溶解度预测模型第8页

2183440-68-6，Sulfo-Cyanine5.5 carboxylic acid，Sulfo-Cy5.5 carboxylic acid磺酸基花青素CY5.55羧基

中文名：磺酸基花青素CY5.5羧基磺酸基花青素CY5.5羧酸CAS：2183440-68-6性状：深蓝色固体分子式：C40H39K3N2O14S4分子量：1017.31激发波长：673发射波长：691溶解度

陕西新研博美·2023-11-22 12:24

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

【星戈瑞】CY5-azide溶于有机溶剂的花菁染料Cyanine5-NHS/mal用于生物偶联

品牌：星戈瑞CAS号：1267539-32-1（氯化物）外观：深紫色粉末/溶液纯度：95%+化学式：C35H45ClN6O溶解度：溶于有机溶剂（DMSO、DMF、二氯

星戈瑞-荧光居·2023-11-22 12:50

磺酸化CY5叠氮；Sulfo-Cyanine5 azide；水溶性Cyanine5叠氮

N3；磺酸基-Cy5-N3；磺酸化CY5叠氮；硫代-青色素5叠氮；水溶性染料叠氮化物外观：深蓝色晶体分子量：762.98分子式：C35H43N6NaO7S2纯度：95%+储藏条件：-20°C下避光保存溶解度

星戈瑞stargray·2023-11-22 12:15

2183440-68-6，Sulfo-Cyanine5.5 COOH，Sulfo-Cy5.5 carboxylic acid

Sulfo-Cyanine5.5carboxylicacidSulfo-Cy5.5carboxylicacidSulfo-Cyanine5.5COOH中文名：磺酸基花青素CY5.5羧基CAS：2183440-68-6性状：深蓝色固体分子式：C40H39K3N2O14S4分子量：1017.31激发波长：673发射波长：691溶解度

kaixshengw·2023-11-22 12:13

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类

的图像分类鱼猫分类器任务数据dataset和dataloader建立训练数据集建立验证和测试数据集建立dataloderbatch_size设置神经网络lossfunctionoptimizing训练参数预测模型保存全部代码

手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-11-21 10:24

二元分类效果评估方法

二元分类的效果评估方法有很多，常见的包括预测模型中使用的准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）三项指标，以及综合评价指标（F1measure），ROCAU值（ReceiverOperatingCharacteristicROC

weixin_30455661·2023-11-21 00:30

Python替你预测股票！让你在股市叱咤风云

我们介绍一下获得股票数据的方法，并基于此对数据进行预处理，接着使用数据分析方法，建立基础特征，进一步构建预测模型，且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。

大手啊·2023-11-20 22:05

时间序列预测实战(十三)定制化数据集FNet模型实现滚动长期预测并可视化结果

论文地址->官方论文代码地址官方代码地址->官方下载地址Github个人修改代码地址->个人修改版本呢的下载地址CSDN一、本文介绍本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet，它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制

Snu77·2023-11-20 07:59

个人贷款违约预测模型

案例背景案例来源《python数据科学：技术详解与商业实践》数据下载地址该案例使用一套来自某银行真实数据集构建贷款违约预测模型本案例遵循数据挖掘项目通用流程CRISP-DM进行建模,流程如下:项目理解数据理解数据准备模型构建与评价模型监控

熊定坤·2023-11-20 03:54

PP-OCR笔记

det数据准备数据格式训练模型微调数据选择模型选择前沿算法与模型训练超参选择预测超参选择启动训练断点训练更换Backbone训练添加新算法混合精度训练分布式训练知识蒸馏训练其他训练环境评估、预测导出、预测模型推理超参数解释教程

贺一诺·2023-11-19 08:36

2023 第九届数维杯D题建模解析，小鹿学长带队指引全代码文章与思路

问题一：最佳清洁方法在问题一中，我们要考虑在给定污垢数量和可用水量的情况下，通过选择适当的溶解度(a_k)，清洁的最佳方法是什么。

鹿鹿学长·2023-11-19 03:56

机器学习常见算法

1.决策树决策树，一种预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。一般来讲通过学习样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。

SUNNY小飞·2023-11-17 11:30

2023数维杯国际数学建模竞赛C题思路+代码+模型+论文

数模问题常见模型分类3.1分类问题3.2优化问题详细思路见此名片，开赛第一时间更新1.C题思路模型：比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：3全国大学生数学建模竞赛常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型

C灿灿数模·2023-11-17 09:44

2023数维杯国际赛数学建模D题思路模型

获取见文末名片3数模问题常见模型分类3.1分类问题3.2优化问题详细思路见此名片，开赛第一时间更新1.D题思路模型：比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：3常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型

C灿灿数模·2023-11-17 09:44

2023年第九届数维杯国际大学生数学建模挑战赛

第四问则需要查找文献来找到机理模型，最后一问则需要建立预测模型。（1）对于附件一中的每个热解组合，分析热解产物（焦油、水、焦炭渣、合成气）的收率与相应热解组合的混合

