prediction

【论文】Legal Judgment Prediction via Topological Learning

该论文发表于：EMNLP2018文章目录摘要1、Introduction2、RelatedWork2.1JudgmentPrediction2.2Multi-taskLearning（MTL）3、Method3.1ProblemFormulation3.2DAGDependenciesofSubtasks3.3NeuralEncoderforFactDescriptions3.4JudgmentP
__盛夏光年__·2022-12-30 21:35

论文笔记及Pytorch复现：A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction

论文地址GitHub代码地址论文题目为《基于双阶段注意力机制的循环神经网络》,文章本质上还是基于Seq2Seq的模型，结合了注意力机制实现的时间序列的预测方法，文章的一大亮点是：不仅在解码器的输入阶段引入注意力机制，还在编码器阶段引入注意力机制，编码器的阶段的注意力机制实现了特征选取和把握时序依赖关系的作用。分为两个阶段：第一阶段：使用注意力机制从而能够自适应提取每个时刻的特征，这是本文的最大亮点
奥卡姆的剃刀·2022-12-30 12:46

链接预测(Link Prediction)

链接预测本文参考基于知识图谱嵌入的链接预测综述原论文链接KnowledgeGraphEmbeddingforLinkPrediction:AComparativeAnalysis原论文代码地址research.lpca项目中给了综述中提到的算法论文地址和代码链接，非常适合LP方向的同学学习。文章目录链接预测一、方法概述二、张量分解模型事实的得分三、几何模型评分函数四、深度学习模型六、总结什么是链接
Charles1999·2022-12-30 01:22

Link prediction 链路预测方法简述

链路预测0引言1链路预测问题定义2链路预测相关方法2.1启发式算法（基于打分的算法）2.2基于图表示学习的方法2.2.1基于图表示学习-图嵌入技术的方法2.2.1基于图表示学习-图深度学习技术的方法（常用）2.3基于非图深度学习的方法2.3.1分阶段训练2.3.2端到端训练（常用）0引言链路预测、边预测是graph中的一个常见的问题，讨论这个问题的论文也比较多，其中一篇经典论文node2vec中对
鱼与钰遇雨·2022-12-30 01:50

Yolov5 学习记录

（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算，自适应图像缩放主要是训练阶段的增强（2）Backbone：融合其他模型的思想Focus结构，CSP结构（3）Neck：FPN+PAN结构（4）Prediction
CV计算机视觉工程师·2022-12-28 13:08

cv2.error: OpenCV(3.4.17) :-1: error: (-5:Bad argument) in function ‘circle‘

cv2.circle(frame,(prediction[0],prediction[1]),int(radius),(0,255,0))cv2.error:OpenCV(3.4.17):-1:error
火星种萝卜·2022-12-28 12:12

AI医药论文笔记--Deep learning improves prediction of drug–drug and drug–food interactions

深度学习用于提高对药物-药物相互作用和药物-食物相互作用的预测论文题目Deeplearningimprovespredictionofdrug–druganddrug–foodinteractions论文出自PNAS,2018一、研究背景？之前方法：基于结构和其他相似性或药物靶标关联的方法开发了各种计算方法。局限性：可以预测成对给定药物之间相互作用的概率，但没有在药理作用方面对DDI提供具体描述。
努力AC的潇潇·2022-12-27 12:32

AI医药论文笔记--Machine learning-based prediction of drug–drug interactions by integrating drug phenotypic

基于机器学习的药物-药物相互作用预测–通过整合药物表型、治疗、化学和基因组特性论文题目Machinelearning-basedpredictionofdrug–druginteractionsbyintegratingdrugphenotypic,therapeutic,chemical,andgenomicproperties论文出自JAMIA文章目录基于机器学习的药物-药物相互作用预测--通
努力AC的潇潇·2022-12-27 12:32

使用自监督图像表示学习框架精确预测分子性质和药物靶点（Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a sel）

Accuratepredictionofmolecularpropertiesanddrugtargetsusingaself-supervisedimagerepresentationlearningframework（使用自监督图像表示学习框架精确预测分子性质和药物靶点）原文链接：Accuratepredictionofmolecularpropertiesanddrugtargetsusin
未觉时·2022-12-27 11:46

