预测

大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究

研究目的与创新点二、蛛网膜下腔出血概述2.1定义与分类2.2发病原因及危险因素2.3临床表现与诊断依据三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四
·2025-07-06 20:25

使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲

项目背景三、建设目标四、建设内容（一）建设架构（二）核心功能（三）核心技术（四）预期成效（五）方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统
·2025-07-06 20:25

《卷积神经网络到Vision Transformer：计算机视觉的十年架构革命》

点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析，全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构，附关键数据与趋势预测：卷积神经网络到VisionTransformer
HeartException·2025-07-06 17:57

智能产线05期-实时监控：SCADA系统驱动的可视化智能工厂

在智能制造快速发展的背景下，传统人工巡检和事后处理的监控方式已无法满足现代工厂对实时性、预测性和可视化的要求。
TYMII_·2025-07-06 16:53

数据分析全流程：从收集到可视化的高效实战

2.数据清洗处理缺失、重复、错误或不一致的数据：缺失值：删除、填充（均值/中位数/众数）、插值或预测。异常值：使用箱线图、Z-score或IQR方法检测并处理。
晨曦543210·2025-07-06 15:44

基于评估方法论评估一个大模型的准确度

以下是大概的几个方向任务类型准确度定义分类任务预测类别与真实标签的一致性生成任务生成内容的真实性/流畅性/相关性问答任务答案的事实正确性和完整性多模态任务跨模态对齐能力（如图文匹配）除了以上几个方面还需要考虑表面匹配
尤物程序猿·2025-07-06 13:27

【V18.0 - 飞升篇】我把“大模型”装进电脑后，我的AI学会了改稿！——本地部署LLM终极保姆级教程

它能看、能听、能读，能预测多维度的价值指标，甚至能用SHAP解释自己的决策。它很强大，但它的能力，始终停留在“分析”和“诊断”的层面。
爱分享的飘哥·2025-07-06 12:51

代码大模型崛起：垂直领域的技术革命与千亿市场争夺战

据Gartner预测，全球软件开发支出将突破1.2万亿美元，其中人力成本占比高达50%，达6000亿美元。与此同时，全球软件工程师缺口持续扩大，预计未来十年将达到数千万量级。在这一背景下
Liudef06小白·2025-07-06 11:03

每日一思（2022.5.18）——基金（十二）

短期涨跌无法预测，用3年以上不用的闲钱，控制好每个行业比例20%以内，在低估定投就好了。双创50是投资创业板+科创板的股票，整体优秀行业（医药、信息技术、
伍德禅师·2025-07-06 09:25

超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述：配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解

因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似，这里不再详细叙述，主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**，下面有相关链接，这里主要针对数据标注
·2025-07-06 09:24

PHP接单涨薪系列（十）之智能BI系统：PHP+AI数据决策平台（2025高溢价秘籍）

一、智能BI：企业决策的新引擎1.1传统报表vs智能BI数据源传统报表智能BI静态图表历史数据人工分析交互式探索预测分析自动决策2025年BI系统价值对比：指标传统报表智能BI系统提升幅度数据准备时间3
攻城狮凌霄·2025-07-06 09:53

供应链风险管理：AI预测潜在风险

供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。
AI智能应用·2025-07-06 07:09

供应链风险管理：AI如何预测供应链风险

供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链风险已成为企业面临的重大挑战。
AI大模型应用之禅·2025-07-06 07:08

【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码

内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而，光伏功率具有高度的非线性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。
matlab科研助手·2025-07-06 06:05

【AI】大语言模型（LLM）& NLP

NLP→LLM2.2为什么说LLM属于NLP2.3LLM的“革命性突破”在哪里2.4总结1.大语言模型（LLM）1.1一句话解释大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个“超级文字预测器
G皮T·2025-07-06 06:04

科比投篮预测——数据处理与分析

第1关：数据清洗importnumpyasnpimportpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")pd.set_option('display.max_columns',1000)pd.set_option(<
Ssaty.·2025-07-06 03:16

Python 爬虫实战：从新闻网站抓取数据并进行情感分析，揭示舆情趋势

如何从大量新闻中获取有价值的信息，并进行情感分析，为舆情监测、品牌管理、市场预测等提供支持，成为了许多企业和个人的需求。本文将以Python爬虫为基础，展示如何从新闻网站抓取数据，并进行情感分析。
·2025-07-06 02:43

人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路

个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。
慌ZHANG·2025-07-06 00:30

【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解

算法详细解释：2.1Bagging：2.2Boosting：2.3Stacking：2.4K-foldMulti-levelStacking：集成学习（EnsembleLearning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术
·2025-07-06 00:57

基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现

基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种致命的神经退行性疾病，目前尚无有效治愈方法。
神经网络15044·2025-07-05 20:02

传统预测学对于预测自然灾害与重大灾害可行性之辨

传统预测学对于预测自然灾害与重大灾害可行性之辨人类自诞生起便始终面对自然狂暴力量的威胁。
月_o9·2025-07-05 20:56

Python与Dlib库实现人脸技术实战

利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能，包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等，项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。
西域情歌·2025-07-05 19:22

大模型中的temperature、topk、topn、repetition_penalty等参数原理

核心就在于采样策略，一图胜千言：上图中语言模型(languagemodel)的预测输出其实是字典中所有词的概率分布，而通常会选择生成其中概率最大的那个词。
seetimee·2025-07-05 19:51

【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用
1989·2025-07-05 17:39

KNN（K-近邻算法)(上)--day05

其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释：非参数化方法是指在统计学和机器学习中，不对数据分布做出严格假设（这些假设通常包括
扫把星133·2025-07-05 16:00

