预测第3页

蛋白质结构预测风向标大赛因 NIH 断供而前途未卜

一项名为「蛋白质结构预测关键评估（CriticalAssessmentofproteinStructurePrediction）」的竞赛面临停办风险——正是那个AlphaFold亮剑夺魁的行业风向标大赛

·2025-07-10 08:43

深度学习核心知识简介和模型调参

###核心参数及其影响####1️⃣Loss（损失函数）**基本介绍**：衡量模型预测与真实值差距的指标，是模型优化的指南针。

研术工坊·2025-07-10 03:34

Python爬虫抓取京东商品信息（价格、销量、评价）：从基础到高级技术解析

京东作为中国最大之一的电子商务平台，包含了大量的商品信息，如商品价格、销量、评价等，这些信息对市场分析、消费者行为预测等方面有着重要的意义。

Python爬虫项目·2025-07-10 03:02

视频讲解：ARIMA-LSTM注意力融合模型跨行业股价预测应用

p=42866原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ChengchengLi在协助券商构建股价预测系统时，团队曾面临高频波动市场的建模困境。

·2025-07-10 03:29

基于大模型的急性出血坏死性胰腺炎预测技术方案

目录一、算法实现伪代码1.数据预处理与特征工程2.大模型训练（以Transformer为例）3.实时预测与动态调整二、模块流程图1.术前预测流程2.术中动态决策流程3.术后护理流程三、系统集成方案1.系统架构图

LCG元·2025-07-10 02:22

Meta AI 等提出 UNIMATE，首次实现拓扑生成/性能预测等任务的统一建模

超材料是一类由人工设计的亚波长结构组成的材料，能够突破天然材料的固有限制，实现对电磁波的精确调控，如负折射率、超透镜、隐身技术等。其中，机械超材料作为一类拥有特殊力学性能的人造材料，在航空航天、生物医药、能源存储等多个领域展现出巨大的应用潜力。其独特之处在于性能并非由材料的化学成分决定，而是通过精心设计的微观结构来实现。例如，具有负泊松比的超材料在拉伸时会横向膨胀，这种特性使其在柔性器件中具有重要

·2025-07-10 00:39

深度神经网络课程设计：从理论到实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度神经网络是深度学习预测的核心技术，本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务，包括图像识别和自然语言处理。

Vita Libre·2025-07-09 22:04

AI产品经理技术篇：从传统AI到生成式AI，解密大模型的核心概念

传统AI以分类、预测和规则驱动为核心，而生成式AI则颠覆了这一范式，通过大模型实现内容创作、对话生成等创造性任务。这种转变背后，是参数规模、模型架构和训练方式的根本性革新。

让我看看好学吗·2025-07-09 21:24

6.kaggle实战之房价预测

importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimportnumpyasnpfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoader,

温柔济沧海·2025-07-09 19:11

企业如何用Data Agent实现数据价值效率的飞跃

以价值效率为牵引，从报表到洞察，从分析到预测，追求更高的效率提升和决策速度。这带来了技术架构的不断演进，从

·2025-07-09 17:32

AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期，从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析

重构软件开发全栈的技术图谱需求工程智能化NLP驱动的需求解析：GPT-4架构实现用户访谈转录自动转化为UML用例图，准确率达89%（微软2023内部数据）情感计算应用：基于BERT的意图识别模型可捕捉用户需求中的隐性情绪，需求变更预测准

·2025-07-09 15:45

2025生成式AI革命：从技术原理到商业应用，一文读懂未来十年的颠覆力量

无论是刷屏的AI绘画、爆火的虚拟主播，还是医疗领域的蛋白质结构预测，生成式AI正以惊人的速度重塑行业格局。

硅基打工人·2025-07-09 14:06

Python爬虫实战：使用Scrapy和Selenium高效爬取USPTO美国专利数据

美国专利商标局(USPTO)作为全球最大的专利数据库之一，收录了数百万项专利信息，这些数据对于企业竞争分析、技术趋势预测和学术研究都具有重要意义。

Python爬虫项目·2025-07-09 12:25

03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。

十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图（FeatureImportancePlot）用途：展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例：随机森林模型中影响房价预测的关键因素。

