【学术进展】基因组学再创新高,生命科学迎来颠覆性进展,解决历史...

3.3使用keras_dna分割训练集、测试集3.4使用keras_dna选取特定染色体的基因序列等4.深度神经网络DNN在识别基序特征中应用4.1实现单层单过滤器DNN识别基序4.2实现多层单过滤器DNN识别基序4.3实现多层多过滤器DNN识别基序第三天理论部分卷积神经网络CNN在基因调控预测中的应用1.Chip-Seq中识别基序特征G4,如Dee...

肿瘤溯源准确率高达94.46%!吉因加自研甲基化算法添新作

分析结果表明,CHCT在测试集1660个样本中的分类准确性高达94.46%,并在独立样本队列中显示出良好的诊断潜力。此外,对于超出CHCT原始分类范围的癌症类型,也能给出一定的预测结果。研究方法示意图“本次采用层次聚类算法,揭示不同癌种在甲基化分子水平的特征差异与近缘关系,同时也为甲基化组学在癌症早筛、原发与转移部...

新测试基准发布,最强开源Llama 3分数骤降,差距拉开了

首先,挑选过程中确保多样性,也就是测试集应涵盖广泛的现实世界话题。为了确保这一点,团队采用BERTopic中主题建模管道,首先使用OpenAI的嵌入模型(text-embedding-3-small)转换每个提示,使用UMAP降低维度,并使用基于层次结构的模型聚类算法(HDBSCAN)来识别聚类,最后使用GPT-4-turbo进行汇总。同时确保入选的提示词具有...

Yann LeCun 最新无监督算法URLOST

最初,我们使用中心凹视网膜采样机制[8]在源自CIFAR-10[32]的合成生物视觉数据集上测试所提出的方法。然后我们将该方法推广到两个高维向量数据集:初级视觉皮层神经反应解码数据集[57]和基于TCGAmiRNA的癌症分类数据集[62;66]。在所有这些基准测试中,我们提出的方法优于现有的SSL技术,确立了其在为缺乏...

众包新玩法!LLM竞技场诞生基准测试,严格分离学渣学霸_腾讯新闻

01LLM竞技场诞生了一项新的基准测试Arena-Hard,具有高可分离性、贴近实际问题和快速更新数据等特点。02Arena-Hard通过人工制定标准和聚类算法,选取了250个平均得分>=6分的高质量分类,形成基准测试集。03为此,研究人员使用GPT-4作为判卷老师,比较了GPT-4和Claude-3作为判卷老师的表现。

众包新玩法!LLM竞技场诞生基准测试,严格分离学渣学霸_腾讯新闻

01LLM竞技场诞生了一项新的基准测试Arena-Hard,具有高可分离性、贴近实际问题和快速更新数据等特点(www.e993.com)2024年11月19日。02Arena-Hard通过人工制定标准和聚类算法,选取了250个平均得分>=6分的高质量分类,形成基准测试集。03为此,研究人员使用GPT-4作为判卷老师,比较了GPT-4和Claude-3作为判卷老师的表现。

全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍!

该方法在多个标准基准测试中表现优异,尤其是在检测社团层次结构方面。与传统的社团检测方法相比,LS算法在保持高准确性的同时,显著提高了效率,例如在三十万节点、一百万条连边的大规模PubMed网络上速度比现有经典的最快算法Louvain快近五倍!研究领域:复杂网络,社团检测,城市流动性网络,聚类分析...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

聚类的归属是明确无误的。适合于聚类边界明确、聚类间隔较大的数据集。这个算法较为简单直接,计算效率高,但对于复杂或模糊边界的数据集灵活性较低。C均值:是一种软聚类方法,允许数据点以一定的隶属度或概率属于多个聚类。这意味着数据点可以同时属于多个聚类,且对每个聚类有一个隶属度分数。更适用于数据点可能属于...

北京遥测技术研究所2025年博士、硕士研究生招生简章

??误差反向传播算法。4)非监督学习与聚类??非监督学习的基本概念,聚类的准则函数;聚类方法:K-均值聚类,模糊K-均值聚类。2、硕士招生目录中国航天科技集团有限公司第一研究院:中国航天科技集团有限公司第五研究院:2、专业课复习范围和参考书...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用其中一份作为测试集,其余作为训练集。36.精确度Precision-精确度是分类任务中的一个评价指标,它是正确识别为正的实例与所有被识别为正的实例的比例。37.召回率Recall-召回率是分类任务中的一个评价指标,它是正确识别为正的实例与...