Single Shot 6D Object Pose Prediction代码复现--测试

Singleshot6DObjectPosePrediction代码复现–测试初研究6D位姿估计，在网上看到了Real-TimeSeamlessSingleShot6DObjectPosePrediction这篇文章，并有开源代码https://github.com/Microsoft/singleshotpose/，所以就认真研读了论文，并复现了一下源代码。这篇文章主要记录我复现测试部分代码的过
fighting_!·2022-12-27 03:41

Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction代码复现

开源代码链接：https://github.com/Microsoft/singleshotpose/1、我的设备环境电脑系统：win10运行平台：pycharm框架：pytorch,torchvision==0.11.3torch==1.10.22、准备文件(1)代码github上下：解压即可。(2)作者训练好的模型和数据在浏览器里打开这是个链接就可以下载了。下载后：并解压。3、开始复现(1)将
从此烟雨落金城~·2022-12-27 03:01

Pyspark分类--LinearSVC

LINEARSVC模型classpyspark.ml.classification.LinearSVC(featuresCol=‘features’,labelCol=‘label’,predictionCol=‘prediction
Gadaite·2022-12-26 15:19

什么是强化学习？（主要的强化学习概念）

（主要的强化学习概念）4.主要的强化学习概念4.1基于模型与无模型(Model-basedvs.Model-free)4.2预测(prediction)和控制(control)4.3On-policyvs.Off-policy4.4
大鹏的编程之路·2022-12-26 08:52

个性化习题推荐-Exercise recommendation based on knowledge concept prediction

一、基本信息时间：2020年期刊：Knowledge-BasedSystems（SCI1区）作者：吴正洋等（作者主页链接：http://faculty.scholat.com/homepage/scnu/cs/0/134）机构：华南师范大学二、论文五要素1、论文动机1.1背景：习题练习可以巩固学生的知识，推荐难度适中的习题可以指引学生正确的学习方向，同时还可以激发学生的学习兴趣。1.2目的：给学生
西汉高颜值豌豆·2022-12-26 00:48

【论文阅读】Long short-term memory-Fully connected neural network for PM2.5concentration prediction

Longshort-termmemory-Fullyconnected(LSTM-FC)neuralnetworkforPM2.5concentrationprediction•TheLSTM-FCneuralnetworkcangiveanaccuratepredictionofurbanPM2.5contaminationoverthenext48hours.•TheLSTM-FCneural
weiwanshu·2022-12-25 00:52

机器学习肝炎预测模型machine learning for hepatitis prediction model(用于论文作业_专利_企业建模__项目申报_科研报告，收藏)

作者Toby，来自心脏病_冠心病智能预测模型肝炎是由细菌、病毒、寄生虫、酒精、药物、化学物质、自身免疫等多种致病因素引起的肝脏炎症的统称。儿童及成年人均可患病，病毒感染导致的病毒性肝炎较为常见。由于过度饮酒、吸入有害气体、摄入受污染的食物、泡菜和药物，肝病患者不断增加。我们可以用机器学习建模，自动化预测肝病概率，以减轻医生的负担。肝炎发展分为下图三个等级肝炎风险因子如果您有以下情况，您患肝炎的风险
python风控模型·2022-12-24 10:17

Time-Evolving Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Prediction论文笔记

Time-EvolvingGraphConvolutionalRecurrentNetworkforTrafficPrediction总结 本文提出了一种基于时间演化图卷积递归网络的流量预测模型。该方法采用张量分解方法生成自适应时间演化图（随时间变化的动态邻接矩阵），然后将这些时间演化图的图卷积模块集成到RNN结构中。在两个真实的交通数据集上的实验表明，TEGCRN比多个竞争基线模型更有优势，尤其
不想搞IT呀·2022-12-24 10:22

Dynamic Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Prediction Benchmark and Solution

DynamicGraphConvolutionalRecurrentNetworkforTrafficPrediction:BenchmarkandSolution1.文章概述1.1当前不足交通图拓扑的动态特性需要进一步建模。预定义邻接矩阵和自适应邻接矩阵都是随时间变化的静态矩阵，不足以反映现实中路网拓扑的动态特性。静态的基于距离的图和动态的基于属性的图从不同的角度描述了交通网络的拓扑结构，因此将
wwj灬·2022-12-24 10:21

论文翻译 SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络

SGCN:SparseGraphConvolutionNetworkforPedestrianTrajectoryPrediction用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络行人轨迹预测是自动驾驶中的一项关键技术，但由于行人之间复杂的相互作用，该技术仍具有很大的挑战性。然而，以往基于密集无向交互的研究存在建模冗余交互和忽略轨迹运动趋势等问题，不可避免地与实际存在较大偏差。针对这些问题，我们提出了一种用于行
Sun_ZD·2022-12-24 08:39

