异质

肿瘤外显子数据分析 -- 20201119

somaticmutations、germlinemutations癌症相关基因：原癌基因、抑癌基因突变类型：驱动突变、乘客突变、克隆与亚克隆、主干突变、分支突变、私有突变肿瘤进化、肿瘤微环境、TMB、肿瘤异质性
BHHANt·2023-01-14 08:16

PyG搭建GNN实现链接回归预测

GCNConv参数详解）PyG搭建GAT实现节点分类PyG利用MessagePassing搭建GCN实现节点分类搭建SGC实现引文网络节点预测(PyTorch+PyG)PyG搭建R-GCN实现节点分类PyG搭建异质图注意力网络
Cyril_KI·2023-01-14 06:18

Vue3响应式个人理解（十）代理数组

文章参考了霍春阳的《Vue.js设计与实现》，是自己在阅读过程中的一些思考和理解此篇文章紧接着上篇的《非原始值的响应式方案》数组属于异质对象，因此普通的响应式是可以拦截到并且做出响应的。
沉梦夏夜·2023-01-14 04:12

《中国人工智能学会通讯》——11.52 基于直推式学习的异质人脸图像 合成

11.52基于直推式学习的异质人脸图像合成前面介绍的方法都是基于归纳式学习(InductiveLearning)的，这些方法取得了不错的效果，但是它们也使得测试样本风险误差增加，进而可能影响合成图像的质量
weixin_34130269·2023-01-13 00:08

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

背景和定义相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由G潜在类别的受试者组成，其特征是G平均轨迹曲线。潜类别混合模型潜在类别成员由离散随机变量ci定义，如果主题i属于潜
·2023-01-13 00:33

跨模态行人重识别：Hetero-Center Loss for Cross-Modality Person Re-Identification

Hetero-CenterLossforCross-ModalityPersonRe-IdentificationAbstract1、Introduction2、OurApproach2.1、问题描述2.2、异质中心损失
许清如·2023-01-12 16:24

深度学习一般工作流程

三、确定模型评估方式如：留出法、K折交叉验证、乱序重复K折交叉验证四、数据预处理预处理目标：1、特征值为张量数据2、特征取值较小（0-1区间或正负1区间）3、特征非异质数据4、特征缺失处理为0
Anli未末·2023-01-12 14:20

机器学习—集成学习（ensemble learning）

1、根据集成学习的各基估计器类型是否相同，可以分为：同质和异质。同质：指个体学习器全是同一类型。异质：指个体学习器包含不同类型的学习算法。
G_瑞琴·2023-01-11 01:09

【机器学习】之第八章——集成学习

若集成中只包含同种类型的个体学习器，则称这样的集成是同质的，否则则称集成是异质的。
FavoriteStar·2023-01-11 01:37

莫比乌斯函数和莫比乌斯反演

莫比乌斯函数概念莫比乌斯函数的定义如下：若d=1d=1d=1，则μ(d)=1\mu(d)=1μ(d)=1若d=p1⋅p2⋯pk,pid=p_1\cdotp_2\cdotsp_k,p_id=p1⋅p2⋯pk,pi为互异质数
konjac_HZX·2023-01-10 17:57

集成学习-预备知识

分为同质集成和异质集成。集成学习通过将多个学习器结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化能力，这对弱学习器（指单一学习器）尤为明显。
小丸子爱吃樱桃·2023-01-10 13:46

【论文阅读】Device Sampling for Heterogeneous Federated Learning: Theory, Algorithms, and Implementation

边缘设备模型2、网络拓扑3、联邦学习模型4、建模总结四、方法1、数据分流2、设备采样（1）核心思想（2）GCN训练过程3、联邦学习训练过程五、总结一、文章介绍这篇文章被INFOCOM2021接收，解决的是异质联邦学习的设备采样问题
九九喵99·2023-01-10 11:40

论文阅读笔记--Data-Free Knowledge Distillation for Heterogeneous Federated Learning（FEDGEN）

