ECCV 2024 Oral | SPLAM:基于子路径线性近似的扩散模型加速方法
我们的方法也是针对这个问题,通过在每个子路径上通过随机线性插值采样,来进行连续的渐进式的误差估计,做到累计误差更小的去噪映射。2.2问题分析对于上面提到的一步生成模型,我们通常把映射函数参数化为:根据EDM中的理论,我们可以设计一个canonicaldenoiserfunction:,而其去噪目标就为:。这时会存在一个...
...GARCH-t、GARCH-ged分析金融数据波动性预测、检验、可视化
预测结果包括未来10步的序列值和标准差,通过绘图可直观展示。模型拟合结果呈现如下:条件方差动态:GARCH模型为gjrGARCH(1,1),均值模型为ARFIMA(1,0,1),分布为std。最优参数的估计值、标准误差、t值和p值得以给出,如mu、ar1等。稳健标准误差也相应列出。对数似然值为11920.54。信息准...
厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息
图3为三种不同的超参数选择方法在蛋白质-配体结合亲和力预测任务上的结果。图3:超参数分析。(来源:论文)特征对齐分析与可视化为了深入研究特征对齐对模型性能的影响,研究人员使用主成分分析(PCA)对测试集中的蛋白质表面、结构和序列特征进行降维和可视化分析。此方法旨在确定特征对齐是否可以减轻多模态嵌入之间的...
Stata夏季训练营—《计量经济实证方法与论文写作研讨会》 一期...
《计量经济实证方法与论文写作研讨会》一期,综合应用多种计量方法,涵盖生产网络、投入产出分析、ERGM/TERGM模型、贝叶斯估计等,旨在提升研究能力。通过精读经济学、政治学前沿论文,学员将深入了解冲击传播、货币政策溢出效应、社会关系、农业政策影响等主题。同时,课程还强调研究设计的重要性,包括如何构建研究框架、提炼创新...
三种常用的风险价值(VaR)计算方法总结
参数化法是一种假设资产或投资组合的收益遵循特定分布(如正态分布)的方法。它使用统计技术估计分布的参数,并根据这些参数计算VaR。为了计算参数VaR,需要对收益的分布做出一定的假设。最常见的假设是收益服从正态分布。在这个假设下,我们可以估计收益的均值和标准差,并用它们来计算VaR。
心血管疾病光子计数CT技术原理和冠脉评估
严重钙化的存在可能导致传统成像中的光晕伪影,可能使检查结果无法确定或导致狭窄的过度估计(www.e993.com)2024年9月30日。在这种情况下,PCCT减少光晕伪影的能力被证明特别有益。Koons等人的研究表明,在模拟包含不同大小和形状钙化的冠状动脉中,PCCT相比传统CT显著改善了钙斑的可视化,并清晰显示了通畅的管腔。此外,在一个环形斑块引起血管横截面积显著...
Python深度学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环...
本文对股票数据进行了分析和处理,通过计算指数移动平均值、定义超参数、监测测试均方误差等方法构建了股票预测模型,并对预测结果进行了可视化展示。数据展示与处理首先,我们查看了股票数据的头部信息(spy.head())。然后,通过设置图形参数,绘制了特定股票数据的折线图,其中横坐标为数据索引,每隔500个数据点显示一个...
FEM 绿色建筑自动化评价的集成框架——以中国绿色建筑评价为例
通过将“Element.ElementType”连接到“AllElementsofCategory”,可以提取元素的类型参数。最后,使用“List.Create”将提取的参数组织成一个列表,并使用“List.Transpose”进行转置。BIM数据随后通过“Excel.WriteToFile”导出到Excel。生成的可视化程序可以进一步保存在本地服务器上。如果需要从新的BIM模型中获取相关评估...
【Nature子刊】郑州大学第一附属医院唐俊楠团队推出前沿AI系统...
团队采用了12种不同的AI学习算法,并通过集成3种独特的特征工程方法(Embedded、Filter和Wrapper)拓宽了潜在的模型方案。这种集成减少了泛化错误,并确保了在各种临床场景中的稳健的泛化性。该框架的新颖之处包括:(1)多种学习算法的集成;(2)先进的特征工程技术;(3)基于集成的建模;(4)综合评估策略。在本研究中,...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
钙钛矿材料由于其光吸收系数高、载流子迁移率大、合成方法简单等优点,被认为是下一代最具前景的光电材料之一。深度学习在材料中的应用:设计优化:使用深度学习模型优化材料的几何结构和参数,以实现特定的功能,如提高光学、声学或电磁性能。例如,生成对抗网络(GANs)和优化算法可以用来生成和改进材料设计。