...Methods | 从序列到结构:RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测...

在这个比较中,虽然RhoFold+的r.m.s.d.为8.92??,相对于其他方法略高,但其预测的整体拓扑结构更为精确,显示出更高的TM得分(>0.55)。而AIchemy_RNA2在该目标上出现了错误的茎堆叠预测,导致r.m.s.d.高达17.26??,TM得分约为0.49。RhoFold+潜在的失败案例:图l展示了R1156目标的RhoFold+预测,其中涉及...

小乐数学科普:AI人工智能如何改变预测科学?——译自Quanta...

通过观察误差的分布——即学生的真实GPA与黑匣子预测之间的差异——我可能会对黑匣子对一个随机学生的预测的典型误差有所了解。因此,当新学生进来时,我会感觉到我将要面临的误差,我可以给你一个可能包含该学生的真实结果的区间,而不是只给你一个点预测。令我们惊讶的是,对于某些申请或某些学生来说,这个区间可能很...

困扰18亿人的“全球干旱”,被AI更准确预测了

展望未来,AI将继续在干旱预测中发挥愈加重要的关键作用,为应对气候变化带来的全球挑战提供更精准的解决方案。

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

稳定性较高的时间序列预测参数解释\alpha:平滑参数,控制新观测值的权重Python实现模型诊断残差分析:检查残差的随机性和正态性预测误差评估:使用MAE、MSE等指标参数稳定性检查:评估不同\alpha值对预测的影响11、Holt-Winters指数平滑(HWES)模型Holt-Winters指数平滑(HWES)模型,也称为三重指数平滑,是简单...

分治预测编码:一种结构化贝叶斯推理算法2408

Shi和Griffiths[2009]的经典工作提供了一种通过重要性抽样实现层次推断的生物学上可行的实现;DCPC以重要性抽样为基础,通过预测误差参数化建议分布。Fang等人[2022]最近研究了基于Langevin动力学的抽样推断的神经学上可行算法,尽管仅针对稀疏编码的高斯生成模型。Golkar等人[2022]为了生物学上的可行性,对高斯生成模型施加...

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR

不可预测的成分,可以表示为以下形式的GARCH过程:其中zt是一个均值为零且方差等于1的独立同分布随机变量序列(www.e993.com)2024年11月29日。??t的条件方差是σt,它是时间t??1信息集的时变函数。下一步是定义误差项分解的第二部分,即条件方差σt。对于这样的任务,我们可以使用GARCH(1,1)模型,表示为:...

皮层回路中的置信度和二阶误差

在提出的神经动态中(方程2和3),二阶误差δ??通过皮层层次结构与信心加权的预测误差π????e??一起传播(见图3a)。这意味着存在一个二阶皮层流,区域通过它交换信心和二阶误差。重要的是,这意味着二阶误差会改变高层次表征。为了研究二阶错误传播的计算角色及其对高层次表征的影响,我们将一个单独...

...哪些情况可能产生较大误差、影响准确性?相关研究有何提示?

SpO2是经无创脉搏血氧仪测定,一般在身体的末梢进行测量,比如手指、耳垂等,会受到环境因素的影响,例如手的温度、末梢毛细血管的完整度、透光度等,在一些情况下也会产生较大的误差,如严重低氧血症、灌注不足、剧烈血管收缩等。在SpO2的监测部位,搏动性组织(变化着的小动脉血流量)和非搏动性组织(皮肤、肌肉、未随...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

多重共线性是指自变量之间存在高度相关性,这会导致回归系数的估计值不稳定、难以解释,并可能增加预测误差。消除多重共线性的方法包括:剔除引起多重共线性的自变量:通过相关分析或VIF(方差膨胀因子)检验识别出高度相关的自变量,并剔除其中一个或多个。

Nature Medicine 脑龄预测模型:如何利用EEG和fMRI发现大脑老化...

研究通过图卷积网络分析大脑功能连接,并使用80%的数据进行训练,20%的数据用于模型测试。模型预测脑龄差异的效果良好,fMRI数据的预测准确性(R??值)为0.52,EEG数据的R??值为0.45。研究还评估了模型的均方根误差(r.m.s.e.),fMRI为7.24岁,EEG为6.45岁,表明模型具有良好的预测能力。