒性。  ...尽管 已经取得了显著的成果，但应用在新的数据集上应用基于锚点的检测器，需要专家来调整超参数。这限制了其适应新数据集或环境的能力。...不可靠的标签分配。为了提高完全监督的无锚检测器的性能，有一些研究工作提出使用软分类标签，这些标签是根据边界框的定位进行加权的。如图3a所示。同样地，FCOS也提出了一种先进的标签分配技术。...回归的不确定性预测。 虽然我们希望使用标签 来决定教师的预测是否更好。预测是否更好，但在现实中，SS-OD的标签框是不可用的。

23920

IBC 2023 | 通过机器学习改善广播观众体验

相关工作 Chao [1]使用了一种基于Hoeffding Tree [2]的称为Stream Mining的机器学习方法。这使用标记的CAIDA数据集对连续数据流进行操作。...这种将原始数据标记为离散bin的方法可以通过多个LSTM层进行时间序列预测，以了解EF和MF之间的关系。...通过选择不同的序列长度，可以更好地检测表示 EF 数据速率和时间特性的数据模式。 LSTM层的应用 图2 LSTM集合的应用 LSTM特别适合于确定序列中的模式。...实验 数据集预处理 本文使用标准的 CAIDA 数据集，在预处理期间，可以准确检测 EF 和 MF，以提供详细的训练和测试数据集，其中 EF 按照 Chao 的方法定义。...实验结果 表1 实验结果 表1显示了本文所提出的集成方法 LSTM-4 与使用来自CAIDA数据集的TCP流的前 500 ms 预测 EF 和 MF 的基线方法的比较。

11410

EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型（Pattern Recognition）

为了解决这一问题，该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net)，用于有效的RGB-D显性检测。具体来说，首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射，编码突出对象的粗略信息。...该文提出的EF-Net在五个广泛使用的基准数据集上的评价指标优于12种SOTA方法。通过进一步评价RGB-T数据表明，EF-Net是一般多模态显着性检测的有效解决方案。...实验结果 EF-Net和其他8种最先进的方法在四个基准数据集上的F-测度和精度-回归曲线： ? 定量评价结果： ?...此外，在两个RGB-T数据集上进行了额外的实验，以探索EF-Net进一步扩展到RGB-T显性检测。...实验结果表明，EF-Net能够准确地从RGB-T数据中检测出突出物体，这意味着EF-Net是一种有效的双流显著物体检测解决方案。

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EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型（Pattern Recognition）

为了解决这一问题，该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net)，用于有效的RGB-D显性检测。具体来说，首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射，编码突出对象的粗略信息。...该文提出的EF-Net在五个广泛使用的基准数据集上的评价指标优于12种SOTA方法。通过进一步评价RGB-T数据表明，EF-Net是一般多模态显着性检测的有效解决方案。...实验结果 EF-Net和其他8种最先进的方法在四个基准数据集上的F-测度和精度-回归曲线： ? 定量评价结果： ?...此外，在两个RGB-T数据集上进行了额外的实验，以探索EF-Net进一步扩展到RGB-T显性检测。...实验结果表明，EF-Net能够准确地从RGB-T数据中检测出突出物体，这意味着EF-Net是一种有效的双流显著物体检测解决方案。

40510

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化|附代码数据

Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH...用于评估模型不确定性的其他方法（例如滚动估计、引导预测和模拟参数密度）为这些过程的建模提供了丰富的环境。...在后一种情况下，1-ahead sigma 预测的预测区间将不可用，因为在这种情况下，只有参数不确定性与 GARCH 类型模型相关。...使用 spd 或基于内核的方法从原始标准化残差中采样大小为 N 的 n.bootfit 集（原始数据集减去任何样本周期外）。...滚动估计 对模型/数据集组合执行滚动估计和预测，可选择返回指定水平的 VaR。更重要的是，它返回计算预测密度所需的任何度量所必需的分布预测参数。

29600

整个元素周期表通用，AI 即时预测材料结构与特性

现在，加州大学圣地亚哥分校纳米工程系的研究人员开发了一种人工智能算法，可以几乎即时地预测任何材料（无论是现有材料还是新材料）的结构和动态特性。...为了构建材料的等价物，Ong 和他的团队将图神经网络与多体交互（many-body interactions）相结合，构建了一个深度学习架构，该架构可以在元素周期表的所有元素中通用、高精度地工作。...能量+力(M3GNet- EF)和能量+力+应力(M3GNet-EFS)训练的 M3GNet 模型获得了相对相似的能量和力 MAE，但 M3GNet- EFS 的应力 MAE 约为 M3GNet- EF...然后将 M3GNet IAP 应用于模拟材料发现工作流程，其中最终的 DFT 结构是先验未知的。M3GNet 松弛是对来自 3,140 种材料的测试数据集的初始结构进行的。...（来源：论文） 新材料发现 M3GNet 能准确、快速地弛豫任意晶体结构，并预测它们的能量，使其成为大规模材料发现的理想选择。

