CTR预测

基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告

研究方法与数据来源二、地中海贫血概述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2.4临床表现与诊断方法三、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应用于地中海贫血预测的优势四
LCG元·2025-07-03 04:37

基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案

目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法
·2025-07-03 04:07

基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲

目录一、引言二、系统架构设计（一）数据采集与预处理模块（二）大模型核心算法模块（三）应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案（一）患者信息采集与整合（二）胆囊结石风险预测（三）手术方案制定辅助
LCG元·2025-07-03 04:06

推荐文章：探索深度学习的不确定性边界 —— SDE-Net 开源项目解析

然而，其预测的
史多苹Thomas·2025-07-03 02:51

深度学习流体力学【干货】

未来，深度学习与传统流体力学方法的结合将成为流体科学研究的重要方向，多模态数据的融合、模型的可解释性、实时预测和控制等将是深度学习在流体科学中发展的重点。相
人工智能交叉前沿技术，·2025-07-03 01:15

[AI笔记]-Word2Vec面试考点

关键词：将词语转换为向量表示；捕捉语义关系；基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别？
Micheal超·2025-07-02 23:01

CVPR2024 分割Segmentation相关论文37篇速览

MakingFullUseofProbabilityMapsforInteractiveImageSegmentation摘要小结:最近的交互式分割算法中，将先前的概率图作为网络输入，以帮助当前分割轮次的预测
木木阳·2025-07-02 23:28

结构性变革与新兴机遇

**人工智能与自动化替代部分传统岗位**-麦肯锡全球研究院预测，到2030年，全球约14%的劳动者（3.75亿人）可能因自动化技术而
倒霉男孩·2025-07-02 20:07

MATLAB代码实现了一个完整的ARIMA时间序列分析与预测流程

%%1.数据准备years=(2010:2024)';data=[11894,12277,12777,13262,13902,14524,15037,15961,16724,...17767,19064,20056,20978,21676,22023]';%创建时间序列对象ts=timeseries(data,years,'Name','65岁以上人口');ts.TimeInfo.Units='y
神经网络697344·2025-07-02 19:59

未来运维，绝绝AI 必备

本文将分析运维行业的未来发展方向，探讨人工智能在运维中的应用前景、自动化运维的发展趋势，并对未来的运维工作模式和技能需求进行预测和分析，以帮助读者更好地规划自己的职业发展。
AI_运维_攻城狮·2025-07-02 19:27

DeepMind 发布 AlphaGenome，1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测

谷歌DeepMind的Alpha系列再添新成员——AlphaGenome，其能够更全面、准确地预测人类DNA序列中单个变异或突变，如何影响一系列调控基因的生物过程。
·2025-07-02 18:45

人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。
weisian151·2025-07-02 16:38

Serverless成本优化实战：从资源浪费到精准管控的架构演进

结合AWSLambda、阿里云函数计算等平台的最佳实践，给出冷启动优化、智能伸缩策略、存储分层设计等12项关键优化方案，并展望AI预测调度、多云成本博弈等前沿技术方向，为企业节省60%以上的
知识产权13937636601·2025-07-02 12:39

贝叶斯回归：从概率视角量化预测的不确定性

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！贝叶斯方法在回归问题中的应用被称为贝叶斯回归（BayesianRegression）。与传统频率派的线性回归（如最小二乘法）不同，贝叶斯回归的核心思想是：将回归参数（如权重系数）视为随机变量，通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据，推导出参数的后验分布，
大千AI助手·2025-07-02 12:05

计算机专业毕业设计选题指南（2025创新版）

SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景：●智慧校园：实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康：电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理：垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点
程序员小天00·2025-07-02 11:03

Gradio全解3——Gradio三种客户端：python、javascript与curl（三）——curl

GradioApps3.3.1安装3.3.2获取Gradio程序的URL3.3.3HF_TOKEN和身份认证1.POST/GET示例2.整合命令：awk和read3.HF_TOKEN4.身份认证3.3.4POST：请求预测
龙焰智能·2025-07-02 09:13

半导体器件可靠性分析：电迁移分析_（4）.电迁移的测试方法

为了评估和预测半导体器件的电迁移效应，需要采用一系列的测试方法。本节将详细介绍电迁移的主要测试方法，包括双线测试、固化测试、热应力测试和加速寿命测试等。
kkchenkx·2025-07-02 06:52

