cell ranger是10X genomics公司提供的,专门用于分析10X 单细胞转录组数据的pipeline, 包含了原始数据拆分,表达定量,聚类分析等多个功能,本文主要介绍如何使用该软件来拆分原始数据。
《灵笼》艺画开天生产,B站独播,国漫里面制作算是精良,但是剧情有太多瑕疵。评论两极分化,好的说非常好,差的说非常差。看看弹幕说的啥吧
mark一下,感谢作者分享。当年在毕设的时候研究智能优化算法,工作中偶尔也会写些demo,今天看到这篇文章,赶紧收藏。
问题 1. 使用附件 1 中的数据,按照附录中的方法计算监测点 A 从 2020 年 8 月 25 日到 8 月 28 日每天实测的 AQI 和首要污染物,将结果按照附录“AQI 计算结 果表”的格式放在正文中。 问题一就是单纯的计算问题,在附录中相关的计算规则都已经告知了,因此直接 带入数据进行计算即可,但需要注意各种逻辑关系,先捋顺在去计算。注意如果 计算结果过长就只选择部分代表性数据放在正文中即可,其它的部分放在附录 里。 问题 2. 在污染物排放情况不变的条件下,某一地区的气象条件有利于污染物扩 散或沉降时,该地区的 AQI 会下降,反之会上升。使用附件 1 中的数据,根据 对污染物浓度的影响程度,对气象条件进行合理分类,并阐述各类气象条件的特 征。 针对问题二,根据附件一可知,仅告诉我们检测点 A 的各类实测污染物数据, 但并未告知气象情况,因此我们首先根据问题一计算得到的 AQI 数据以及相关 的污染物数据进行无监督聚类,无监督聚类模型有很多,如层次聚类、高斯混合 聚类等,在这里比较推荐 SOM 自组织神经网络聚类算法,将原始数据输入网络 后能够自动根据各类数据的特点在不同的步数下生成不同的结果,如将 31 个省 市的 GDP 数据输入网络则会自动对发达程度进行聚类; % 二维自组织特征映射网络设计 % 输入数据为各类实测污染物数据 clc clear close all %--------------------------------------------------- %随机生成 100 个二维向量,作为样本,并绘制出其分布 P=[此处填写污染物数据] % %建立网络,得到初始权值 net=newsom([0 1;0 1],[5 6]); w1_init=net.iw{1,1}; %--------------------------------------------------- %绘制出初始权值分布图 figure(2); plotsom(w1_init,net.layers{1}.distances) %--------------------------------------------------- %分别对不同的步长,训练网络,绘制出相应的权值分布图 for i=10:30:100 net.trainParam.epochs=i; net=train(net,P); figure(3); plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances) end %--------------------------------------------------- 问题 3. 使用附件 1、2 中的数据,建立一个同时适用于 A、B、C 三个监测点(监 测点两两间直线距离>100km,忽略相互影响)的二次预报数学模型,用来预测 未来三天 6 种常规污染物单日浓度值,要求二次预报模型预测结果中 AQI 预报 值的最大相对误差应尽量小,且首要污染物预测准确度尽量高。并使用该模型预 测监测点 A、B、C 在 2021 年 7 月 13 日至 7 月 15 日 6 种常规污染物的单日浓度 值,计算相应的 AQI 和首要污染物,将结果依照附录“污染物浓度及 AQI 预测 结果表”的格式放在论文中。 首先分析题目已知数据包括了各监测点逐小时污染物浓度和气象一次预报数据 以及实测的污染物浓度和气象数据等;这里就是利用实测数据对预报数据进行误 差修正,既然是预测,那实测数据在未来肯定是无法得到的,所以思路就是通过 前期的预测数据和实测数据的差,找到相关的误差修正规律即可;因此在这里推 荐的模型是神经网络模型,具体是设置一个三层的网络机构,输入层数据是一次 预报的气象条件,而标准输出数据为真实污染物浓度与预测污染物浓度的差值, 这样就建立了预测气象条件与实际污染物浓度误差之间的关系;在这里推荐使用 基于遗传算法优化的神经网络模型,相对于传统的 BP 神经网络而言,其精度将 会更高。得到上述网络关系后,若新得到一组一次预报气象数据结合相关的误差 变量进行二次修正即可。 %程序一:GA 训练 BP 权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 使用遗传算法对 BP 网络权值阈值进行优化,再用 BP 算法训练网络 %--------------------------------------------------------------------------
内部测试版本 (Alpha Releases) ,会引入新的功能和改进。Alpha 版是当前系列版本的最初版本。Alpha 版可能存在一些 bug,提供给尝鲜用户,可以用于测试最新的功能。
伟创力Flextronics EDI项目,报文标准包括了X12和EDIFACT两种。
Towards a solution to bongard problems: A causal approach