爱数模的小云·2023-11-16 22:58

2023数维杯国际数学建模A题B题C题D题思路+模型+代码+完整论文

优化问题详细思路见此名片，开赛第一时间更新1.数维杯各题思路模型：9.7晚上比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：2023年9月7日18点到2023年9月10日20点3常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型

C灿灿数模·2023-11-15 14:53

文心生物计算大模型重磅升级，构象预测准确度全面提升！

文心生物计算大模型家族又迎来了重磅的升级：蛋白质-小分子对接构象预测模型HelixDock，以及蛋白-蛋白复合物结构预测模型HelixFold-Multimer准确度全面提升。

飞桨PaddlePaddle·2023-11-15 13:54

智能合成：有机合成中的智能化与自动化

在第二部分中，将讨论反应结果预测模型，它利用机器学习来建立反应产率、反应选择性、反应中间体、反应类型、反应产物和反应条件预测的模型，还简要介绍了建立反应预测模型的基本要素。第三部分将介绍机器学习辅

仰望星空_5·2023-11-15 10:47

基于随机森林算法的房价模型预测研究

采用随机森林算法构建了房价预测模型，通过构建模型，并使用GridSearch进行超参数调整及交叉验证对模型进行优化，提高该模型房地产市场的房价预测准确性。

星川皆无恙·2023-11-15 05:02

临床决策分析（DCA）演示APP：理解DCA分析

临床决策分析（DCA）演示APP：理解DCA分析之前讨论了DCA分析的分析过程和作用，认为其最主要的作用是确定预测模型的决策阈值，从而促进预测模型与临床的结合。

预测模型的开发与应用研究·2023-11-15 04:18

你应该知道的7种回归方法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Introduction线性回归(Linearregressions)和对率回归(Logisticregressions)是人们学习算法的第一个预测模型

weixin_33991727·2023-11-14 18:00

基于卷积神经网络和客源注意力机制的OD客流预测模型

文章信息论文题目为《Anorigin–destinationpassengerflowpredictionsystembasedonconvolutionalneuralnetworkandpassengersource-basedattentionmechanism》，该文于2023年发表于ExpertSystemsWithApplications期刊上。文章提出一种基于乘客源注意机制的卷积神经

当交通遇上机器学习·2023-11-14 09:28

【机器学习项目】使用 PyTorch 预测汽车价格（详细报告+代码详解）

数据集介绍四、使用PyTorch预测汽车价格1.导入库2.读取数据集3.数据处理4.数据准备5.创建PyTorch模型6.训练模型7.使用模型预测汽车价格一、实验背景随着机器学习和人工智能的迅速发展，预测模型在各个领域的应用变得越来越广泛

程序_丸·2023-11-14 02:04

SPSS时间序列模型预测

目录1.时间序列预测模型2.SPSS实现3.结果分析1.时间序列预测模型时间序列预测是指根据时间序列数据的历史值，来预测未来的数值走势。常用的时间序列预测模型包

抱抱宝·2023-11-14 02:46

计算机毕业设计：基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程）

q_3375686806·2023-11-12 13:44

时间序列预测实战(九)PyTorch实现LSTM-ARIMA融合移动平均进行长期预测

一、本文介绍本文带来的是利用传统时间序列预测模型ARIMA(注意：ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测，主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分

Snu77·2023-11-12 11:48

论文阅读——Updatable Learned Index with Precise Positions(VLDB‘21)

关键的想法是，learnedindex把索引结构当成是一种预测模型，给定一个key，预测这个数据在数据表中的位置。最近关于学习索引的研究为构建数据的索引开辟了一条新的途径。

allwellright·2023-11-12 00:14

多维时序 | MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测

MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测模型描述

机器学习之心·2023-11-11 12:29

利用SPSS进行多重线性回归分析-基础篇

多重线性回归分析简介：简单线性回归是只考虑单因素影响的预测模型，事实上，影响因变量的因素往往不止一个，可能会有多个影响因素，也就是研究一个因变量与多个自变量的线性回归问题，就用到多重线性回归分析了。

糖潮丽子·2023-11-11 07:42

使用深度神经网络预测股票价格

该项目将引导您完成端到端数据科学生命周期，即使用AlphaVantageAPI和称为长短期记忆(LSTM)的强大机器学习算法开发股票价格变动预测模型。

Omer_·2023-11-10 11:45

Kaggle经验--时间序列预测真的需要深度学习模型吗？

传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。

Sim1480·2023-11-10 06:49

经济数据预测 | Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测

股票价格预测时间序列预测目录经济数据预测|Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测基本介绍程序设计学习总结基本介绍通过Tensorflow框架搭建一个基于CNN-LSTM的简单股票价格预测模型

前程算法屋·2023-11-10 05:51

时间序列预测模型实战案例(十)(个人创新模型)通过堆叠CNN、GRU、LSTM实现多元预测和单元预测

本文介绍本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能

Snu77·2023-11-10 05:46

RCL-Learning:基于ResNet和卷积长短期记忆的时空空气污染物浓度预测模型

本研究采用大数据关联原理和深度学习技术建立PM2.5浓度预测模型。该模型包括基于残差神经网络(ResNet)的深度学习网络模型和基于卷积长短期记忆(ConvLSTM)的深度学习网络模型。