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
matlab科研社·2025-07-02 05:16

AI编程工具深度对比：腾讯云代码助手CodeBuddy、Cursor与通义灵码

腾讯云代码助手CodeBuddy智能代码补全：基于上下文和编辑行为预测代码，支持行内补全、函数块生成及注释转代码，覆盖200+编程语言和框架，可减少70%以上的键盘输入。
scuter_yu·2025-07-02 04:10

Python 机器学习实战：泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)

Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛，要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。
程序员阿超的博客·2025-07-02 03:32

大语言模型（LLM）笔记

其本质任务是**预测下一个token（词/字/符号）**的概率分布，但通过大规模参数和数据的支持，表现出类人智能的行为。
笑衬人心。·2025-07-02 03:59

常见机器学习算法与应用场景

1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。
计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

UI前端与大数据的深度融合：打造智慧应用的新生态

UI前端作为用户与应用程序交互的直接界面，负责提供直观、便捷且吸引人的用户体验；而大数据则凭借其强大的数据收集、分析和预测能力，为应用程序
前端开发与ui设计的老司机·2025-07-02 01:16

OpenAI首席产品官预测AI将在今年底全面超越人类程序员

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读近日，OpenAI首席产品官KevinWeil在接受采访时表示，人工智能的发展速度远超预期，今年底就有可能在编程领域永久性地超越人类程序员。这一观点立即引发了行业热议，也让程序员们对未来产生了深刻的思考。人工智能的进展速度远超想象在与VarunMayya和TanmayBhat共同主持的YouTube节目《O
·2025-07-02 01:33

植物small RNA靶基因预测软件，psRobot

psRoto软件安装网址http://omicslab.genetics.ac.cn/psRobot/downloads.php下载和安装wgethttp://omicslab.genetics.ac.cn/psRobot/program/WebServer/psRobot_v1.2.tar.gz#tar-zxvfpsRobot_v1.2.tar.gz#cdpsRobot_v1.2##./conf
Bioinfo科研生信筆記·2025-07-01 23:58

Python 爬虫实战：动态数据+定时任务+价格预测全链路解析

一、动态数据捕获技术栈1.1目标网站分析（以某OTA平台为例）实现原理：本节演示如何使用Selenium自动化浏览器访问机票查询页面。选择Selenium而非直接请求API的原因在于：目标网站采用JavaScript动态渲染价格数据需要模拟用户操作（如选择日期、舱位）触发数据加载需处理反爬机制（如Cookie验证、行为检测）fromseleniumimportwebdriverfromseleni
西攻城狮北·2025-07-01 21:47

大模型系列——提示词工程：从原理、实践到未来的一部系统性综述

报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发，追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。
猫猫姐·2025-07-01 20:39

C#.NET SimpleInjector 详解

设计原则：简单、快速、可预测。它通过编译时及运行时验证帮助早发现配置错误，并力求将依赖解析的开销降到最低。核心特性：高性能：使用表达式树和编译器优化，解析速度快，接近手动构造。
我是唐青枫·2025-07-01 15:02

噪声预测 vs. 数据预测：扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比

噪声预测vs.数据预测：扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词：噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要：扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度
观熵·2025-07-01 13:54

【Transformer论文】通过蒙面多模态聚类预测学习视听语音表示

文献题目：LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间：2022发表期刊：ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息，为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT)，这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
Wwwilling·2025-07-01 13:24

派拉软件重磅推出AI网关，破解大模型时代企业AI流量管理难题！

早在2023年，Gartner就预测在2026年，超80%的企业将使用生成式AI（GenAI）应用程序编程接口（AP
派拉软件·2025-07-01 10:04

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。
IT古董·2025-07-01 07:18

火山引擎大模型未来发展趋势

用户可能正在做技术选型或者行业研究，需要预测火山引擎在激烈竞争中的突围方向。从问题简洁性看，ta可能已经有一定基础认知，不需要我从零科普大模型概念。
苹果企业签名分发·2025-07-01 07:17

牛客AI面试「情景模拟」独家首发，将能力验证从“说”变为“做”