机器学习肝炎预测模型machine learning for hepatitis prediction model

作者Toby，来自机器学习肝炎预测模型肝炎是由细菌、病毒、寄生虫、酒精、药物、化学物质、自身免疫等多种致病因素引起的肝脏炎症的统称。儿童及成年人均可患病，病毒感染导致的病毒性肝炎较为常见。由于过度饮酒、吸入有害气体、摄入受污染的食物、泡菜和药物，肝病患者不断增加。我们可以用机器学习建模，自动化预测肝病概率，以减轻医生的负担。肝炎发展分为下图三个等级肝炎风险因子如果您有以下情况，您患肝炎的风险更高：
python机器学习建模·2022-12-24 07:03

Big Mart Sales prediction 商场销售预测分析项目

文章目录一、项目介绍二、建立假设（部分）三、数据探索分析1.导入数据2.单变量分析2.1)分类特征a)Item_Fat_Content‘脂肪含量（重复名字处理）b)Item_Type物品类别c)Outlet特征(大小、位置、类型）2.2)数值特征3.多变量分析3.1)目标变量（销量）VS数值特征3.2)目标变量（销量）VS分类特征a)物品类别VS销量关系b)物品脂肪含量VS销量关系c)商店情况VS
Avasla·2022-12-24 03:06

银行贷款预测模型项目（Loan Prediction)（下）

在上篇中主要是数据预处理，在下篇继续建模部分笔记。建立模型（PartI）1.数据集切分将目标变量和其他数据变量分开。###modeltrain=train.drop('Loan_ID',axis=1)test=test.drop('Loan_ID',axis=1)X=train.drop('Loan_Status',1)y=train.Loan_Status2.虚拟变量（dummyvariable
Avasla·2022-12-24 03:35

银行贷款预测模型项目（Loan Prediction)（上）

项目背景在房贷审批流程中，银行需要考虑贷款申请人的各种信息，比如家庭情况、经济情况、房子情况等等，经过综合分析这些因素后决定是否要贷款给申请人，即审批通过还是拒绝。在大部分情况下，只需要一些基本的信息便可以大致判断申请人是否符合放贷资格。银行希望希望能够根据客户提供的详细信息（在线上填写申请表格），自动化贷款资格审批流程，并且将结果实时反馈给客户。问题：贷款申请否通过？这是一个生活中非常常见的二分
Avasla·2022-12-24 03:05

ISLR学习笔记

目录C1IntroductiontoStatisticalLearning1.1StatisticalLearning介绍:1.1.1估计\(f\)的目的：prediction和/或inference。
weixin_30786617·2022-12-23 19:09

SPG-Net: Segmentation Prediction and Guidance Network for Image Inpainting解读

这篇文章专注于图像补全任务，目的是补全给定上下文信息的不完整图像的缺失区域。深度生成模型的最新发展为图像合成和图像修复任务提供一个高效的端到端框架，但现有的基于生成模型的方法并没有利用分割信息来约束补全目标的形状，这通常会导致补全结果的边界模糊的情况。为了解决这一问题，我们提出引入语义分割信息，以分离图像嵌入过程中的类间差异和类内变化。这导致了语义不同区域之间更清晰的恢复边界，以及语义一致的段内更
Mr.小蔡·2022-12-23 12:54

【BP预测】基于BP神经网络实现锂电池健康状态预测含Matlab源码

closeall;clearall;​load('B0007')cycles1=B0007.cycle;%保存步骤数组到新变量​counter=0;counter1=0;​​output=net(input);prediction
普通网友·2022-12-23 09:35

航海雷达新博

·····································································prediction=rtnet.predict(imag
超人妈妈·2022-12-23 08:46

YOLOv5——NMS

defnon_max_suppression(prediction,conf_thres=0.25,iou_thres=0.45,classes=None,agnostic=False,multi_label
OngoingDC·2022-12-22 10:29

pytorch tensor的高维花式索引

我在代码中遇到的例子：prediction_scores_right=prediction_scores[tor
阿白YanSun·2022-12-21 16:40

