PM2.5预测第22页

基于大模型的原发性醛固酮增多症全流程预测与诊疗方案研究

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、原发性醛固酮增多症概述2.1疾病定义与发病机制2.2临床表现与诊断标准2.3流行病学特征三、大模型预测原理与技术3.1大模型简介

LCG元·2025-05-13 07:04

基于大模型的甲状腺结节诊疗全流程预测与方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究意义1.3国内外研究现状二、大模型预测原理与方法2.1相关大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前预测与评估3.1结节性质预测3.1.1良恶性判断

LCG元·2025-05-13 07:34

SCIKIT-LEARN 决策树实现csv文档简单的推论预测

一.学习背景原文来自scikit-learn的学习拓展，根据樱花分类示例衍生而来。源文开源地址：scikit-learn:machinelearninginPython—scikit-learn0.16.1documentation，想学机器学习和数据挖掘的可以去瞧瞧！二.读取csv文档df=pd.read_csv('./test_data.csv')print("df:",df)#假设目标变量是

风亲云叹·2025-05-13 07:33

kaggle泰坦尼克号人员生还预测

自行学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点，并对下述比赛提交代码kaggle泰坦尼克号人员生还预测importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('train.csv

zx43·2025-05-13 05:54

Dell EMC powerstore存储部署

它还提供预测性分析，以方便监视、分析和排除环境故

梦年华1·2025-05-13 05:53

实时性视觉语言模型MiniDrive：使用多帧图像给语言模型为自动驾驶文本标记

实时性视觉语言模型MiniDrive：使用多帧图像给语言模型为自动驾驶文本标记Abstract视觉-语言模型（VLMs）作为自动驾驶中的通用端到端模型，通过问答交互执行预测、规划和感知等子任务。

自动驾驶实战(AIFighting)·2025-05-13 05:50

要想搞懂AI产品的开发流程，看这篇就够了

AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。当年的图灵实验就是要区分到底是人还是机器回答，图灵实验如今已经无法区分到底是人还是AI回答，AI已具有了人类的认知能力。

大模型.·2025-05-13 04:15

机器学习——集成学习基础

一、鸢尾花数据训练模型1.使用鸢尾花数据分别训练集成模型：AdaBoost模型，GradientBoosting模型2.对别两个集成模型的准确率以及报告3.两个模型的预测结果进行可视化需要进行降维处理，

m0_62060781·2025-05-13 03:09

基于LSTM-Transformer混合模型实现股票价格多变量时序预测(PyTorch版)

在金融市场的分析中，股票价格预测一直是一个充满挑战且备受关注的领域。Transforme

矩阵猫咪·2025-05-13 02:04

机器学习第七讲：概率统计 → 预测可能性，下雨概率70%就是典型应用

机器学习第七讲：概率统计→预测可能性，下雨概率70%就是典型应用资料取自《零基础学机器学习》。

·2025-05-13 00:58

线性回归算法介绍和代码例程

其基本思想是通过最小化实际观测值（y）和模型预测值（y_hat）之间的残差平方和来拟合最佳的线性模型。线性回归模型的数学表达式如下：复制代码y=b0+b1*x1+b2*x2+...

WangLanguager·2025-05-12 19:52

基于Flask、Bootstrap及深度学习的水库智能监测分析平台

基于Flask、Bootstrap及深度学习的水库智能监测分析平台项目介绍本项目是基于Flask框架构建的水库智能监测分析平台，集水库数据管理、实时监测预警、可视化分析和智能预测功能于一体。

西红柿土豆丶·2025-05-12 18:40

吴恩达机器学习笔记：监督学习

假如说你想预测房价。前阵子，一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子：横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。

ちゆきー·2025-05-12 17:38

机器学习极简入门：从基础概念到行业应用

有监督学习（supervisedlearning）让模型学习的数据包含正确答案（标签）的方法，最终模型可以对无标签的数据进行正确处理和预测，可以分为分类与回归两大类分类问题主要是为了“尽可能分开整个数据而画线

Joern-Lee·2025-05-12 16:57

Python 爬虫实战：在爱奇艺抓取热门剧集播放量数据，剖析影视市场走向

西攻城狮北·2025-05-12 14:43

将lora权重合并到原模型

为什么要合并，虽然微调后预测时需要合并但不一定且保存，但是部分大模型评测项目都是用正常的huggingfacecheckpoint来测试，因此需要先行合并。

the_3rd_bomb·2025-05-12 13:04

第二十一天打卡

@浙大疏锦行机器学习——泰坦尼克号幸存者预测首先我们要对训练集和测试集进行处理，将非数字部分进行编码，并且将空缺值进行填充importpandasaspdfromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