而且只修改全局模型并不能解决用户之间的异质性，反过来这还会影响
Shawn2134123·2023-01-10 11:09

【论文导读】Deep Stable Learning for Out-Of-Distribution Generalization

看了一半发现一个博客将的也不错放在这里DeepStableLearningforOut-Of-DistributionGeneralization_六点先生的博客-CSDN博客_随机傅里叶特征目标任务：一般假设（训练数据的已知异质性
ViviranZ·2023-01-10 11:06

因子图简介

该方法非常适合处理异质异构非周期数据融合问题，能够以即插即用的方式来组合传感器，实现较高的灵活性。因此在多源融合组合导航中，因子图的相关研究越来越多，并且出现了基于因子
stefan0559·2023-01-10 10:24

图神经网络（10）- relational GCN

目录HeterogeneousGraphs（异质图）——有多种类型的边relationalGCN一种关系的有向图有多种关系的有向图总结摘要：从普通的GNN拓展到可以处理异质图的GNN‘HeterogeneousGraphs
山、、、·2023-01-09 18:06

复杂网络笔记---入门一

1.复杂网络定义：是对复杂系统的一种抽象复杂系统：由大量异质元素组成，并且这些元素通过多种相互作用相连复杂系统抽象成复杂网络：元素------>抽象成个体；网络之间的相互作用----->抽象成连边2.复杂网络的重要性
liria_123·2023-01-09 08:25

数据分析36计(24)：因果推断结合机器学习估计个体处理效应

个体异质性为何重要传统的因果推断分析，主要关注焦点是平均处理效应（AverageTreatmentEffect）。
糖甜甜甜74·2023-01-09 08:03

论文阅读笔记：HetGAT: a heterogeneous graph attention network for freeway traffic speed prediction

针对异质性，即特征异质性（交通流交通速度，动态；路网道路数，静态）采用注意力机制实现。
ayuuuuu·2023-01-09 06:50

2022稳定学习年度研究进展系列报告丨精华观点总结

但在实际应用场景中，数据本身却具有很强的异质性和差异性，这就对模型的泛化能力产生了较高的要求。为了解决分布外泛化问题，稳定学习应运而生。
智源社区·2023-01-08 19:05

MetaPath2vec：异质图Graph Embedding

论文：metapath2vec:ScalableRepresentationLearningforHeterogeneousNetworks期刊：KDD20171.Introduction传统方法中，一般将网络转化成邻接矩阵，然后使用机器学习来挖掘网络中的信息，学习嵌入，但是邻接矩阵通常很稀疏。对于复杂网络的表示学习，一些基于神经网络的模型也有非常好的效果，例如（DeepWalk，node2vec
面包片片·2023-01-07 13:58

GNN从入门到精通--复杂图的embedding （3）

1.异质图嵌入异质图异质图存在不同类型的节点（节点关联的特征类型不相同），旨在将不同类型的节点映射到一个公共嵌入空间。
面包片片·2023-01-07 13:57

论文阅读：Cluster-driven Graph Federated Learning over Multiple Domains

Cluster-drivenGraphFederatedLearningoverMultipleDomains（1）动机:为了解决统计异质性,到目前为止，统计异质性已经用不同的方法来处理，但没有一种方法能模拟领域之间的直接知识共享
爱吃肉der小兔叽·2023-01-07 02:28

Neural Link Prediction with Walk Pooling

1.Introduction提出了walkpool算法，优势是可用于同质图和异质图(heterophilicandhomophilicgraphs)。
苦逼学习pytorch中·2023-01-06 16:08

Pandas数据分析教程(1)-Series和DataFrame

Pandas是建立在Numpy模组和matplotlib模组之上的，其代码风格与Numpy非常接近，但最大的不同是，Pandas针对的是表格型数据或异质型数据，而Numpy则更适合处理同质型
少喝凉水G·2023-01-06 13:16

集成学习总结

集成学习也被称为多分类器系统、基于委员会的学习，同质的个体学习器的集成是，基学习器和基学习算法，异质的个体学习器称为组件学习器，虽然弱学习器（仅略优于随机猜测）集成性能已经很好，但实际上人们往往使用较强的基学习器
_森罗万象·2023-01-05 21:12

