政府在线回应质量感知对公众政治信任与持续电子参与意愿的影响...
这有助于公众充分了解具体的诉求处理流程和后续处理方案(Ghosh&Mandal,2020),增强公众对回应正确性、有效性和公正性的认知(张渝,邓维斌,龚云寒,2022),提升公众对政府解决诉求的努力程度的感知,减少公众因投诉造成的损失感,起到增强公众公平感知的作用(Adams,1965:267-299)。这也有助于政府传递开放接受和鼓励公众...
和鲸101计划:数据驱动的临床预测模型构建
首先我们准备了一个多中心的数据集,在开发模型前要经过很详细的数据预处理、插值以及特征构建——这是面向于比如一些比较简单的机器学习模型开发,深度学习可能就会省去一些特征构建的环节。然后是准备模型的开发集和验证集,由于我们这项研究的群体正负样本存在失衡,所以我们对数据集也进行了处理,再放到模型中去。下面...
301医院工程师刘晓莉谈基于数据和知识驱动的临床预测模型的构建
首先我们准备了一个多中心的数据集,在开发模型前要经过很详细的数据预处理、插值以及特征构建——这是面向于比如一些比较简单的机器学习模型开发,深度学习可能就会省去一些特征构建的环节。然后是准备模型的开发集和验证集,由于我们这项研究的群体正负样本存在失衡,所以我们对数据集也进行了处理,再放到模型中去。下面...
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
训练数据被处理以优化模型的性能。大白话解释:就像有答案的练习题,你通过不断练习来掌握解题方法。11.无监督学习(UnsupervisedLearning)解释:无监督学习是机器学习的一种方法,与监督学习相对,算法仅人未标记的数据中学习模式大白话解释:就像丢你到一个陌生城市,你需要自己探索和发现城市的规律。12.强化学习...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
批大小调整:更大的批大小将消耗更多内存,但可以提高总体吞吐量。提高GPU利用率的一个步骤是在训练模型时修改批处理大小。可以通过测试各种批大小来修改批大小,并帮助我们在内存使用和性能之间取得适当的平衡。混合精度训练:提高GPU效率的另一种解决方案是混合精度训练。在张量核执行计算时,它使用较低精度的数据类型。
预测与解释:走向因果表征的传播学
依据Pearl提出的因果阶梯,结合传播学议题特殊性将运用在线数据进行实证研究提取为四个层级的目标和任务:(1)关联分析;(2)干预研究;(3)解释性研究;(4)反事实因果推理,并为因果建模中解释与预测模型的有效整合提出具体方法建议,通过分析层级上的循环验证更好地理解传播规律与人类行为(www.e993.com)2024年10月23日。作者简介李雪莲,华中...
万字详解激光雷达点云数据的处理过程
点云预处理层面1.1原始点云数据的接收与解析(1)点云数据的接收激光雷达的原始点云数据都会被存放在一个数据包里(pcap),此时数据包里面的数据都是一连串的字节符号,无法直接使用。以Velodyne的16线激光雷达为例,原始点云数据的接收主要是通过UDP(用户数据报协议)的形式向网络发送数据。具体来说,在激光雷达的...
没有足够多的数据怎么办?计算机视觉数据增强方法总结
Regularizationtechnique:如dropout、batchnormalization等等正则化方法也能够缓解数据量过少带来的过拟合现象。DataAugmentation:数据增强是根据已有的数据生成新的数据。与上述技术相反,数据增强从问题的根源(训练数据集)着手解决问题。使用数据增强方法扩展数据集不仅有助于利用有限的数据,还可以增加训练集的多样性...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
一、兼顾隐私保护与数据的可用性在真实场景中,自动驾驶车辆的传感器采集到的信息经常包括车牌、人脸,但出于隐私保护的需求,这些数据通常大都无法直接使用,而是得先做脱敏或加密才行。但脱敏不仅意味着一笔额外的成本,而且,如果脱敏处理不好,数据的价值也会大打折扣,甚至根本无法使用。
麻省理工、IBM合推新型数据集,“为计算机视觉黄金时代做准备”
过度拟合是指过于紧密或精确地匹配特定数据集的结果,以致于无法拟合其他数据或预测未来的观察结果。与ImageNet随意收集的照片不同,ObjectNet上面提供的照片是有特殊背景和角度的,研究人员让自由职业者为数百个随机摆放的家具物品拍照,告诉他们从什么角度拍摄以及是摆在厨房、浴室还是客厅。因此,数据集中的物品的...