今天为大家介绍的是来自Asher Mullard的一篇关于tofersen的新闻。美国食品和药物管理局(FDA)根tofersen降低神经丝轻链(NfL)血液水平的能力批准了该药物用于治疗肌萎缩侧索硬化症,这为这种神经科学生物标志物的潜力提供了证据,并可能对其他脑部疾病产生影响。
NFL Big Data Bowl是Kaggle上的一个数据比赛,本文旨在通过回顾比赛,梳理和学习其中的建模思路(点数据挖掘、图挖掘)、数据处理技巧(对抗验证、数据增强)、模型集成技巧(Snapshot Ensembles)。
最近ChatGPT很火,我也玩了一下,效果看起来很好,回答像模像样,很有点百科词条的味道。至于为什么是“看起来”,玩过都知道,有些内容显然是ChatGPT在一本正经地瞎说。很多人在问ChatGPT会不会干掉谷歌,学界近期也出了几篇用大语言模型(LLM)做信息检索的论文,思路是用LLM“生成”文档ID,不知道是巧合还是呼应。
头条写的是安全,写完有点意犹未尽。想就着话题聊,不过这里又写明了叫机器学习,一咬牙一跺脚,聊一个大一点的话题。
Rainforest Connection Species Audio Detection Automate the detection of bird and frog species in a tropical soundscape
(VRPinea 9月16日讯)今日重点新闻:PICO将于北京时间22日20点在海外召开新品发布会;VR触觉手套开发商HaptX完成2300万美元的战略融资;《模拟人生4》自10月19日起将面向全平台免费开放。
从高尔夫到网球,从橄榄球到足球,数据分析如今正席卷职业体育界。每次击球, 每次挥杆都可能会影响整场比赛的结果。 运动员和球队如今越来越依靠数据分析来使他们更快更强。 新技术如传感器以及3D多普勒雷达等,可以跟踪运动员的表现, 使得运动员能够更好的了解和分析自己的运动。 “这并不奇怪。”哈佛大学定量社会科学研究院的主任Gary King说,“如果你总结一下那些数据分析能够起到巨大作用的行业的特点, 你就会发现, 职业体育行业基本具备了这些特点,这也就是为什么数据分析在职业体育中具有如此重要的作用的原因。” 职
量子位 | 舒石 若朴 假装发自 休斯顿 NRG球场的气温有点低,但身在现场只能感受到火热。 常规时间结束,亚特兰大猎鹰打了三节好球,新英格兰爱国者打了一节好球,双方比分定格在28-28。超级碗,这场
奥运初始的时候,媒体对于NBC使用Silverlight技术进行了高调的宣传,没想到奥运会结束刚刚三周的时间,NBC就弃用了Siverlight,重新采用Adobe的Flash技术。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors
(VRPinea10月10日讯)金九银十是收获的季节,而对国内XR行业来说,也是展现技术的大好时机。仅上个月,就有3台VR一体机(PICO 4、PICO 4 Pro、联想ThinkReality VRX)、3台AR眼镜(联想Glasses T1、NIO Air AR眼镜、听语者AR字幕眼镜)陆续发布。这些VR/AR设备在技术和生态上有哪些亮点呢?除此以外,9月的XR行业还有哪些值得关注的消息呢?