在结构异质的云杉林中使用机载激光扫描仪数据进行单树分割

论文题目：SingleTreeSegmentationUsingAirborneLaserScannerDatainaStructurallyHeterogeneousSpruceForestAbstract在这项研究中，我们提出了一种基于机载激光扫描的树冠表面模型(CSM)及其相应点云的单树分割和表征的新方法。该方法包括用于控制冠段形状和冠层表面模型(CSM)残差调整的新算法。我们提出了一个衡量
fish小余儿·2023-01-05 20:14

MLSys 2020 | FedProx：异质网络的联邦优化

ConferenceonMachineLearningandSystems2020论文地址：FederatedOptimizationforHeterogeneousNetworksFedAvg对设备异质性和数据异质性没有太好的
Cyril_KI·2023-01-04 18:00

R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

在本文中，潜类别轨迹建模(LCTM)是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。
·2023-01-04 00:55

EMNLP2019:HGAT-通过异质图注意力网络进行半监督的短文本分类

EMNLP2019:HeterogeneousGraphAttentionNetworksforSemi-supervisedShortTextClassification论文链接代码与数据一.介绍Motivation短文本通常是语义稀疏且模糊的，缺少上下文；有标注的训练数据十分有限，因此，需要研究如何使用有限的标注数据和大量的无标注数据来解决问题总的来说，需要提出一种模型，他能够捕捉到解决语义模
御风而行Carrie·2023-01-02 20:26

知识图谱概念与知识图谱构建流程(KGC)总览

文章目录关于知识图谱知识图谱的概念知识图谱与异质网络知识图谱与知识库知识图谱构建研究背景知识图谱构建知识图谱的构建流程知识图谱本体构建知识图谱构建核心步骤实体消岐知识图谱关系补全知识图谱关系推理知识冲突解决知识图谱构建总流程参考文献关于知识图谱知识图谱的概念首先我们来明确知识的概念
南波兔不写巴哥·2023-01-01 14:45

最全知识图谱综述: 概念以及构建技术

由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点
DemonHunter211·2023-01-01 14:42

地理探测器——空间统计分析

基于的假设：如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量和因变量得空间分布应该具有相似性2.解决的问题空间分层异质性：指层内方差小于层间方差的地理现象，例如地理分区、气候带、土地利用图、地貌图、生
小凡爱学习·2023-01-01 11:47

【空间分析】地理探测器法原理及应用

1✨简介地理探测器法是一种通过分析层内方差和层间方差的差异来量化研究对象空间异质性的统计方法。1.1原理地理探测器的核心思想是基于这样的假设：
WW、forever·2023-01-01 11:36

SIGIR 2022 | 邻域建模Graph-Masked Transformer，显著提高CTR预测性能

©作者|腾讯AILab、微信公众平台来源|机器之心本文介绍的是腾讯AILab和微信公众平台共同研发的一种最新的在异质图上基于邻域交互的点击预测新模型。
PaperWeekly·2022-12-31 09:40

基于集成学习的图书ISBN数字分割与识别（一）图像水平校正

在该项目中，由于老师要求（使用传统方法，不能用现有分割网络一步到位），所以在分割模块使用的是传统的数字图像处理方法，识别模块是由三个“异质”的学习器集成学习系统。在本次的项目实验中，共有训练集1
Ares Bai·2022-12-30 16:26

educoder-Numpy基础及取值操作

(PS:python中的list是异质的)ndarray一些基本的属性：shape，ndim，size，dtype。s
竟然有人人人·2022-12-30 14:11

（Research）肝肿瘤免疫微环境亚型和中性粒细胞异质性

Tips:肝肿瘤免疫微环境亚型和中性粒细胞异质性（Nature），原文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-022-05400-x摘要：本研究对来自124名肝癌患者和
TTS56·2022-12-30 12:43

（Research）泛癌单细胞分析揭示肿瘤微环境中癌相关成纤维细胞的异质性和可塑性

Tips:泛癌单细胞分析揭示肿瘤微环境中癌相关成纤维细胞的异质性和可塑性（NatCommun，IF：17.694），原文链接:https://www.nature.com/articles/s41467
TTS56·2022-12-30 12:42