DADNN: Multi-Scene CTR Prediction via Domain-Aware Deep Neural Network

DADNN:Multi-SceneCTRPredictionviaDomain-AwareDeepNeuralNetwork-百度学术https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1j0q0tp0hw080e00m71h0jx0ae377046一个模型能服务所有的点击率模型？-知乎今天我们就来探讨一篇论文《OneModeltoServ
a flying bird·2022-12-20 18:50

hard example mining(困难样本挖掘)

包括猫或者狗的图片就是正样本负样本：在上面的例子中，不包含猫或者狗的其他所有的图片都是负样本难分正样本(hardpositives)：易错分成负样本的正样本，对应在训练过程中损失最高的正样本，loss比较大（label与prediction
硝烟_1994·2022-12-20 13:23

吴恩达·2022机器学习专项课程｜House Price Prediction

HousePricePredictionImportimportcopy,mathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltLoadDatasetdefload_house_data():data=np.loadtxt("./data/houses.txt",delimiter=',',skiprows=1)X=data[:,:4]y=data[:,4]
ZhuYuxi333·2022-12-20 12:41

配置HRFormer:High-Resolution Transformer for Dense Prediction条件

首先出现KEYERROR："TopDown:HRTisnotinthemodelsregistry"之后开启了我的找错误之旅1、重新建立环境pytorch==1.7.1cuda=10.11）mmpose的建立pipinstallmmpose==0.25.12）mmcv-fullpipinstallopenmimmiminstallmmcv-full==1.3.83）出现KEYERROR："TopD
zouxiaolv·2022-12-19 14:59

【论文笔记】HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction

论文论文题目：HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction收录于：NeurIPS2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.09408项目地址：https://github.com/HRNet/HRFormer导言在本文中，作者提出了一种高分辨率Transformer（High-ResolutionTrans
m0_61899108·2022-12-19 13:53

【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction

文章目录一、背景二、方法三、效果论文链接：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer一、背景ViT的提出让人们看到了Transformer在图像分类任务上的潜力，紧随其后还有很多相关的改进，如知识蒸馏、更深的网络结构、引入卷积等方法，但ViT及其类似的方法都缺失了局部空间的信息，难以用于密集预测。还有
呆呆的猫·2022-12-19 13:22

姿态估计之2D人体姿态估计 -HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction

转自【NeurIPS2021|又一超强视觉Transformer主干！HRFormer：学习高分辨率表征-知乎】参考:论文阅读|HRFormer_xiaoweiyuya的博客-CSDN博客论文：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码：https://github.com/HRNet/HRFormer本文提出了一种高分辨率Transformer(HRT)，它可以通过学习
light169·2022-12-19 13:22

生物信息学学习笔记（二）--蛋白质的结构分析与预测Structural analysis & prediction of proteins

predictionofproteins文章目录生物信息学-蛋白质的结构分析与预测1.蛋白质结构分类(Classification)2.蛋白质结构显示(Visualization)3.蛋白质结构预测(Prediction
cling5899·2022-12-19 13:50

针对Dense Prediction提出的channel-wise知识蒸馏

论文针对denseprediction提出的channel-wise蒸馏方法，不同于以往的spatial蒸馏，将每个channel的激活层使用softmax标准化为probabilitymap，然后使用KL散度缩小teacher网络和student网络之间的差异。实验表明了这种方法的有效性，并且在semanticsegmentation和objectdetection两个方向表现出了state-o
杰读源码·2022-12-19 11:00

Adaptive Object Detection Using Adjacency and Zoom Prediction

AdaptiveObjectDetectionUsingAdjacencyandZoomPredictionAbstract最先进的物体检测系统依赖于一组精确的区域提议。虽然这些方法在计算上是有效的，但它们依赖于固定图像区域作为预测的锚点。在本文中，我们建议使用一种搜索策略，该策略自适应地将计算资源引导到可能包含对象的子区域。与基于固定锚位置的方法相比，我们的方法自然适应于对象实例稀疏且小的情况。
牛牛阳·2022-12-19 09:30

YOLOv5网络结构模块（YOLOv5 5.0版本）

先是YOLOv5的整体网络结构引用了(1条消息)yolov5网络结构学习_「已注销」的博客-CSDN博客_yolov5结构博客中的图片YOLOv5的网络结构主要分为三个部分：Backbone，Neck，Prediction
陈xr·2022-12-17 16:15

Re38：读论文 NeurJudge: A Circumstance-aware Neural Framework for Legal Judgment Prediction