nbbsn·2025-05-12 07:52

提bug测试专用

树自定义元素组件style标签#shadow-root(open)p{color:red}内容插槽红色文字主文档样式数据输入5000张人脸照片5000张非人脸照片自动学习应对变化海量数据机器学习模型规律/模式新数据预测

marvindev·2025-05-12 04:37

深度学习使用LSTM实现时间序列预测

大家好，LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，它被设计用来解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题，特别是在时间序列预测、自然语言处理和语音识别等领域中表现出色。

python慕遥·2025-05-12 04:34

数字孪生市场格局生变：中国2025年规模214亿，工业制造领域占比超40%

一、技术深度解析：数字孪生的核心技术栈与演进1.从镜像到自治：数字孪生技术架构跃迁三维重建突破：LiDAR点云精度达±2cm，无人机测深刷新频率5Hz，支撑杭州城市大脑内涝预警模型提前6小时预测。

常州北格数字孪生·2025-05-12 01:18

DeepChem教程13:蛋白—配体相互作用建模

这个教程我们将教你使用机器学习模型和分子拼接方法来预测蛋白—配体复合物的结合能。记得配体是一些与蛋白结合（通常非共价键合）的小分子。

lishaoan77·2025-05-12 01:42

BERT类模型

它的设计初衷是为分类任务提供全局的句子表示：原始BERT预训练时：[CLS]的隐藏状态被用于“下一句预测（NSP）”任务，判断两个句子是否连续。微调阶段：在单文本分类任务（如情感分析）中，

背太阳的牧羊人·2025-05-11 23:04

GPT论文阅读：Language Models are Unsupervised Multitask Learners

1.5B的transformer，在zero-shot设定下，在8个测试语言建模数据集中，有7个取得了最先进的结果最主要的贡献是在没有使用微调的情况下，在参数量更大的模型进行预训练，通过prompt和预测层在多个任务中达到

真的没有脑袋·2025-05-11 22:24

2024 AI 人工智能完整学习路线表

第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV

AI天才研究院·2025-05-11 18:35

重塑软件工程基因：云计算与DevOps的融合革命——从工具链到思维模式的全面进化

引言：数字化转型的“生死时速”与软件工程的重构根据IDC2023年报告，全球企业云支出首次突破1.3万亿美元，而Gartner预测到2025年，70%的新应用将基于云原生架构开发。

a798020·2025-05-11 16:17

AI人工智能领域知识图谱在工业制造中的应用创新

AI人工智能领域知识图谱在工业制造中的应用创新关键词：知识图谱、工业制造、人工智能、智能制造、知识管理、预测性维护、质量优化摘要：本文深入探讨了AI知识图谱技术在工业制造领域的创新应用。

AI智能探索者·2025-05-11 15:15

[论文笔记] 超详细解读DeepSeek v3全论文技术报告

是一个强大的专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）语言模型，总共671B参数，每个token激活37B参数（可以理解为有多个专家，但每个token只会选择一部分专家进行推理，所以一个token的预测

心心喵·2025-05-11 13:02

大模型的RAG技术系列（三）

随着RAG的不断发展，我们可以预测其在新的领域中的应用，例如个性化教育，它可以根据个人需求定制学习体验，再例如高级研究工具，它能够为复杂的调查提供精准而全面的

默然zxy·2025-05-11 13:31

什么是AI大模型?常见的AI大模型有哪些?

参数是模型中的变量，它们在训练过程中不断调整，以便模型能够更准确地进行预测或分类任务。AI大模型通常具有以下特点：高参数量：AI大模型含有数百万甚至数十亿的参数，这使得它们能够学习和记忆大量信息。

程序员二飞·2025-05-11 12:55

指令模型VS推理模型

结果可预测，适合结构化任务。执行效率高，资源消耗可控。依赖人工设

雁过留声花欲落·2025-05-11 12:54

《大规模电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测》MATLAB实现计划

模型概述根据论文，我将复刻实现结合长短期记忆网络(LSTM)和条件变分自编码器(CVAE)的预测方法，用于电动汽车充换电设施可调能力的聚合评估与预测。

小彭律师·2025-05-11 11:22

AI大模型知识点大梳理

这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。AI大模型的定义具体可以根据参数规模来分类。

程序员笑武·2025-05-11 11:22

2050年的世界是怎样的？

以下是基于当前趋势和科学预测的五大核心场景：‌1.气候危机：生存模式开启‌‌极端天气常态化‌：全球升温或突破2°C，热浪、飓风、干旱频发，沿海城市（如迈阿密、上海）面临海平面上升威胁，数亿人可能成为气候难民

姜暮儿·2025-05-11 11:15

北斗导航｜探讨VisionTransformer（ViT）是否可以用于接收机自主完好性监测

ViT在RAIM中的适用性分析****（1）空间相关性建模****（2）动态场景适应性****（3）计算效率优化****2.具体应用案例与技术实现****（1）混合模型架构****（2）电力系统频率稳定性预测的启示