基于Fragstats的土地利用景观格局分析

数据采集与编辑数据准备：数据获取及处理土地利用统计分析Fragstats景观指数计算景观格局指数空间显示与分析结果显示与地图制图案例1：京津冀地区土地利用变化及景观格局分析案例2：京津冀景观生态风险空间异质性特征分析
xiao5kou4chang6kai4·2022-12-30 10:19

数据库 | MitoPhen 数据库：基于人体表型进行线粒体 DNA 疾病诊断

尽管基因检测的广泛应用提高了诊断率，但表型和遗传异质性的结合仍然难以有把握地及时进行分子诊断。
SHANGHAILINGEN·2022-12-30 04:16

肠道菌群失调是II型糖尿病和炎症性肠病的标志物

目前对肠道微生物群对疾病因果关系的贡献的理解仍然有限，这主要是由于微生物群落结构的异质性、疾
谷禾牛博·2022-12-30 04:14

Pandas_1：Pandas中Series类

Pandas介绍经常和别的工具一起使用，特别是Scipy，Numpy以及Matplotlib支持Numpy风格的的数组计算Pandas适合处理表格/异质型的数据，但Numpy适合处理同质型的Pandas
瞳恩Dawn·2022-12-29 15:20

Cell Genomics封面｜北大吴华君课题组利用空间多组学技术解析肿瘤内空间异质性...

CellGenomics封面｜吴华君课题组利用空间多组学技术解析肿瘤内空间异质性肿瘤内异质性（intra-tumorheterogeneity，ITH）是癌症复发转移的重要驱动因素之一。
生信宝典·2022-12-29 15:55

非因解读 | 单细胞空间蛋白质组学分析揭示临床显著性前列腺癌多参数相关MRI检查的异质性

单细胞空间蛋白组分析是一项基于荧光标记抗体染色的超多标组织成像技术，该技术将多重蛋白表达谱的定性、定量信息与单细胞组织原位信息进行整合，可在一张病理切片上基于组织及细胞原位对多达60种蛋白进行多种分析。非因生物建立的单细胞空间蛋白组分析平台为临床病理组织的空间细胞生物学和蛋白功能深度分析提供了全新的分析手段，平台拥有350+经严格验证的抗体资源库，支持结合研究方向和研究热点设计灵活的整体实验方案，
BroH·2022-12-29 15:47

【小样本基础】异质图上的元学习模型：调参记录

BatchSize参数爆炸，占用cpu资源过多时，可以适当调小batchsizeloss震荡，可以增大batchsize将batchsize从5增加到50之后，明显平滑learningRate训练过程中loss和acc抖动很厉害，此时可以考虑将学习率从调小到0.001Epoch当模型已经收敛时（acc不在增加，loss不再减少时），为了加快模型的训练速度，可以适当降低epoch。当模型在所有的ep
vector<>·2022-12-28 15:38

MATLAB如何搭建集成学习分类器

集成学习概念集成学习分为同质集成和异质集成，同质集成指的是基学习器为同一种学习器，异质集成指的是基学习器为不同的学习器。要想获得好的集成效果，个体学习器之间应该好而不同。
ZEERO~·2022-12-28 14:52

实体对齐（一）：MuGNN

文章目录一.摘要二.背景介绍1.结构的异质性2.有限的种子对齐三.MuGNN1.预备知识1）KG2）规则知识3)规则接地4）实体对齐2.框架1)KG补全2)多通道GNN3.KG补全3.1规则推理和转换3.2
J_Xiong0117·2022-12-28 10:45

数据挖掘：集成学习

集成学习分为同质集成和异质集成，如果个体学习器全是一种算法称为同质集成，如果由不同算法生成，称为异质集成Bagging机制：从原始样本集中抽取训练集。
vzvzvzv·2022-12-28 04:28

一种优雅简洁新颖的聚类算法——局部方向中心性聚类算法

尽管已有不计其数的聚类方法被提出，但现实数据分布中普遍存在的密度异质和弱连接特性仍然给聚类分析带来巨大挑战，导致不同密度的类簇很难通过统一的聚类参数设置被完整识别，而存在弱连接的不同聚类簇容易被误合并，
机器猫001·2022-12-27 20:46
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