合适合理的人可以看相应的报告数据，如果不具备地区（店铺）的权限，数据计算会自动适应。这个功能在PowerBI中又叫做：动态权限控制。这需要根据登陆的用户的不同来决定它的计算。但本文的讨论将远远超过这个基本需求，将现实中几种复杂需求进行讨论并给出解决方法。
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS，本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景，实现更加符合要求的安全性要求。
最近，Cognition AI的首席执行官Steven Hao给了Devin访问自己帐户的权限，然后Devin便开始为他工作了...
早在 2018 年，何恺明等人在论文《Rethinking ImageNet Pre-training》中重新思考了 ImageNet 预训练模型。他们发现这种利用预训练模型抽取「通用」特征，并借此解决大多数视觉任务的方法是值得质疑的。因为即使在比 ImageNet 还大 3000 倍的数据集上进行预训练，它们对目标检测任务的性能提升仍然不是很大。
Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bi
6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差
昨天我们介绍了富集分析的基本的内容：GO分析和KEGG分析都是啥？。但是富集分析还是有很多不同的算法的，对于主要的算法过程其实不用太多了解，这个由专业人士来解决就行。但是对于其输入条件和主要区别还是要了解的，这样能方便我们使用。
精度和查全率源自信息检索，但也用于机器学习设置中。但是，在某些情况下，使用精度和查全率可能会出现问题。在这篇文章中，我将讨论召回率和精确度的缺点，并说明为什么敏感性和特异性通常更有用。
数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
大数据文摘授权转载自学术头条 来源：The Verge 作者：James Vincent OpenAI 发布了其自称为“迄今为止最强大、对齐最好的模型”GPT-4，但人工智能社区的一部分人对‘缺乏公共信息’感到失望。他们的抱怨，凸显了人工智能世界中关于安全问题的日益紧张的形势。 昨天，OpenAI 发布了强大的 GPT-4，它是人们期待已久的下一代人工智能语言模型。该模型的强大能力仍在评估中，但随着研究人员和专家对其相关材料的仔细研究，一部分人对一个明显的事实表示失望：OpenAI 发布的 GPT-4，不是
睡眠紊乱是重度抑郁症（MDD）的一个关键症状。目前的文献对快速眼动（REM）睡眠的改变进行了很好的描述，但对非快速眼动（non-REM）睡眠的改变却知之甚少。此外，睡眠障碍与MDD的各种认知症状有关，但non-REM睡眠EEG的哪些特征导致了这一点目前尚不清楚。我们综合分析了三个独立收集的数据集（216名被试的N = 284个数据，）中两个中央通道的non-REM睡眠EEG特征。这项探索性和描述性的研究纳入了年龄范围广泛、抑郁症持续时间和严重程度不同、用药或未用药、以及年龄和性别与健康对照组相匹配的MDD患者。我们探讨了睡眠结构的变化，包括睡眠阶段和周期、频谱功率、睡眠纺锤波、慢波（SW）和SW-纺锤波耦合。接下来，我们分析了这些睡眠特征与抑郁症严重程度和程序性记忆的夜间巩固的关系。总的来说，与对照组相比，患者的non-REM睡眠结构没有发现重大的系统性改变。对于non-REM睡眠的微观结构，我们观察到与对照组相比，未用药患者的纺锤波振幅较高，并且在开始使用抗抑郁药物后，SW较长，振幅较低，SW-纺锤波耦合更分散。此外，长期（而非短期）的药物治疗似乎会降低纺锤波的密度。用药患者夜间程序性记忆巩固受损，这与较低的睡眠纺锤波密度有关。我们的结果表明，MDD的non-REM睡眠 EEG的改变可能比以前报道的更精细。我们在抗抑郁药物摄入和年龄的背景下讨论这些发现。
中科星途遥感图像解译大赛今年有六个赛道，涵盖检测、分割、跟踪等任务。其中检测主赛道依托中科院新发布的百万级实例的FAIR1M数据集。具体赛道情况如下：
在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出
如果想从事数据科学，但是又没有数学背景，那么有多少数学知识是做数据科学所必须的？
除了机器学习（ML）工作定义之外，我们还旨在简要概述机器学习的基本原理，让机器“思考”的挑战和局限性，以及今天深入解决的一些问题学习（机器学习的“前沿”），以及开发机器学习应用程序的关键要点。
数据准备的关键和重复阶段是数据探索。一组因为太大而无法由人工手动读取、检查和编辑每个值的数据，仍需要验证其质量和适用性，然后才可以将其委托给一个值得花费时间和计算的模型。
本报告的目的是通过真实的数据来更好地了解框架选择、性能和实际用户体验之间的关系。我们将试图回答以下几个关键问题：
她立刻就打起了喷嚏，过敏使她的脸肿了起来，她难过了好几天，我也很难过（负回报/反馈）。
