计算效率提升100倍以上,上交李金金团队开发大模型用于分子动力学

在计算效率方面,T-AIMD显著优于传统AIMD方法。传统的AIMD模拟需耗费大量时间模拟离子扩散,而T-AIMD通过优化计算流程,显著降低了对高性能计算资源的依赖,将模拟时间从几个月缩短至几天或几小时。3、通用性和灵活性T-AIMD能处理比传统机器学习模型(如支持向量机或决策树)更复杂的数据结构和更大的数据...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

7.决策树用于复合材料研究实例:决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型1.随机森林用于复合材料研究实例:随机森林在预测复合材料性能中的应用2.Boosting算法用于复合材料研究实例:Catboost在预测复合材料强度中的应用3.XGBoost和LightGBM用于复合材料研究(1)XGBoost...

图解机器学习:演化史、方法、应用场景与发展趋势

爱用方法:规则和决策树贝叶斯学派(Bayesians):是使用概率规则及其依赖关系进行推理的一派。概率图模型(PGM)是这一派通用的方法,主要的计算机制是用于抽样分布的蒙特卡罗方法。这种方法与符号学方法的相似之处在于,可以以某种方式得到对结果的解释。这种方法的另一个优点是存在可以在结果中表示的不确定性的量度。爱用方...

青松创新MVP精粹之产品创新与评估方法论

企业决策者经常面对决策问题,决策树法能简单明了地帮助企业决策层分析企业的经营风险和经营方向。决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故...

Heliyon:新药研发,AI入场 | Cell Press论文精选

使用图形、图神经网络或基于决策树的方法可以识别基因与疾病之间的因果关系。有关靶点与疾病关联的主要信息来源是文献。文本挖掘和自然语言处理方法也可用于从文献中识别相关的靶点—疾病对,并开发用于靶点识别的数据库。BeFree、PKDE4J和其他基于深度学习的工具可用于挖掘文章,识别药物—疾病、基因—疾病和靶点—药物的...

中小银行视角下的同业存单定价分析——基于机器学习模型的研究

图2梯度提升决策树模型图示除上述两种算法之外,本文还尝试采用简单的线性回归对存单一级发行利率进行预测;并结合随机森林、梯度提升决策树和线性回归模型三者,采用投票机制回归模型(VotingRegressor),即将上述三个模型预测结果的均值作为回归模型的结果,对存单发行利率进行预测(www.e993.com)2024年11月28日。

机器学习概念和经典算法,我用大白话给你讲清楚了!入门必看

常用的算法:朴素贝叶斯、决策树、Logistic回归、K近邻、支持向量机机器学习主要解决“分类”问题。这台机器好比在学习对玩具分类的婴儿一样:这是“机器人”,这是“汽车”,这是“机器-车”……额,等下,错误!错误!在分类任务中,你需要一名“老师”。数据需要事先标注好,这样机器才能基于这些标签来学会归类。一切...

【网聚法言】第十期:人工智能介质下审判路径范式构建透析——法律...

目前一颗决策树的法律知识图谱被验证不足,法律图谱应当是立体形态的,且只是引擎的一个环节,多种图谱通过逻辑符改造搭建成引擎,最终绘制成立体决策树。本文内容刊登于《人民司法》2019年第31期原标题:《网聚法言第十期:人工智能介质下审判路径范式构建透析——法律知识图谱的模型构建》...

生命、宇宙以及任何事情的终极答案

b、以可信度加权的方式做决定。c、遵照原则做事。d、以系统化的方式来决策。为什么要重温这本“过时”(按照现在的所谓知识更新速度,即使如此干货的畅销书,不用几个月就有点儿人老珠黄了)的书?达利欧是顶尖的聪明人,他在《原则》一书中,半个公式都没用。据统计,假如一本书或者一篇文章,每用一个公式,...

《自然》封面:人工智能掀起材料革命,将颠覆人类科研方式

支持向量决策树图3|从SVM中得到的决策树。椭圆表示决策节点,矩形代表反应结果容器,三角形代表被切除的子树。箭头上的数字对应于决策属性的测试值。每个反应结果容器(矩形)对应一个特定的反应结果值(“3”或“4”,如图所示)。括号中的数字是正确地分配给该容器的反应的数量(任何被错误分类的反应都用正斜杠标识...