csp-j预测模拟题第7页

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

一、我们先来讲一下损失函数，e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn：预测值ture：真实值e_dn：损失值我们在第7章说了，我们的预测值和真实值相差越小（也就是损失值越小），说明我们模型训练的越好

小宇爱·2025-02-14 11:16

AF3 gdt函数解读

AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算，用于衡量蛋白质结构预测的准确性。

qq_27390023·2025-02-14 10:13

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

我国化学信息学研究的地位与近期研究进展

同时，量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27]，并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外，密度泛函理

xoaxo·2025-02-14 10:07

如何从零开始做一个第一性原理计算的案例？

其计算结果不仅可以验证实验，更能够预测实验结果，指导实验

朱老师讲VASP·2025-02-14 09:04

解析一种SCA（侧通道攻击）的工作原理

1.CPU流水线与多级处理2.分支预测与投机执行3.示例代码中的投机执行4.

老猿讲编程·2025-02-14 08:26

Gartner预测2025年网络安全正在进入AI动荡时期：软件供应链和基础设施技术堆栈中毒将占针对企业使用的人工智能恶意攻击的 70% 以上

Gartner预测，网络安全正在进入AI动荡时期。安全和风险管理领导者必须根据早期生成式AI部署的失败以及AI代理清洗来评估即将到来的AI进展。

lurenjia404·2025-02-14 07:47

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

对于观察序列的处理，生成式模型模拟数据的生成过程，会对整个序列进行综合考虑；判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测，直接建模决策边界。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本

山海青风·2025-02-14 01:14

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

是Yu欸·2025-02-13 23:02

十大工业物联网平台分析报告

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构剖析2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4

·2025-02-13 21:53

告别 996！用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例，效率提升 90%

行业现状：互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点：重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势：Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例

AI改变世界·2025-02-13 17:24

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

摘要随着半导体行业的飞速发展，对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

本文基于一维插值与二维插值的理论框架，结合MATLAB代码实战，系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法，并通过温度预测、地貌分析等案例，帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

销售易、极兔、珍客CRM：产品功能特色与企业适用性分析

AI与大数据驱动：销售易CRM融合了人工智能和大数据技术，通过智能数据分析，帮助企业洞察客户行为和需求，预测销售趋势。例如，AI可以对客户数据进行深度挖掘，识别出高价值客

·2025-02-13 11:57

2.6 TestExecutionListener

通过实现此接口，可以干预测试的准备阶段、执行阶段和清理阶段，适用于监控、资源管理、日志记录等场景。

不听话的小耳朵·2025-02-13 11:04

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

第 17 章一 G1回收器(重点)、垃圾回收器总结(重要)、GC日志分析、垃圾回收器的新发展ZGC(重要)

并发回收器)JDK9的默认垃圾回收器7.1、为什么还需要G17.2、G1的含义(region分区)7.3、G1回收器的优点(同时收集老年代和年轻代)7.4、G1回收器的分区7.5、G1的空间整合7.6、可预测的停顿时间模型

white camel·2025-02-13 07:35

机器学习: 逻辑回归

它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。

小源学AI·2025-02-13 07:04

AnyPlace：学习机器人操作的泛化目标放置

为了解决这个问题，AnyPlace，一种完全基于合成数据训练的两阶段方法，能够预测现实世界任务中各种可行的放置姿势。其

硅谷秋水·2025-02-13 04:15

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

通俗介绍：学术解释：3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline

人才程序员·2025-02-13 03:04

【独家首发】蜣螂算法DBO优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6568期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-12 23:04

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

这种方法不仅提高了模型的预测准确性，还增强了模型的泛化能力和解释性，因此在流体力学、材料科学、地球科学等

天天酷科研·2025-02-12 20:39

Python中LSTM算法的实现与应用

接着，教程以Keras库为例，逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用，并提供了实践案例，强

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:01

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术

AI量金术师·2025-02-12 18:28

《2025年管理趋势预测：模型+工具如何重塑团队效率？》

一、管理者的困局：你的团队是否每天都在“拆盲盒”？凌晨1点，创业公司CEO老陈的手机屏幕还亮着。钉钉群里，技术总监在催项目排期，销售团队在抱怨产品Bug频出，财务部提醒下个月工资可能发不出来……他瘫在椅子上苦笑：“明明定了目标，为什么所有人都在瞎忙？”这种场景并不陌生——目标模糊、沟通断层、优先级打架，几乎是所有管理者踩过的坑。事实上，管理混乱的根源往往不是人，而是缺乏系统化的管理框架。就像盖楼没

·2025-02-12 18:28

《探秘AI绿色计算：降低人工智能硬件能耗的热点技术》

据国际能源署预测，人工智能的能源消耗可能大幅增长。因此，降低人工智能硬件能耗，实现绿色计算，已成为行业关键课题。以下是一些正在崭露头角的热点技术。

·2025-02-12 17:20

KDD 2023 | 先睹为快！KDD 2023论文合集50篇（附下载地址）

DoubleAdapt:AMeta-learningApproachtoIncrementalLearningforStockTrendForecastingCode：NoneArea：一种用于股票趋势预测增量学习的元学习方法

马拉AI·2025-02-12 15:04

AI大模型应用入门实战与进阶：28. AI大模型的实战项目：智能电网

例如，深度学习技术可以帮助预测电力需求，

AI天才研究院·2025-02-12 11:12

AUC完全总结：定义、手撕计算代码、优缺点

ROC曲线二分类混淆矩阵如下：真实情况label=1真实情况label=0预测情况label=1TPFP预测情况label=0FNTN假阳率（FalsePositiveRate）FPR=FP/(FP+TN

zs1996_·2025-02-12 08:54

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

代码基础上进行优化，请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，通过24个时间点（可以是年、月、日、时、分、秒）的数据预测未来

槑槑紫·2025-02-12 05:33

辛几何模态分解SGMD分解，附案例数据可直接运行。附案例数据可直接运行。

X105_BA_time.txt');fs=12000;x=x(1:4096);%取出前4096个点N=length(x);%%辛几何模态分解SGMD分解u_f=SGMD(x,10);智能算法及其模型预测

智能算法及其模型预测·2025-02-12 03:16

拉格朗日插值法——matlab代码实现

公式：functiony=lagrange(x0,y0,x)%给定一系列点x0,y0%x是我们要预测的值，由于可以有多个，因此用向量表示%y返回我们的估计值，由于可以有多个，因此用向量表示n=length

god_speed丶·2025-02-12 03:45

CodeXTreme工作室·2025-02-12 02:08

【前端】【面试】【经典一道题】前端 Vue、React 采用单向数据流的原因

前端Vue、React采用单向数据流的原因一、可预测性1.数据流向清晰在单向数据流架构里，数据从父组件流向子组件的路径是明确且可预期的。

患得患失949·2025-02-12 00:26

大语言模型多代理协作（MACNET）

研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律，为LLM系统资源预测和优化提供了思路。研究背景与动机：大语言模型（LLMs）因神经缩放定律展现出强大能力，

ZhangJiQun&MXP·2025-02-12 00:51

时间序列预测领域表现优秀的模型

根据搜索结果，以下是一些在时间序列预测领域表现优秀的模型：N-BEATS：由ElementAI提出的模型，基于集成前馈网络的深度堆栈，模拟拟合ARIMA模型时的Box-Jenkins方法。

zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

小赖同学啊·2025-02-11 22:41

快速搭建GRU循环神经网络预测模型

首先，我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写，是一种常用的循环神经网络结构，适用于序列数据的预测任务。

智汇未来·2025-02-11 22:38

时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模

时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，

前程算法屋·2025-02-11 22:37

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