不仅仅是机器学习,大部分理工科的思想都可以从文史学科的角度去理解。正所谓大道至简,很多道理是共通的。
授权转载自量子位(ID:QbitAI) @舒石 若朴 假装发自休斯顿 NRG球场的气温有点低,但身在现场只能感受到火热。 常规时间结束,亚特兰大猎鹰打了三节好球,新英格兰爱国者打了一节好球,双方比分定格在28-28。超级碗,这场美式橄榄球的顶级对决,第一次被拖入加时赛。 身着白衣的新英格兰爱国者,最终以34-28,逆转战胜身着红衣的亚特兰大猎鹰,获得第51届超级碗的冠军。猎鹰队97号防守截锋Grady Jarrett没能一战封神,爱国者12号明星四分卫Tom Brady脸上的神情从落寞转为狂喜。 如此跌宕的
全美橄榄球联盟(NFL)是全球最赚钱的职业体育组织,2012年的收入为88亿美元。但家家有本难念的经,据内部人士透露,到现场观看联盟球赛的观众人数在以平均每年2%的速度缩减。NFL的主要收入来自现场观众的消费。这不仅是指售价高昂的门票,还包括场内餐饮和球帽、T恤等各种纪念品的销售。 那么这些球迷去哪儿了呢?他们并没有转投其他体育赛事。实际上很多职业体育联盟都面临着同样的现场球迷流失问题。球迷看球与否甚至不受经济形势影响,就如同同一支橄榄球队里的中后卫和四分卫的关系一样——互不影响。 实际上,NFL最大的竞争
作者:阿萨姆 普华永道|数据科学家 量子位 已授权编辑发布 0. 前言 我更喜欢把”思想”认为是一种“道”,而”模型”是一种”术”,也可类比为“外功”和“内功”。 本文有标题党之嫌,因为讨论的内容并非
(VRPinea 3月25日讯)今日重点新闻:Meta宣布为其VR社交应用Horizon Worlds推出开发者培训计划Builder Tracks;“无聊猿”NFT制作公司Yuga Labs完成4.5亿美元种子轮融资;NFL(美国国家橄榄球联盟)和体育科技公司StatusPRO正在合作开发VR游戏。
一年一度的NFL大数据碗,今年的预测目标是通过两队球员的静态数据,预测该次进攻推进的码数,并转换为该概率分布;
作者:徐晗曦 原文:写给大家看的机器学习书(第四篇)—— 机器学习为什么是可行的(上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/25721582 前文: 【Part1】什么是机器学习?机器学到的到底是什么? 【Part2】训练数据长什么样?机器学到的模型是什么? 【Part3】直观易懂的感知机学习算法PLA 这个系列文章,我将试着为开发工程师,产品经理、设计师、所有希望了解学习机器学习的人,介绍机器学习的原理、方法和实战技巧。 你敢跟着机器学习投资吗? 系列文章学到这里,我们已
波音和通用电气投资,Upskill完成B轮融资 今日,AR工业应用开发商Upskill宣布完成B轮融资,具体金额暂未透露,投资方包括 HorizonX 风投和通用电气资本等,其中HorizonX 风投
今年2月,Magic Leap执行总监Rony Abovitz在宣布与NBA达成合作时,表示将会带来Screens平台,帮助用户借助AR设备体验体育运动的魅力。但当时,Rony Abovitz并未对该
数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九大定律,如下所示: (1)Business Goals Law:每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。 (2)Business Knowledge Law:数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 (3)Data Preparation Law:数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。 (4)NFL Law:NFL(没有免费午餐,No Free Lunch)。对于数据挖掘者来说没有免费的午餐,数据
本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目:tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。
vscode有远程开发功能,即可以在windows打开vscode,连接上linux服务器写代码 但由于公司集群登录节点是centos6,官方表示centos6需要升级glibc和libstdc++,没有管理员权限,只能找一台centos7的计算节点,想办法跳过登录节点