今天看到一篇非常非常棒的调节NN的文章，作者是特斯拉高级总监Andrej Karpathy，就翻译过来和大家一起分享，难免翻译有问题，有兴趣的朋友可以去引文阅读原文。
本文探讨了机器学习中一种被称为“炼金术”的现象，以及它如何影响机器学习的发展。作者认为，机器学习中的“炼金术”过于关注数据集和实证结果，而忽略了理论、模型和算法等方面的深入探讨。作者认为，在机器学习的发展过程中，应该更加关注理论、模型和算法等层面的研究，这样才能更好地推动机器学习的发展。"
FAIR 的研究者提出了一种为卷积网络进行大规模端到端训练的聚类方法。他们证明了用聚类框架获得有用的通用视觉特征是可实现的。
预训练的卷积神经网络，或称卷积网络，已经成为大多数计算机视觉应用的基础构建模块 [1,2,3,4]。它们能提取极好的通用特征，用来提高在有限数据上学习的模型的泛化能力 [5]。大型全监督数据集 ImageNet[6] 的建立促进了卷积网络的预训练的进展。然而，Stock 和 Cisse [7] 最近提出的经验证据表明，在 ImageNet 上表现最优的分类器的性能在很大程度上被低估了，而且几乎没有遗留错误问题。这在一定程度上解释了为什么尽管近年来出现了大量新架构，但性能仍然饱和 [2,8,9]。事实上，按照今天的标准，ImageNet 是相对较小的；它「仅仅」包含了一百万张涵盖各个领域的分类图片。所以建立一个更大更多样化，甚至包含数十亿图片的数据集是顺理成章的。而这也将需要大量的手工标注，尽管社区多年来积累了丰富的众包专家知识 [10]，但通过原始的元数据代替标签会导致视觉表征的偏差，从而产生无法预测的后果 [11]。这就需要在无监督的情况下对互联网级别的数据集进行训练的方法。
本文除了介绍PowerBI Desktop在2019年6月的更新，其将介绍PowerBI的几件大事。
塔勒布最早因为著作《黑天鹅》而被大家所熟知，他相信黑天鹅事件（往往伴随市场大跌，911，英国退欧都是比较典型的黑天鹅事件）的出现频率远远超出投资者的预期，由于无法预测什么时候会以何种形式出现，因此他一直提倡要持续不断地买入看跌期权才能真正实现对投资组合的对冲目的。
我们最近看到了一些大型数据集的出现，它们允许训练深度学习模型来自动化各种任务，例如植物细胞评估，细胞核分割或有丝分裂检测，所有这些都非常准确，有时甚至超过人类 专家。
如果以上条件都满足了，人们就可以用合理的成本开发新的应用。同时这也实现了该子领域的民主化，即人们不需要再依赖大公司（例如谷歌），认为在业界只有它们的研发成果才是可靠的。
这周三，Cognition AI 团队发布的首个 AI 软件工程师 Devin 引爆了 AI 社区，引发了人们对程序员这个职业未来前景的热议。
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， （ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：
1.基础概念 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，也称统计机器学习。统计学习是数据驱动的学科，是一门概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科。 统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。 统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。 统计学习方法包括模型的假
人工智能和机器学习已经证明了其在预测化学性质和小分子合成设计中的潜在作用。数据驱动的合成路线设计是由MLPDS(Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis)联盟开发和评估的一部分，该联盟包括MIT和13个化学和制药公司成员。他们一起写了“Current and Future Roles of Artificial Intelligence in Medicinal Chemistry Synthesis”刊登于2020年4月JMC，分享了如何将预测模型整合到药物合成工作流程中，如何在MLPDS成员公司中使用预测模型以及该领域的前景。
微软最近发布了名为 “MathVista” 的全新多模态数学推理基准数据集，同时提供了一份涵盖 112 页的详细评测报告，专注于大型多模态模型的数学推理表现。这一基准测试对于目前最先进的模型，如 GPT-4V，来说也是一项挑战，显示了这些模型在多模态数学问题解决方面的局限性。报告还深入分析了 GPT-4V 在自我验证、自洽性和多轮对话能力的研究潜力。
这位特斯拉的人工智能研究负责人、李飞飞的斯坦福高徒刚刚难得更新了博客，推出了一篇长文《神经网络的训练秘籍》，详细讲述了我们在训练神经网络时候可以遵循的套路。
如：select * from test where id-1=9;//错误的写法