48610

AAAI 2020最佳论文出炉，800名国人缺席，疫情并未浇灭热情

而在此次研究中提出了一个新的公平概率-混合商品的无嫉妒性（envy-freeness for mixed goods, EFM），而它是 EF 和 EF1 针对混合商品集合的直接通用化结果。...尽管终身学习的相关研究已经对灾难性遗忘、改变转移动态以及变化奖励函数等问题进行了相关研究，但操作集（action set）发生变化的环境仍未得到解决。...此系统的设计核心目的为针对于中大型地震，在破坏性影响到达特定区域前探测出来。传统的 EEW 方法是基于地震检波器的，但由于传统方法对地震运动速度敏感性的问题，导致不能准确地识别大地震。...实验结果表明，DMSEEW 方法与传统的地震预测方法和采用相对强度的组合传感器（GPS 和地震仪）方法相比，具有更高的精确度。...2020 蓝天创意奖 蓝天创意奖用来鼓励哪些能够激发学界探索新方法、新思路的研究工作。

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Apollo的数据开放平台介绍

主要有红绿灯数据集，障碍物数据集（2D、3D），语义分割数据集，自由空间数据集，行为预测数据集等等。 为了刻画自动驾驶行为，我们还需要将数据抽象成逻辑数据。...通过传输接口，可以将数据高效地传输到运营点和云集群中。 接着是自动驾驶数据仓库部分，会将全部海量数据成体系地组织在一起，快速搜索，灵活使用，为数据流水线和各业务应用提供数据支撑。...6部分数据集：激光点云障碍物检测分类，红绿灯检测，Road Hackers，基于图像的障碍物检测分类，障碍物轨迹预测，场景解析； 除开放数据外，还配套开放云端服务，包括数据标注平台，训练学习平台以及仿真平台和标定平台...具体来说，首先开发者在本地开发机中基于Docker开发算法，并部署依赖环境。 接着将开发好的环境推到云端的私有Docker Repository中。 接下来在平台上挑选数据集，发起训练任务。...平台以run_agent.sh结束状态来判断训练任务的状态; 2.任务运行时环境在/dataset_test/目录下有供测试使用的数据集,根据提交任务时选择的任务类型自动下载部署。

6.7K61

深度学习研究：微软认知转移神经元（CSN）技术，创建适应性元学习模型

根据定义，训练和测试系统不具有很强的适应性，因此它们不适用于在真实环境中运行。提高人工智能系统的适应性一直是越来越受欢迎的核心研究领域之一，这被称为元学习，其重点在于提高智能体的学习能力。...CSN如何工作？ 从概念上讲，CSN模型存储的移位向量对应于显示的类标签，并将它们与相应的输入表征相对应。然后该模型使用建立的不可见的表征形式来查看内存中与之最相似的表征键相对应的标签移位。...在分析任何数据集时，CSN与先前知识的相似向量相关联，以提高其学习能力。 在架构上，CSN由两个主要部分组成：基础学习者和元学习者。基础学习者是对数据进行预测的神经模型，其节点通过条件变化进行修改。...就执行模式而言，CSN可以分为两个主要阶段：描述阶段和预测阶段。为了理解CSN的这个概念，让我们将初始数据集设想为可以从中抽样的相关任务的分布，并且每个任务都带有描述。...经过描述阶段之后，模型进入预测阶段。在那个页面中，CSN模型根据来自同一任务的不可见的数据点来预测他们的类标签。为了改善这些预测，该模型使用软注意机制从内存中检索变化，并将其应用于单个神经元的激活。

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面向可解释的NLP：北大、哈工大等提出文本分类的生成性解释框架

模型的可解释问题是学界现在一直在讨论和研究的工作之一，在自然语言处理领域亦是，想搭建一个具有可解释性的系统是一件非常困难的事。...第二个数据集为 Skytrax 用户评论数据集，每个实例包括三部分：一段对于航班的评价，五个关于航班不同方面的打分（座椅舒适度，机舱人员，食物，机舱内环境，机票价值），一个总体评分。...在讨论产品 A 是一个“好”产品还是“坏”产品时，如果模型判断 A 是一个好产品，且指出 A 的质量高、可用性高、价格低，则可认为这些属性值较好地解释了模型的预测结果。...分类器 C 和预测器 P 共同预测类别 y 。将 ec 输入 C 时，C 对分布概率 Pclassified 进行预测，之后输出两个真值概率，并用于计算解释因子 EF(S) 。...因此，作者预训练了一个分类器 C ，该分类器直接将解释作为输入，并学习预测分类 y 。也就是说， C的目标为模仿人类行为，比使用原始文本作为输入的模型更佳准确地预测结果。

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