流浪的诗人，·2023-11-09 18:44

【预测模型-ELM预测】基于遗传算法优化极限学习机预测matlab代码

1简介针对变压器故障的特征,结合变压器油中气体分析法以及三比值法.提出了基于遗传算法改进极限学习机的故障诊断方法.由于输入层与隐含层的权值和阈值是随机产生.传统的极限学习机可能会使隐含层节点过多,训练过程中容易产生过拟合现象.该方法运用遗传算法对极限学习机的输入层与隐含层的权值与阈值进行优化,从而提高模型的稳定性和预测精度.将诊断结果与传统的基于极限学习机故障诊断进行对比,结果表明,基于遗传算法改

Matlab科研辅导帮·2023-11-09 10:14

机器学习（附1）贝叶斯系列

极大似然估计与最大后验概率极大似然估计最大后验概率区别四、贝叶斯分类器之朴素贝叶斯1.生成方法和判别方法2.应用场景3.数学解释朴素在哪里例子五、隐马尔可夫模型马尔科夫假设与马尔可夫链隐含马尔可夫模隐型算法模型训练模型：鲍牧-韦尔奇算法预测模型

元吉光·2023-11-08 10:54

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测模型描述

机器学习之心·2023-11-08 09:34

数学建模比赛中常用的建模提示词（数模prompt）

灰色预测模型级比检验是什么意思?

kaixin_啊啊·2023-11-07 05:57

时间序列预测模型实战案例(八)(Informer)个人数据集、详细参数、代码实战讲解

论文地址->Informer论文地址PDF点击即可阅读代码地址->论文官方代码地址点击即可跳转下载GIthub链接本文介绍本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR2020上被评为BestPaper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Inf

Snu77·2023-11-07 04:12

时间序列预测模型实战案例(六)深入理解机器学习ARIMA包括差分和相关性分析

简介ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。

Snu77·2023-11-07 04:42

时间序列预测模型实战案例(七)(TPA-LSTM)结合TPA注意力机制的LSTM实现多元预测

论文地址->TPA-LSTM论文地址项目地址->TPA-LSTM时间序列预测实战案例本文介绍本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用有关油温的数据集来进行训练模型，同时将模型保存到本地，进行加载实现多步长预测，本文所利用的数据集也可以替换成你个人的数据集来进行预测(修改个

Snu77·2023-11-07 04:40

第三章模型建立和评估笔记

那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的模

qq_26387487·2023-11-06 17:57

模型和策略效果衡量常用指标——LIFT提升度

Lift是评估一个预测模型是否有效的一个度量；它衡量的是一个模型（或规则）对目标中“响应”的预测能力优于随机选择的倍数，以1为界线，大于1的Lift表示该模型或规则比随机选择捕捉了更多的“响应”，等于1

peiyang·2023-11-06 03:50

2023年辽宁省数学建模竞赛B题思路详细分析

摘要略，2023年辽宁省数学建模竞赛B题代码和论文已经完成，代码为全部3问代码，论文包括摘要、问题重述、问题分享、模型假设、符号说明、模型的建立和求解（问题1无监督聚类模型的建立和求解，问题二有监督分类预测模型的建立和求解

Kerry_6·2023-11-05 23:35

2023 辽宁省大学数学建模竞赛试题B 题数据驱动的水下导航适配区分类预测简略思路代码

’）的重力异常基准数据A，试通过精细化基准图，合理划分区域，完成各区域的适配性标定（标签）问题二：根据问题一中各划分区域的适配性标定结果，合理选择区域的特征属性指标（特征），试建立有效的区域适配区分类预测模型

Hello NiKo·2023-11-05 23:34

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

概述1.1ARIMA模型1.2鲸鱼优化算法1.3卷积神经网络1.4LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型

wlz249·2023-11-05 02:35

基于ARIMA-CNN-LSTM预测模型研究（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述1.1AＲIMA模型1.2CNN－LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述文献来源：1.1AＲIMA模型AＲIMA模型由Box和Jenkins于20世纪70年代提出，是一种著名的时间序列预测方法，该模型的基本思想是将数据看成一个时间序列对象，

天天程序猿·2023-11-05 02:04

谷歌AlphaFold模型迎来重大突破！可以预测生物分子、配体

11月1日，谷歌旗下的AI研究机构DeepMind在官网发布了，蛋白质结构预测模型AlphaFold的最新技术进展：已显著提升了预测准确性，并将覆盖范围从蛋白质扩展至其他生物分子，包括配体（小分子）。

RPA中国·2023-11-04 22:50

Azure 机器学习 - 设置 AutoML 训练时序预测模型

可选配置频率和目标数据聚合启用深度学习目标滚动窗口聚合短时序处理非稳定时序检测和处理五、运行试验六、用最佳模型进行预测用滚动预测评估模型精度预测未来七、大规模预测多模型分层时序预测本文将介绍如何使用Azure机器学习自动化ML为时序预测模型设置

TechLead KrisChang·2023-11-04 22:19

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