基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告

研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四
LCG元·2025-07-05 15:25

基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取
LCG元·2025-07-05 15:25

深入理解Java锁原理（一）：偏向锁的设计原理与性能优化

为了优化这种情况，Java6引入了偏向锁（BiasedLocking），它通过预测锁的使用模式，将无竞争场景下的锁获取和释放成本降为零。本文将深入探讨偏向锁的设计
小W求学之旅·2025-07-05 14:43

【ICLR 2022】时序精选论文08｜Pyraformer: 基于金字塔注意力机制与多尺度辨识卷积的时间序列预测模型（代码解读附源码）

时间序列通常表现为短期和长期的重复模式，将他们考虑在内是准确预测的关键。即能够获得一个同时
OverOnEarth·2025-07-05 12:35

PID算法的一点改进思路

Kp比例常数可以控制被控制量变化速度，越大控制越快但是越容易引发系统震荡，越小控制又比较慢；Ki比例常数是控制稳态误差（系统稳态的时候控制量不一定等于设置量）；Kd比例常数可预测控制量变化趋势。
·2025-07-05 12:31

大模型在通讯网络中的系统性应用架构

在卫星间链路中，采用LSTM预测信道衰
Deepoch·2025-07-05 10:13

NeighborGeo：基于邻居的IP地理定位（五）

IPgeolocationbasedonneighbors,Comput.Netw.257(2025)110896,5.Caseanalysis为了说明NeighborGeo在优化图结构和利用邻居信息进行预测方面的优势
路由跳变·2025-07-05 08:30

百度7天GNN学习-图与图学习中

目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测（Linkprediction）1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入（GraphEmbedding
静静喜欢大白·2025-07-05 07:28

vue-39（为复杂 Vue 组件编写单元测试）

通过隔离和测试代码的各个单元，您可以在开发过程的早期发现并修复错误，从而构建更健壮和可预测的应用程序。
清幽竹客·2025-07-05 06:47

循环神经网络（RNN）：序列数据处理的强大工具

从自然语言处理中的文本生成、机器翻译，到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等，RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
LNL13·2025-07-05 00:45

逻辑回归详解：从原理到实践

一、逻辑回归的基本概念在回归分析中，线性回归是通过构建线性方程来预测连续值，例如
·2025-07-05 00:15

人形机器人运动控制技术演进：从强化学习到神经微分方程的前沿解析

传统方法（如基于模型的预测控制MPC）依赖精确的动力学建模，但在实际系统中面临以下瓶颈：模型失配：复杂接触动力学（如足-地交互）难以显式建模；计算瓶颈：高维非线性优化难以满足实时性需求；环境扰动敏感：传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足
·2025-07-05 00:15

提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术

本研究提出一种基于深度学习的新方法，将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解
星辰和大海都需要门票·2025-07-04 21:21

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

假设对于一个分类任务，有\(C\)个类别，模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\)，其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第
流量留·2025-07-04 20:18

大语言模型（LLM）按架构分类

编码器同时捕捉上下文所有位置的依赖关系#伪代码示例：BERT的MLM任务masked_input="The[MASK]satonthemat"output=encoder(masked_input)#预测
jerwey·2025-07-04 20:46

大语言模型应用指南：Gemini简介

在NLP中，语言模型是一个重要的概念，它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。
AI大模型应用之禅·2025-07-04 19:11

AI-Kline + MCP：开源个人AI看线助手的技术解析

在AI技术快速发展的今天，金融领域的数据分析和预测需求也在不断增长。对于投资者和金融从业者来说，如何高效地获取和分析市场数据，是提升决策能力的关键。
码力金矿·2025-07-04 17:29

GNN多任务预测模型实现（二）：将EXCEL数据转换为图数据

目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）的多任务学习场景中，数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式（如Excel文件）中时，如何有效地将其转换为图数据格式，是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
走的远一些·2025-07-04 14:31

当AI邂逅新能源：Java如何重构能源未来

通过深度学习算法预测设备故障、优化钻井路径，这座由阿布扎比国家石油公司打造的智能中枢，每年减少100万吨碳排放，创造价值5亿美元。
·2025-07-04 11:48

Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读

尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码，其掩码预测质量在许多情况下仍不理想，尤其是对于结构复杂的目标。
qq_41627642·2025-07-04 10:35

mlflow案例

Tutorial—MLflow2.4.1documentation本教程展示了如何使用MLflow端到端执行以下操作：（1）训练线性回归模型（2）将训练模型的代码打包为可重复使用和可复制的模型格式（3）将模型部署到一个简单的HTTP服务器中，使您能够对预测进行评分本教程使用的数据集将根据葡萄酒的
·2025-07-04 07:43

pythonflow_MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）

这篇教程展示了如何：训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集，主要用于根据红酒的PH值，酸度
weixin_39872334·2025-07-04 07:13

善用工具者掌控职业主动权

一、AI对编程生态的多维重塑：挑战与机遇并存效率革命：从重复劳动中解放AI辅助工具正在重构开发流程：智能代码补全（如GitHubCopilot）能根据上下文预测20行后续代码，使基础编码效率提升
·2025-07-04 05:32

Python咒语大全（学习笔记与使用指南）

目录字符串格式限制，%xd（整数），%x.yf（小数点浮点数）f“内容{变量}快速格式化案例1：股价预测INPUT语句案例2：INPUT登陆界面语句布尔类型函数基础运用案例3:比较运算符的运用IF语句基本格式案例
桑迪Sandy.Q·2025-07-04 04:58

利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）

自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七
.30-06Springfield·2025-07-04 00:29
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