基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部权值阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调桀的BP算法。(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的权值,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整。所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。关键词:BP神经网络,学算法,距离,权值阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的权值,.,work.:work,,,,引言传统BP()算法的性能依赖于初始条件,学速度慢,学**过程易陷入局部极小。
遗传算法(Genetic Algorithm, GA),是一种通过模拟生物自然进化过程的随机搜索算法,主要思想是模拟生物进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程。废话不多说,看看具体的实现过程。
最近清华大学、微软研究院和东北大学的一项新研究表明,利用传统进化算法来处理提示词工程中的问题,可以大大提升效率。
不知道大家有没有听说过BP(Backpropagation)神经网络算法,听上去比较高级,但其实也是挺酷的!而且BP算法还可以在企业电脑监控软件方面大显身手哦。想知道怎么玩转它吗?别担心,接下来咱们就用通俗易懂的语言来了解一下BP算法在企业电脑监控软件中的作用:
TiDB 7.1 是 2023 年度发布的首个 LTS(Long Term Support) 版本,汇集了来自 20+ 个真实场景带来的功能增强,累计优化和修复 140+ 功能,旨在提升关键业务的稳定性和性能,帮助开发人员和数据库管理员提高生产力并进一步降低总体拥有成本(TCO)。用户可在生产环境中使用 TiDB 7.1。
理论知识学再好,能付诸实践灵活运用才行,所以我们常强调知行合一,实践出真知。实战演练这个栏目就是带大家从头到尾完整复现单细胞文献分析流程。好了,干货多,屁话少,我们来看实战流程。
从首个 RC 版本到正式 GA 经历了四个月左右的时间,重要的新特性已在 RC1 中公布过:
这个月我们有很多令人兴奋的发布。UserVoice上我们最需要的两个功能在本月发布,地图热力图和单选切片器。此外,改进的建模视图在本月GA(正式发布)。另外还有新的DAX函数和对现有函数的改进,以及按钮和选择面板也得到了增强。
Kubernetes 项目的首次 commit 发生在 2014 年 6 月 6 日,自 2016 年 3 月 10 日加入 CNCF,到目前为止,Kubernetes 共有 35k contributor 做了 110 万次贡献、148k 次 commit 与 83k PR,并且有超过 2000 家公司参与贡献开源。
近年来,一种叫做多波段multi-band (MB) 成像的新型扫描技术在功能性磁共振成像(fMRI)领域取得了巨大的进步。功能磁共振成像(fMRI)是一种新兴的神经影像学方式,其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变。该项技术实施起来比较缓慢。由心理学助理教授Sepideh Sadaghiani领导的心理学家和神经科学家团队发表了一项研究,以确定安全使用脑电图与新开发的功能性磁共振成像序列。
BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化,随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi,rt。 (2)由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 bj=f(■wijai-θj) ct=f(■vjtbj-rt) 式中:bj为隐层第j个神经元实际输出;ct为输出层第t个神经元的实际输出;wij为输入层
BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下:
不知不觉cellranger已经更新到6.0了。前面已经介绍了4、5,今天介绍下6.0
Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。
ESN部分就不多做介绍了,你应该了解的,下面我们对ESN和BP改进和极限学习改进分别进行修改和说明,并进行仿真。
1.方法设计 传统的BP算法改进主要有两类: – 启发式算法:如附加动量法,自适应算法 – 数值优化法:如共轭梯度法、牛顿迭代法、Levenberg-Marquardt算法
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密,比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起,取长补短,性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序,尤其是人工神经网络,是对计算机模
| 为 | 容 | 器 | 技 | 术 | 而 | 生 |
今天介绍一下单倍型分析,之前做GWAS分析时有同学问我单倍型分析相关的问题,当时我还不太会,知识性的东西,特别是软件操作类的东西,从来都是熟能生巧,研究一下,做一下项目,就会了。会了,就要写个教程,然后理解就更深了。
神经网络和深度学习(一)——深度学习概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用,包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。