来源:axios.com 译者:费欣欣 【新智元导读】2017年眼看就要结束,这一年人工智能有哪些令人激动的进展?Hinton给出了Attention、AlphaZero等3项技术,但表示2017年AI并没有取得突破性进展。吴恩达说AlphaGo令他印象深刻,但CMU的冷扑大师在技术上更有创意。 2017年,人工智能越来越多地走入公众生活对话的中心。科技界的一些大佬仍然呼吁我们要继续关注并警惕超级智能机器人接管世界的可能性;另一些人则表示这种恐惧是夸大其词。目前看,更多的人工智能从业者同意后者,因为当前的A
本文由CDA数据分析研究院翻译,译者:王晨光,转载必须获得本站、原作者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载! 大数据是什么?你所生活的当下就是大数据时代。好吧,至少别人是这么告诉我们的。因此,企业都忙着想尽各种办法,利用大数据分析的优势,发展自己的企业从而扩展自己的业务,这一点也就毫不奇怪了。大数据的很多用途在现实生活中都已经得到了很好的体现,如提高营销力度,或者获得客户数据以便更好地理解客户需求,大数据甚至被用于监测和防止诈骗行为。最常见的大数据使用案例已经成为世界各地各行业的重要组成部分,但大数
用「腾讯体育+」,你能第一时间获取体育赛事的直播时间,以及赛前、赛中和赛后新闻资讯。
1写在前面 今天介绍一个Github上的神包吧, 主要是用于Biomarker的临床分析, 原作者用这个包已经发了3篇Nature了, 一起看看吧:👇 📷 📷 📷 ---- 在一些针对Biomarker的临床研究中, 我们常常需对Biomarker进行模型拟合, 预测效果评估等等.🥰 这个包可以完美解决这些问题, 并且直接输出发表级图表, 简单介绍一下用法给大家吧.🥳 2用到的包 rm(list = ls()) #devtools::install_github("ncullen93/abaR") libr
(VRPinea 3月28日讯)一年一度的游戏开发者大会(GDC)在美国旧金山落下了帷幕,而游戏开发者选择奖(GDCA)和独立游戏节(IGF)的获奖名单也已经在3月24日的现场直播中全部揭晓。独立策略游戏《Inscryption(邪恶冥刻)》成为了今年的最大赢家,该作不仅在IGF斩获4项殊荣,也一举夺得了GDCA的年度游戏大奖。
NLF讲的是在不考虑具体问题的情况下,没有任何一个算法比另一个算法更优,甚至没有胡乱猜测更好。
(VRPinea 4月22日讯)太平洋时间4月20日,Meta举办了2022年度的游戏展示会(Meta Quest games showcase)。在将近27分钟的视频里,预告了12款即将推出的新游戏,以及热门游戏的续作和更新。在大会正式开始之前,Meta通过一整屏的文字表示,所展示的VR游戏都将在未来一年内发布。
中国联合网络通信集团有限公司申请的“基于元宇宙网络的征信查询方法、节点、系统”专利公布。摘要显示,本发明涉及元宇宙技术领域,以解决现有技术中由于无法获取元宇宙中的用户的征信情况而导致的对用户安全造成影响的问题。根据本发明的征信查询方法,能够保障元宇宙网络用户安全,保障元宇宙网络中交易的可靠性。
2022.9.28共发现匿名网络资讯信息100,643条;最近7天共发现匿名网络资讯信息1,292,770条,同比增长31.6%;最近30天共发现匿名网络资讯信息3,959,310条。
机器学习是这样一门学科,它致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,在计算机系统中,“经验”通常以“数据”形式存在,因此,机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生“模型” (model)的算法,即“学习算法” (learning algorithm)。有了学习算法,我们把经验数据提供给它,它就能基于这些数据产生模型;在面对新的情况时(例如看到一个没剖开的西瓜),模型会给我们提供相应的判断(例如好瓜)。如果说计算机科学是研究关于“算法”的学问,那么类似的,可以说机器学习是研究关于“学习算法”的学问。
在快消领域,亚马逊的广告份额一直在持续增长。去年九月,亚马逊还宣布会在纽约设立一个办事处来负责广告平台业务的大举扩张,这意味着竞争只会越来越白热化。与此同时,快消品牌客户不断缩减线上广告投入,削减海外代理商、营销技术供应商和数字测量公司的预算。
导读:NumPy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包,提供了矩阵运算的功能。
针对大量小文件的复制粘贴,Windows 系统的效率可能会降低,因为每个文件的复制都需要创建新的文件元数据,这在处理大量小文件时可能会变得非常耗时。以下是一些可能的解决办法:
近几年火热的AI领域吸引了众多有志之士加入,在一段时间的学习之后,不知道你是否有一个疑惑:我能够用AI来做点什么呢?