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文是2021年SIGIR论文，官方下载地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462826官方GitHub地址：yuelinan/NeurJudge:Thecodeof“NeurJudge:ACircumstance-awareNeuralFrameworkforLegalJudgmentPrediction”(SI
诸神缄默不语·2022-12-17 09:26

【Inductive Relation Prediction】归纳关系预测相关论文总结

归纳关系预测inductiverelationprediction只记录20年开始的论文，早期的RuleN之类的论文不提归纳推理：从知识图谱中自动归纳出逻辑规则进行缺失关系预测文章目录归纳关系预测inductiverelationprediction一、InductiveRelationPredictionbySubgraphReasoning二、CommunicativeMessagePassi
dcscjfaee·2022-12-16 18:22

Inductive Relation Prediction by BERT

https://github.com/zhw12/BERTRLAAAI/2022摘要知识图中的关系预测主要是基于嵌入的方法，这些方法主要关注转导设置。不幸的是，当不可见的实体和关系存在时，它们无法处理归纳学习，也无法利用先验知识。此外，他们的推理过程不容易解释。在这项工作中，我们提出了一个一体化的解决方案，称为BERTRL(基于bert的关系学习)，它利用预先训练的语言模型，并通过将关系实例及其可
小蜗子·2022-12-16 18:17

【论文简述及翻译】StereoNet: Guided Hierarchical Refinement for Real-Time Edge-Aware Depth Prediction（ECCV）

一、论文简述1.第一作者：SamehKhamis2.发表年份：20183.发表期刊：ECCV4.关键词：立体匹配、深度估计、边缘感知改进、代价体滤波、深度学习5.探索动机：目前基于深度学习的深度估计方法需要大量的时间和内存，无法在内存受限的设备上进行实时深度估计。6.工作目标：基于对深度结构的观察，是否可以提出深度的实时网络，能够产生亚像素级别的像素图？7.核心思想：提出第一个用于实时立体匹配的端
华科附小第一名·2022-12-16 00:56

[论文阅读：transformer系列] DETR:基于transformer的端到端目标检测算法

目录题目概述方法模型整体结构1.Backbone2.Transformerencoderdecoder3.Prediction（FFN，feed-forwardnetwork）损失函数1.得到最优二分图匹配
吃吃今天努力学习了吗·2022-12-15 19:33

2022-ICML-EquiBind: Geometric Deep Learning for Drug Binding Structure Prediction

2022-ICML-EquiBind:GeometricDeepLearningforDrugBindingStructurePredictionPaper:https://arxiv.org/pdf/2202.05146Code:https://github.com/HannesStark/EquiBind麻省理工学院的研究人员用EquiBind挑战这一范式，这是一种SE(3)等变几何深度学习模
发呆的比目鱼·2022-12-15 15:50

手机参数分析和以及对手机价格预测

数据集下载地址：https://www.kaggle.com/vikramb/mobile-price-eda-prediction1.提出问题手机存在许多参数，包括电池容量，是否有蓝牙，微处理器执行命令的速度等等
兰大第一ikun·2022-12-15 13:36

time-series prediction visualization

importtorch.nn.functionalasFimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlibimportrandompred=np.load('/home/fight/Desktop/LTSF-Linear-main/results/ETTm2_96_336_oneCNN_ETTm2_ftM_s
思考实践·2022-12-15 12:30

Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers翻译

摘要预测附近车辆的多个可能的未来轨迹对于自动驾驶的安全至关重要。最近的运动预测方法试图通过隐式正则化特征或显式生成多个候选方案来实现这种多模态运动预测。然而，它仍然具有挑战性，因为潜在特征可能集中在最频繁的数据模式上，而基于提议的方法在很大程度上依赖于先验知识来生成和选择提议。在这项工作中，我们提出了一种新的多模态运动预测变压器框架，称为mmTransformer。设计了一种基于堆叠变压器的新型网
zzzzz忠杰·2022-12-15 01:23

[论文笔记]Multixnet Multiclass multistage multimodal motion prediction

MultiXNet:MulticlassMultistageMultimodalMotionPredictionMultiXNet一种端到端的检测与运动预测模型。如下图模型根据激光雷达和地图的输入数据，输出则是场景中其他参与者未来状态的多模态分布。本文的工作建立在IntentNet的基础上，对多种类型的交通参与者例如车辆、行人、自行车的联合检测和运动轨迹预测。bird’s-eyeview(BEV)
WensongChen·2022-12-15 01:52
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