晨曦543210·2025-07-09 07:17

GO语言中二次插值算法实现预测

基础介绍：给定给定区间，函数连续且，那么根据介值定理，函数必然在区间内有根。二分法：将区间不断二分，使端点不断逼近零点。下一次迭代的区间为或，其中。割线法（线性插值）：基本思想是用弦的斜率近似代替目标函数的切线斜率，并用割线与横轴交点的横坐标作为方程式的根的近似。即给定两个点,。其割线方程为，那么令，x的值即为下一次迭代的结果。逆二次插值法：为割线法的进化版本。使用三个点确定一个二次函数，二次函数

·2025-07-09 01:43

电工电气仿真APP专辑

电工电气仿真APP专辑电工电气仿真软件能够构建虚拟的电气系统模型，并在计算机上运行这些模型以预测实际系统的行为。

·2025-07-08 20:11

低代码平台的性能测试实践与挑战

Gartner预测，到2025年，超过70%的应用开发将基于低代码或无代码技术。通过“拖拉拽建模+图形化逻辑+一键发布”，企业大幅缩短了从需求到交付的周期，实现了真正的“业务人员可编程”。

测试者家园·2025-07-08 19:00

【JavaScript 事件循环实战解析】

本文通过实际代码示例和详细解析，帮助你掌握事件循环的工作原理，准确预测代码执行顺序。事件循环基础JavaScript是单线程语言，通过事件循环处理异步操作。

Gazer_S·2025-07-08 18:59

YOLO 中的 Confidence 与 Class Probability 区别详解

YOLO中的Confidence与ClassProbability区别详解1.Confidence（置信度）定义：某个预测框包含目标的概率×预测框与真实框的IOU（重合程度）公式：Confidence=

·2025-07-08 18:27

企业物资集采平台解决方案之：AI+物联网，智能预测需求，让企业库存“零呆滞”的科技实践

传统模式依赖经验判断与静态计划，常面临两大困境：“备而不用”：过量采购导致库存积压，占用巨额资金，备件老化报废损失触目惊心；“用而无备”：突发需求或预测偏差造成缺货，产线停摆、项目延误，损失难以估量。

万米商云·2025-07-08 17:17

智慧储能园区一体化管控平台 | 图扑数字孪生

据预测数据显示，到2030年全球储能装机容量将攀升至411GW/1194GWh。中国作为全球新能源领域的重要力量，正积极构建“源网荷储”一体化的新型电力系统。

·2025-07-08 16:13

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义

nantangyuxi·2025-07-08 16:14

基于大模型的颅前窝底脑膜瘤诊疗全流程研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究意义与创新点二、颅前窝底脑膜瘤概述2.1定义与分类2.2发病机制与病因2.3临床表现与症状三、大模型预测原理与方法3.1大模型介绍3.2数据收集与预处理

LCG元·2025-07-08 14:00

Python机器学习入门必看！从原理到实战，手把手教你线性回归模型

引言在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习（MachineLearning）早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测，背后都有机器学习模型的身影

小张在编程·2025-07-08 12:47

三维计量系统行业调研报告 - 市场现状分析与发展前景预测

三维计量系统市场的企业竞争态势该报告涉及的主要国际市场参与者有Hexagon、Zeiss、Renishaw、FARO、Nikon、Mitutoyo、Keyence、GOM、Perceptron、Wenzel、Zygo等。这些参与者的市场份额、收入、公司概况和SWOT分析都包含在三维计量系统市场调研报告中。产品分类：坐标测量机ODS（光学数字化仪和扫描仪）视觉测量机应用领域：汽车航空航天建设权力医学