Object oriented classes work much like classes in other languages. Learn how to create them and use them, learn the difference between class variables and instance variables, creating class methods, and learn how to create classes that inherit from other classes.,
众所周知,数据科学是这几年才火起来的概念,而应运而生的数据科学家(data scientist)明显缺乏清晰的录取标准和工作内容。即使在2017年,数据科学家这个岗位的依然显得“既性感又暧昧”。 我随手搜索了几家国内国外不同领域的数据科学家招聘广告(国内:阿里巴巴,百度 | 海外: IBM,道明银行,Manulife保险),通过简单的归纳总结,我们不难发现其实岗位要求有很大的重叠部分: 学历要求:硕士以上学历,博士优先。统计学、计算机科学、数学等相关专业。 工作经历: 3年以上相关工作经验。 专业技能: 熟
上海数字科创股权投资基金正式签约揭牌,这是上海最早启动的元宇宙产业基金,计划首期规模10亿元人民币。据介绍,未来,该基金将采取“直投 + 母基金”模式,聚焦信创、数字孪生与元宇宙等数字经济产业,同时还将设立上海首个“青年设计师创投计划”。
微软今天开始推出One Week Hackathon,这是全球最大的私人黑客竞赛,参赛的微软员工将尝试寻找解决世界上一些最具挑战性问题的新想法。参与者将获得一本新书“能力黑客”,其中回顾了两个黑客团队如何创建新技术以赋予残疾人新的能力。
Windows 系统,单个文件夹下根目录文件有超过 200w,如何快速复制到另外一个电脑上?
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AI 科技评论按:去年年底,Ian Goodfellow与Nicolas Papernot(是的,就是ICLR 2017的最佳论文得主之一)合作开了一个博客叫cleverhans,主要写一些关于机器学习在安全与隐私问题的文章。一个Goodfellow、一个Papernot,此二神的称呼真是般配呢。 在第一篇博客里,他俩介绍了为什么攻击机器学习要远比防御容易得多。以下是雷锋网AI科技评论编译的第二篇文章,未经雷锋网AI科技评论许可不得转载: 在我们的第二篇博客里,我们此前已经给出了一些背景知识,告诉大家,为什
导 读 特约专栏主编黄志敏老师推荐语: 一个月前,我从财新辞职,创办了数据工场。将关注的重心,从数据新闻扩大到整个数据领域。经常被人问:数据新闻就一定要画面酷炫吗?我说:不一定,够用就好;精美的可视化图形能吸引眼球,但首先还是要为数据服务,数据的挖掘分析展示才是数据新闻的核心。 黄志敏:数据工场创始人,前财新传媒CTO,凭数据新闻四次获得亚洲新闻奖,以及全球最佳数据新闻网站提名。 ◆ ◆ ◆ 作为为了标记每个年中、和年底这种重要阶段的标志,我试着回顾并且总结了一下数据可视化领域在过去六个月中一些意义重
当使用机器学习算法来解决某个问题时,通常靠经验或者多次实验来得到合适的模型,训练样本数量和相关的参数。但是经验判断成本较高,且不太可靠,因此希望有一套理论能够分析问题,计算模型能力,为算法提供理论保证。这就是计算学习理论(Computational Learning Theory),其中最基础的就是近似正确学习理论(Probably Approximately Coorrect,PAC)。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译 | Alex 技术审校 | 刘连响本文来自Wowza,作者为Barry Owen。 ▼扫描下图二维码或点击阅读原文▼了解音视频技术大会更多信息 流媒体趋势 影音探索 #006# 我们之前说过,未来也将重申:视频正在颠覆商业。医疗领域正在依赖于连接视频的医疗设备、远程手术能力和配备了AI监控的智能医院。无论是在家还是在医院,对医疗护理而言,流媒体技术都已变得至关重要。 在消费领域,随着实体店的关门,数字购物平台正在蓬勃发展。那些继续吸引顾客的实体
本文介绍了AI在体育产业中的应用,包括评估球员实力、预测比赛胜负、挡拆识别和战术有效性等方面的研究。
【新智元导读】北京马拉松今天正在如火如荼地跑着,AI在体育产业的应用越来越受到关注。这篇文章是对KDD 2017上一篇《Athlytics:体育运动分析中的数据挖掘与机器学习》的解析,探讨在球类比赛中对数据进行挖掘和分析,提高球队价值的技术手段。 论文&PPT:http://www.pitt.edu/~kpele/kdd2017-tutorial.html 很早以前看过一部体育题材的电影《点球成金》,英文名MoneyBall。片子讲述了布拉特皮特饰演的球队总经理和耶鲁大学经济系毕业的数据分析师一起通过对棒球
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