OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析
使用开源CFD软件OpenFOAM,有两种方法可以对CFD数据进行DMD计算。第一种方法是直接将OpenFOAM的场数据读入Python;第二种方法则是从OpenFOAM中提取二维切片,然后对这些数据进行DMD计算。本文将重点介绍第二种方法,即利用Python的强大库直接分析从OpenFOAM提取的二维切片数据,执行DMD并可视化提取的模态。OpenFOAM案例模态分...
无数据不智能,数据闭环重塑高阶智驾未来
一旦传感器的位置或者型号有变更,这一组数据的价值就降低,甚至会作废。事实上,真实数据的最主要问题并不是“太少”,而是质量低,使用难度大、复用性差,而这恰合也就是合成数据的用武之地。合成数据(SyntheticData)就是通过计算机技术生成的数据,而不是由真实事件产生的数据。但合成数据又具备“可用性”,能够在...
Yann LeCun最新万字演讲:致力于下一代AI系统,我们基本上不做LLM了
一种方法是通过从损坏中重建:假设一段文本,你通过删除单词或更改其他单词来破坏它,你知道,它可以是文本,也可以是DNA序列或蛋白质或其他任何东西,甚至在某种程度上也可以是图像,然后你训练一个巨大的神经网络来重建完整的、未损坏的版本。这是一个生成模型,因为它试图重建原始信号这应该是可以的,但它没有投射。所...
图灵奖得主 Yann LeCun 万字演讲:今天的 AI 比猫还笨,自曝早已...
潜变量基本上是可以在一组数据中切换或从分布中抽取的变量,它们代表世界模型在与观察兼容的多个预测之间的切换。更有趣的是,智能系统目前还无法去做人类乃至动物能够做到的事情,那就是分层规划。例如,如果你在计划从纽约到巴黎的旅行,你可以使用你对世界、对身体的理解,可能还有你对从这里到巴黎整个配置的想法,以...
Yann LeCun:今天的AI比猫还笨,自曝早已放弃大模型
自监督学习的核心在于训练一个系统,不是针对任何特定任务,而是尽量以良好的方式表示输入数据。实现这一点的一种方法是通过损坏再重建恢复。因此,你可以取一段文本,通过去掉一些单词或改变其他单词来破坏它。这个过程可以用于文本、DNA序列、蛋白质或其他任何内容,甚至在某种程度上也可以用于图像。然后你训练一个庞大的...
Genome Bio丨邵振/柳欣/詹丽杏团队开发多样本比较模型集zMAP解析...
研究人员应用reverse-zMAP分析了一个包含159例原发肝癌患者肿瘤和瘤旁正常对照组织的公开TMT蛋白质组数据集,鉴定出3097个高变蛋白质(www.e993.com)2024年10月23日。基于它们z统计值矩阵的主成分分析可以将两类样本清楚分开。结合z统计值和病人生存数据的Cox比例风险回归分析鉴定了大量预后相关蛋白质。它们中69.6%与第一主成分(PC1)显著相关,即...
并购重组审核13个关注重点|股权转让_新浪财经_新浪网
●上市公司拟发行股份购买资产,标的资产作价自始确定不变的,关注标的资产在过渡期间如发生亏损,资产出售方是否向上市公司以现金等合理方式补足亏损部分。五交易价格以法定评估报告为依据的交易项目1.普遍关注点●上市公司是否提供标的资产的评估报告和评估技术说明(重点关注“特别事项说明部分”)。
基于影像多组学数据库的无创可视化新方法,揭示乳腺癌肿瘤内异质性...
队列1从多组学研究队列中收集了468例患者的数据,包括全外显子测序(n=365)、转录组测序(n=369)、拷贝数变异(n=404)、代谢组学(n=221)、HE染色的病理图像(n=324),以及随访数据(n=468),用于识别IITH及其预后意义;验证IITH、GITH和细胞形态ITH(MITH)之间的相关性;并确定IITH的生物学特征。队列2包括临床特征...
离婚很难。研究明白再结婚丨大侠心理译制组
第一组夫妇(77=3,260对)进行了层次聚类分析,以评估与探索性样本所形成的聚类数量的契合程度。这一分析为接下来进行的K-手段聚类分析产生了最初的种子。k-均值聚类分析是通过重新定位来将夫妇分配到群组中。用方差分析评估各群组之间在ENRICH分数上的差异,以确定是否有足够的分离。
如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
因为底层逻辑在面临变化的时候,能够应用到新的变化里面,会产生出新的方法论。只有掌握了底层逻辑,只有探寻到了万变中的不变,才能动态地、持续地看清事物的本质。可是你相信吗?在这个世界上,其实有这么一样东西,天生就是一种“底层逻辑”。那就是,数学。