通过动态角色扮演+实时压力测试，让候选人“现场应战”，直接暴露真实能力边界，更好预测员工实际工作表现。
牛客企业服务·2025-07-01 01:41

分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
matlab科研社·2025-06-30 23:50

equine在神经网络中建立量化不确定性

但是，当准确性是唯一目标时，DNN经常会做出过于自信的预测，并且无论测试数据是否属于任何已知标签，它们也总是进行标签预测。
struggle2025·2025-06-30 16:36

【零基础学AI】 第10讲：线性回归

本节课你将学到理解线性回归的原理和应用场景掌握最小二乘法的基本思想使用Python构建房价预测模型学会评估回归模型的性能指标开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE
1989·2025-06-30 14:20

跨区域智能电网负荷预测：基于 PaddleFL 的创新探索

跨区域智能电网负荷预测：基于PaddleFL的创新探索摘要：本文聚焦跨区域智能电网负荷预测，提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法，整合多地区智能电网数据，实现数据隐私保护下的高精度预测，为电网调度优化提供依据
暮雨哀尘·2025-06-30 11:02

机器学习在智能供应链中的应用：需求预测与库存优化

机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出，尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。
Blossom.118·2025-06-30 11:31

什么是 A/B 测试？

A组：使用旧版本（或基线方案）B组：使用新版本（或新模型）然后对比它们的表现，例如：点击率（CTR）转化率（ConversionRate）用户停留时长任务完成率微调后模型的自动应答准确率、满意度等二，为什么叫
茫茫人海一粒沙·2025-06-30 11:30

TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型

47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量，多变量时间序列预测模型（可改进，加入各种优化算法）时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM
微光-沫年·2025-06-30 10:26

CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比

内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，例如金融、气象和工业控制等。近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。
Matlab科研辅导帮·2025-06-30 10:26

AI驱动的智能电网:平衡供需提高效率

智能电网，AI，机器学习，预测模型，优化算法，供需平衡，能源效率1.背景介绍随着全球能源需求的不断增长和可再生能源的快速发展，传统电网面临着越来越多的挑战。
AI智能应用·2025-06-30 10:50

[插电式混合动力车辆][交替方向乘子法（ADMM）结合CVX]插电式混合动力车辆的能源管理：基于凸优化算法用于模型预测控制MPC研究（Matlab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⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时
程序辅导帮·2025-06-30 09:49

07-Seq2Seq英译法案例

Seq2Seq英译法案例1任务目的：目的:给定一段英文，翻译为法文典型的文本分类（token分类）任务:每个时间步去预测应该属于哪个法文单词2数据格式注意：两列数据，第一列是英文文本，第二列是法文文本，
郜太素·2025-06-30 06:33

人名分类器（RNN案例）

案例介绍：人名分类案例是多分类问题，根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习，历史数据中已知y案例步骤：1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch
Turbo_O.·2025-06-30 06:31

基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲

目录一、引言二、术前阶段（一）疾病预测与诊断辅助（二）手术风险评估（三）手术方案制定辅助三、术中阶段（一）实时监测与风险预警（二）手术决策支持四、术后阶段（一）并发症风险预测（二）术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化
LCG元·2025-06-30 06:28

KAN-Transfomer——基于新型神经网络KAN的时间序列预测

1.数据集介绍ETT(电变压器温度)：由两个小时级数据集（ETTh）和两个15分钟级数据集（ETTm）组成。它们中的每一个都包含2016年7月至2018年7月的七种石油和电力变压器的负载特征。traffic(交通)：描述了道路占用率。它包含2015年至2016年旧金山高速公路传感器记录的每小时数据electrity（电力）：从2012年到2014年收集了321个客户每小时电力消耗。exchange
MatpyMaster·2025-06-30 05:50

CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】

1CNN（卷积神经网络）部分作用：特征提取：CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。组成部分：卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图。激活函数：通常使用ReLU（线性整流单元）激活函数，增加非线性。池化层：通过最大池化（MaxPooling）或平均池化（AveragePooling），减少特征图的尺寸，保留最重要的特征，减少计算复杂度。流程
沅_Yuan·2025-06-30 04:19

深度学习使用Pytorch训练模型步骤

训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程，旨在通过大量数据学习模型参数，以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。
vvvdg·2025-06-30 01:29
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