自闭症预测

直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测

日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测

·2025-01-20 18:28

Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道

人工智能领域发展日新月异，各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测，其中最引人注目的是：AGI（通用人工智能）不会在2025年出现。

·2025-01-20 18:57

数据驱动销售预测的未来：ScriptEcho赋能高效决策

在瞬息万变的商业环境中，准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格，效率低下，难以应对市场变化的快速冲击。

·2025-01-20 18:27

一款开源免费的数据可视化大屏 JimuBI，低代码与 AI 结合产品

这是JeecgBoot团队出品的另外一款报表产品，积木报表已经成为业内报表首先，预测该大屏即将覆盖全行业。酷炫大屏轻松设计，通过拖拽完成大屏设计，80多种组件及20多种边框装饰满足您的设计需求。

·2025-01-20 18:22

H266/VVC 帧间预测中 AMVR 技术

在HEVC中，当切片头中的use_integer_mv_flag等于0时，运动矢量差（MVDs，即运动矢量与预测

码流怪侠·2025-01-20 17:30

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

基于Python的股市数据爬取与分析：从实时行情到历史数据的完整教程

随着数据科学和爬虫技术的迅速发展，许多投资者和分析师通过编写Python爬虫来获取股市数据，进行数据分析、技术分析和预测。

Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

Python爬虫教程：抓取区块链交易信息及加密货币市场数据

对于开发者和研究者而言，实时获取区块链交易数据和加密货币市场行情，对于投资分析、市场预测、技术研究等具有重要的参考价值。

Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

Python 爬虫：商品价格监控与波动分析

通过爬取电商平台的商品价格数据，我们不仅可以分析商品的价格趋势，还可以预测未来的价格波动，并为定价、促销策略提供数据支持。

Python爬虫项目·2025-01-20 11:53

数学：机器学习的理论基石

其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

用Python实现GM(1,1)预测

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgm11(x0):#累加生成序列x1=np.cumsum(x0)n=len(x0)#构造矩阵B和向量YB=np.zeros((n-1,2))Y=np.zeros((n-1,1))foriinrange(0,n-1):B[i][0]=-0.5*(x1[i]+x1[i+1])B[i][1]=1Y[i][0]=x

python游乐园·2025-01-20 03:28

预见未来：基于MySQL的实时用户行为影响预测系统，掌握商业先机

答案在于构建一个高效的实时用户行为影响预测系统。

墨夶·2025-01-20 01:11

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习的介绍

在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发

2201_75874206·2025-01-19 23:49

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。

智识小站·2025-01-19 20:23

基于LSTM的空气污染情况预测与可视化平台设计与实现

一、选题来源及意义（一）选题来源改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。随着城市化进程的加快和工业发展的加速，空气污染问题已经成为影响我国城市居民生活质量的重要因素。但与此同时，以高能耗和高排放为代价的发展模式也给中国的环境治理带来了严峻挑战[1]。空气污染不仅对环境造成破坏，还对人类健康产生严重影响[2]。给人们的生产生活带来极大的困扰。现阶段，我国城市高度重视环境污染治理工作，并采取相

QQ346127357·2025-01-19 19:18

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。

智识小站·2025-01-19 17:31

数字孪生：物联+数据打造洞察世界新视角

就如同打开上帝视角一样，可以随时随地及时监控物它的性能，预测物品的状况，并提高其效率。这种实时、持续的信息更新、交换，使得您

CServer_01·2025-01-19 16:54

Python人工智能在气象中的应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统

Python人工智能在气象中有多种应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 16:21

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。

Blair Long·2025-01-19 15:14

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

它巧妙地融合了长短期记忆网络（LSTM）在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势，从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。

马拉AI·2025-01-19 12:48

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

数据分析思维

使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。

幽兰的天空·2025-01-18 20:49

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优

半截诗·2025-01-18 19:06

Python 数据建模完整流程指南

通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。

木觞清·2025-01-18 18:56

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。

ningaiiii·2025-01-18 17:52

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测

XianxinMao·2025-01-18 17:16

Spread.NET 18.0 支持.NET9.0 Crack

创建财务、预算/预测、科学、工程、医疗保健、保险、教育、制造和许多其他类似的业务应用程序。

sdk大全·2025-01-18 14:28

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg

Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:33

浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记

Q和R的意义Q值为过程噪声，越小系统越容易收敛，表示对模型预测的值信任度越高；但是太小则容易发散，如果Q为零，那么我们只相信预测值；Q值越大表示对于预测的信任度就越低，而对测量值的信任度就变高；如果Q值无穷大

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:03

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde

骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新，其中：深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇：是基于LSTM模型火灾预测研究

羊小猪~~·2025-01-18 10:30

ACwing算法备战蓝桥杯——刷题

由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右

切勿踌躇不前·2025-01-18 10:55

PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程

陌北v1·2025-01-18 07:37

PenGymy论文阅读

下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻

亚里士多没有德775·2025-01-18 05:50

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模

·2025-01-18 01:31

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图代码示例（java 架构)

思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程

用心去追梦·2025-01-17 23:07

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

JIT模式深度解析：如何精准预测，高效执行

JIT（Just-In-Time）模式，即准时制生产方式，是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析：一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下，按订单准确地计划，以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间，将正确的原材料和零部件，以正确的数量，送往正确的地点，以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存

·2025-01-17 20:15

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

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