贝哲斯咨询·2025-07-08 10:06

中国三维计量软件市场趋势报告、技术动态创新及市场预测

三维计量软件市场的企业竞争态势该报告涉及的主要国际市场参与者有CarlZeissAG、FaroTechnologies,Inc.、H.S.&S.Inc.、HeliotisAG、ZebiconA/S、CreaformInc.、MitutoyoCorporation、HexagonAB、3dSystemCorp、NikonCorporation、GeMeasurement&ControlSolutio

贝哲斯咨询·2025-07-08 10:06

人工智能驱动下的可再生能源气象预测：构建绿色能源时代的新大脑

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、背景：新能源快速发展下的预测焦虑为应对气候变化和实现碳中和目标，全球能源系统正在加速从“化石主导”向“可再生主导”过渡。

一ge科研小菜菜·2025-07-08 09:22

AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析

文章包含技术原理图解、真实案例代码和未来趋势预测。##背景介绍###目的和范围解析多模态交互技术在AI原生应用中的落地实践，涵盖

AIGC应用创新大全·2025-07-08 08:14

Boltz-2：革命性生物分子模型，加速药物发现的新引擎

在药物研发领域，预测蛋白质与其他分子间的结合强度（BindingAffinity）始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法（FEP）虽然精确，但计算成本极高，难以大规模应用。

花生糖@·2025-07-08 07:42

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。

·2025-07-08 06:29

OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF

该算法通过级联回归树预测人脸的68个关键点，具有较高的精度和速度。公共成员函数staticPtrcreate(constParams&pa

村北头的码农·2025-07-08 06:59

AI+Web3：从自动化工具到自主经济体的范式革命

>想象你的AI助手不仅能回答问题，还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈，甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。

Loving_enjoy·2025-07-08 05:26

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。

·2025-07-08 04:46

FPS射击游戏状态同步架构方案

采用服务器权威架构，客户端仅提供输入和预测渲染，服务器验证并广播状态。通过客户端预测、服务器校正和增量同步机制优化延迟与带宽，同时利用事件驱动同步确保关键事件一致。

你一身傲骨怎能输·2025-07-07 23:08

如何在YashanDB中实现数据趋势预测

数据趋势预测已成为数据驱动决策中的一个重要方面。在面临海量数据时，如何精确而高效地提取潜在趋势，对于企业的战略规划具有重要意义。

·2025-07-07 23:57

蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务

蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生

·2025-07-07 19:17

使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测

1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r

·2025-07-07 16:21

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

机器人动力学模型及其线性化阻抗控制模型

这个模型考虑了机器人的质量、惯性、关节摩擦、重力等多种因素，用于预测和解释机器人在给定输入下的动态行为。

·2025-07-07 12:54

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

使用 Bank Churn 数据集进行二元分类

一、前言分类任务：预测客户是继续使用其帐户还是关闭帐户（例如，流失）项目地址：https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e1二、具体步骤

·2025-07-07 08:51

机器学习20-线性网络思考

线性回归（LinearRegression）:线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy

坐吃山猪·2025-07-07 05:31

线性回归 python代码

#训练数据x=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([5,7,9,11,13])#建立模型reg=LinearRegression().fit(x,y)#预测

黄涵奕·2025-07-07 03:21

【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归（全代码）

目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语：自变量：应用于因变量预测的输入特征或预测因子。

干了这一碗BUG·2025-07-07 03:50

python实现多元线性回归算法 (附完整源码)

这个实现利用了numpy进行矩阵运算，并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面，代码中还包含了一个使用梯度下降法（GradientDescent）优化参数的实现。多元

源代码大师·2025-07-07 03:20

RNN案例人名分类器（完整步骤）

今天给大家分享一个NLP（自然语言处理）中的一个小案例，本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的，一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧

核心概念目标：训练一个模型，使其能够根据给定的输入序列（如前一个词、图像编码、时间步数据等）预测下一个输出元素（如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等）。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成