单北斗SLAMer·2025-05-11 08:01

昇思MindSpore学习笔记6-02计算机视觉--ResNet50迁移学习

包括环境准备、下载数据集、数据集加载、构建模型、固定特征训练、训练评估和模型预测等。

muren·2025-05-11 08:30

AI人工智能与数据分析的融合策略研究

AI人工智能与数据分析的融合策略研究关键词：AI人工智能、数据分析、融合策略、机器学习、数据预处理、预测分析、决策支持摘要：本文深入探讨AI人工智能与数据分析的融合策略，从技术原理、实施路径、实战案例到行业应用展开系统分析

AI智能探索者·2025-05-11 04:35

暴雨信息|警惕AI 的变革阵痛与不稳定性

过去的未来主义幽灵使我们对数字化变革的预测保持谨慎。我们现在经常听到，世界正处于一个技术转折点；我们正在快速步入一个由ChatGPT等人工智能工具塑造的未来。

BAOYUCompany·2025-05-11 02:49

淘宝实时库存神经预测接口：结合LSTM算法的库存预警API开发全解

淘宝作为中国最大电商平台，其开放平台API结合长短期记忆网络（LSTM）算法，构建了基于深度学习的实时库存预测系统。

lovelin+vI7809804594·2025-05-11 00:06

巡检机器人数据处理技术的创新与实践

本文探讨了巡检机器人替代人工巡检的现状及优势，详细阐述了对其采集数据进行创新性分析的方法，包括标准差分析、趋势预测以及主动巡检等方面，旨在为推动巡检机器人技术的进一步发展与应用提供参考。

智能时代的操作系统·2025-05-11 00:05

数据驱动未来：大数据在智能网联汽车中的深度应用

它又如何优化自动驾驶、车联网、预测性维护等核心场景？本文将结合代码示例，探索大数据如何提升智能网联汽车的应用

Echo_Wish·2025-05-11 00:33

【故障诊断】基于引力搜索优化算法GSA优化长短记忆网络LSTM实现故障诊断附matlab代码

Matlab科研工作室·2025-05-10 23:00

神经网络开发实战：从零基础到企业级应用（含CNN、RNN、BP网络代码详解）

本文将系统介绍神经网络的核心概念、主流模型及其实现原理，并通过三个企业级实战案例（医学图像分类、对话系统开发和光伏预测）展示如何从零开始构建神经网络应用。

Android洋芋·2025-05-10 23:57

机器学习-简要与数据集加载

一.机器学习简要1.1概念机器学习即计算机在数据中总结规律并预测未来结果，这一过程仿照人类的学习过程进行。深度学习是机器学习中的重要算法的其中之一，是一种偏近现代的算法。

Clocky7·2025-05-10 20:41

AI 的 6 大核心方向 + 学习阶段路径

）（2）ML基础算法：线性回归、决策树、KNN、SVM（用scikit-learn）（3）模型优化：交叉验证、正则化、特征工程（4）无监督学习：K-Means、PCA、DBSCAN（5）实战项目：房价预测

星火撩猿·2025-05-10 19:04

《Python星球日记》第44天: 线性回归与逻辑回归

流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）专栏：《Python星球日记》，限时特价订阅中ing目录一、引言：回归方法的重要性二、线性回归原理与损失函数1.线性回归的数学模型2.损失函数：衡量预测误差

Code_流苏·2025-05-10 16:13

【计组】数据通路和流水线设计--《深入浅出计算机组成原理》（三）

数据通路3、CPU所需硬件电路（二）时序逻辑电路1、时序逻辑电路可以解决的问题二、面向流水线的指令设计（一）现代处理器的流水线设计编辑（二）“主频战争”带来的超长流水线1、超长流水线面临的问题三、冒险和预测

阿月浑子2021·2025-05-10 12:22

为什么KV Cache只有KV，没有Q

大家都知道大模型是通过语言序列预测下一个词的概率。

seetimee·2025-05-10 10:32

过拟合、欠拟合、高偏差、高方差

batchnormalization欠拟合在训练样本和验证集上误差都教大解决办法：1.减小正则项系数2.特征维度增加3.添加高次多项式特征偏差、方差高偏差，高方差高偏差=欠拟合：就是对所有的数据，不管是训练集还是验证集，预测结果与真实结果都

jzwei023·2025-05-10 10:31

准确率、精确率、召回率、F-Score

TP-将正类预测为正类FN-将正类预测为负类FP-将负类预测位正类TN-将负类预测位负类1）正确率/准确率（accuracy）正确率是我们最常见的评价指标，accuracy=（TP+TN）/(P+N)，