神经网络和深度学习(一) ——深度学习概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用,包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。当需求更复杂时,可以考虑用神经网络来使用,包括标准神经网络(standard neural network)、卷积神经网络(CNN,ConvolutionalNeural Network)、循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Networks )、复合神经网络等。 📷 二、各类NN 📷 1、神
编辑 | 绿萝 对人工智能不断增长的需求推动了对基于物理设备的非常规计算的研究。虽然此类计算设备模仿了大脑启发的模拟信息处理,但学习过程仍然依赖于为数字处理优化的方法,例如反向传播,这不适合物理实现。 在这里,来自日本 NTT 设备技术实验室(NTT Device Technology Labs)和东京大学的研究团队通过扩展一种称为直接反馈对齐(DFA)的受生物学启发的训练算法来展示物理深度学习。与原始算法不同,所提出的方法基于具有替代非线性激活的随机投影。因此,可以在不了解物理系统及其梯度的情况下训练物理
神经网络控制是20世纪80年代以来,在人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)研究取得的突破性进展基础上发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支,为解决复杂的 非线性、不确定、不确知 系统的控制问题开辟了一条新的途径。
Alpha: Alpha是内部测试版,一般不向外部发布,会有很多Bug.除非你也是测试人员,否则不建议使用.是希腊字母的第一位,表示最初级的版本,alpha 就是α,beta 就是β ,alpha 版就是比beta还早的测试版,一般都是内部测试的版本。
大流行可能正在改变我们的工作方式,但是CRM工具中许多变更需求早于COVID-19。不过,Salesforce上周在其Marketing Cloud中引入了一些更改,这些更改本来没有及时。
1.hasInstantiationAwareBeanPostProcessors()方法说明
MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库之一,广泛应用于各种业务场景。而在各种版本中,MySQL 8.0 可以说是一个里程碑式的版本。今天,我们就来深入探讨 MySQL 8.0 的小版本选择策略和声明周期计划,以助力你做出更合适的数据库版本选择。
MySQL的最新版本8.0.29于2022年4月26日正式发行(GA)。MySQL8.0发布至今已经历4年(2018年4月19日 GA),已经进入了标准生命周期的末期,如果您还在继续使用MySQL 5.7版本,甚至是5.6版本,您现在应该认真考虑未来的数据库安全问题。
表结构的变化: 增加了一系列:BUT开头的表,其中BUT000存放BP: 一般数据,原来客户主数据一般视图存放的表KNA1也仍然使用,SAP会同时将客户主数据一般视图数据写入这两个表,如果BUT000的表数据写进去了,而KNA1的表数据没有写进去(SAP没有任何提示),此时如果去创建销售视图,则不能创建成功,虽然message显示创建成功,实际上没有成功,因为KNA1数据没有,KNVV数据一定写不进去,做销售订单也是查找KNA1表的数据,这个地方显然是个BUG,需要改进。同理,供应商主数据采购视图也是类似
最近面试被问到这样一个问题。这里总结一下。关于更多的MySQL真题,你可以直接访问该链接进行查看。
DNAscope模块,是Sentieon软件的一个精准高效的胚系变异检测模块。其在GATK基础上优化了核心算法,在继承GATK成熟且完整的BAM预处理流程的同时,引入机器学习基因分型模型。相比于GATK金标准而言,在大幅降低计算成本的情况下,DNAscope流程能够大幅度提升SNP和Indel的检测准确度和稳定性。
1.模式识别、机器学习、深度学习的区别与联系 模式识别:过去、程序/机器做智能的事、决策树等 机器学习:热点领域、给数据+学习数据 深度学习:前言领域、强调模型 2.早年神经网络被淘汰的原因 耗时、局部最优、竞争对手、over-fitting、参数 3.深度学习的实质 及其 与浅层学习的区别 深度学习实质:多隐层+海量数据——>学习有用特征—–>提高分类或预测准确性 区别:(1)DL强调模型深度 (2)DL突出特征学习的重要性:特征变换+非人工 4.神经网络的发展(背景之类的) MP模型+
我的主机内存只有100G,现在要全表扫描一个200G大表,会不会把DB主机的内存用光?
BP(Back Propagation)神经网络是1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出的,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入/输出因施工和关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
然后就可以看我在B站免费分享的视频课程《甲基化芯片(450K或者850K)数据处理 》
直接说基础语法,也许大家不会感兴趣。前言之后的这一章,给大家介绍一下我最近写出来的一个小功能。用python语言实现GA算法来解决TSP问题,希望以此来激发大家学习python的兴趣。
Towards Stablizing Batch Statistics in Backward Propagation of Batch Normalization
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