Python 是一种强大而灵活的编程语言，它提供了许多方便的数据结构和操作方法，其中之一就是列表（List）。列表是一个有序的集合，可以包含不同类型的元素，并且可以进行添加、删除和修改等操作。在 Python 中，我们通常使用 List.append() 方法向列表末尾添加元素。然而，在某些情况下，你可能会遇到 List.append() 方法不起作用的问题。本文将详细讨论这个问题并提供解决方法。
在心理状态解码中，研究人员旨在确定可以从大脑区域（或网络）的活动模式中可靠地识别的心理状态（例如，体验快乐或恐惧）的集合。深度学习（DL）模型对于心理状态解码来说是非常有希望的，因为它们在学习复杂数据的多功能表征方面具有无可比拟的能力。然而，它们在心理状态解码中的广泛应用受到了阻碍，因为它们缺乏可解释性，难以将其应用于小数据集，也难以确保其可重复性和稳健性。我们建议通过利用可解释人工智能（XAI）和迁移学习的最新进展来应对这些挑战，并就如何提高心理状态解码中DL模型的可重复性和稳健性提供建议。
最近往一个armv7板子的bootloader中移植了解压算法，移植本身还比较顺利，但移植完了发现，功能是正常的，但效率大打折扣。解压同样的数据，耗时大约是uboot的10倍。
【导读】在CVPR2017上举办的VQA（Visual Question Answering）比赛中，基于双向注意力机制视觉问答（Bottom-Up and Top-Down Attention for Visual Question Answering）取得了冠军。其主要贡献在于提出了Bottom-Up and Top-Down Attention的机制， 不仅用一个个的单词，来指代检测到的物体，这种方法在含空间信息的同时还可以对应多个单词，比如一个形容词和名词，提供丰富的语义表现力。最近香港科技大学的H
选自arXiv 机器之心编译 作者：赵鹏、周志华 参与：吴攀、黄小天 在线机器学习应用中，数据总是会随时间增多，怎么开发能有效应对这种动态情况的算法是一个值得关注的热门研究主题。近日，南京大学研究者赵鹏和周志华在 arXiv 发布了一篇题为《Distribution-Free One-Pass Learning》的论文，提出了一种有望解决这一问题的算法 DFOP。机器之心对该论文进行了摘要介绍，更多详情请参阅原论文。 论文：无分布一次通过学习（Distribution-Free One-Pass Learn
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
Illustrator 2021 v25.0.0.60 For Mac版是一款十分专业优秀的矢量图形绘制软件，不仅提供了大型画布、面板、画笔、移动工具、矩形工具、对齐工具等各种工具和强大的功能，还提供了超级给力的文字工具，支持自由添加效果、管理样式以及编辑单个字符，从而进行精彩的版式设计，从而可以很好的帮助数以百万计的设计人员和艺术家设计徽标、图标、广告牌、书籍插图、产品包装、wed图形、移动图形等等内容，十分强大。
3.创建文件夹d:\mongodb\data\db、d:\mongodb\data\log，分别用来安装db和日志文件，在log文件夹下创建一个日志文件MongoDB.log，即d:\mongodb\data\log\MongoDB.log
为解决拓扑结构固有的次优性质，图结构学习（Graph Structure Learning，GSL）作为一种以数据为中心（data-centric）的学习方法被提出，得到了迅速的发展。尽管如此，GSL研究领域仍然缺少一个统一的基准库，这在多个方面阻碍了这个领域的进展，因此我们开发了一个全面的图结构学习基准库OpenGSL，来实现公平对比和深入探索。我们希望OpenGSL可以帮助研究者了解GSL的前沿方法，促进快速、公平的评估，并激发 GSL 领域进一步的创新性研究。
MEDIUMTEXT 最大长度是 16777215 (2^24 – 1) 个字符。
机器学习中的用于声称性能的指标标准很少被讨论。由于在这个问题上似乎没有一个明确的、广泛的共识，因此我认为提供我一直在倡导并尽可能遵循的标准可能会很有趣。它源于这个简单的前提，这是我的科学老师从中学开始就灌输给我的：
深度进化网络结构表示（DENSER）是一种利用进化计算自动设计人工神经网络(ANNs)的新方法。该算法不仅搜索最优的网络拓扑（network topology），而且还对超参数(如学习或数据扩充参数)
数据猿报道 2020年7月5日至7月10日，第58届自然语言处理领域（NLP）顶级学术会议 ACL 2020 在线上成功举行。
2023年11月24日，英国剑桥大学Emma King-Smith在Chemical Science上发表文章Transfer learning for a foundational chemistry model。作者提出了一个基于图神经网络的迁移学习框架，能够在小规模数据集中进行准确的化学相关预测。
本文介绍我们在ICCV 2021 LVIS Challenge Workshop上的冠军解决方案。
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