...开发的高效质量设计(QbED)》之 (一) 质量的演变与QbD基本概念...

QRM支持科学实用的决策方法。它提供了有据可查、透明和可重复的方法,根据当前关于评估风险概率、严重程度、可检测性等方面的知识,完成质量风险管理流程的各个步骤。以往的质量风险的评估和管理是以各种非正式的方式(经验和/或内部程序)为基础的,例如,观察结果、趋势和其他信息的汇编。这些方法仍可提供有用信息,为处理...

AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...

深度神经网络现在能够学习和提取蛋白质结构的基本特征,预测它们与其他生物分子的相互作用,并且有潜力创造用于治疗疾病的新有效药物。深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用预测、蛋白质功能注释和蛋白质优化与筛选等方面。这些研究方向为开发新的功能性蛋白质...

新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造

拖普利斯决策树是一种在药物分子结构改造优化中使用的决策工具,由药化学家JohnGliss提出,旨在通过逐步优化的方法来改进苯环的活性。这种方法产生的初步构效关系有助于从众多苗头化合物中挑出优先级高的继续跟进,剔除没有合理构效关系的化合物以及对生物测试有干扰的化合物。在药物分子结构改造优化中,Topliss决...

《穷查理宝典》:让我受用一生的思维方式

复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统、决策树理论、会计学、复式簿记、质量控制理论、后备系统、断裂点理论、理解质量概念、误判心理学、微观经济学、规模优势理论。这些模型中重要的例子还包括工程学的冗余备份模型、数学的复利模型、物理学和化学的临界点、倾覆力矩、自我催化模型、生物学的现代达尔文综合模型以及心理...

特别关注|肝硬化再代偿:现状与挑战

总体而言,作者提出的决策树模型中用于预测再代偿的主要因素是白蛋白、总蛋白、血红蛋白、ALT、嗜碱性粒细胞百分比、中性粒细胞与淋巴细胞的比值和糖尿病。针对失代偿性肝硬化患者的研究表明,抗病毒治疗和其他干预措施可能对部分患者的病情产生积极影响,使其恢复到代偿期。然而,预测患者是否能够实现再代偿仍然具有挑战性,...

个推CTO趣谈元宇宙:从概念、成因到核心技术

比如,人工智能将从传统的决策树和状态机向更高级的深度学习、强化学习发展,能够自动生成不重复的海量内容,实现元宇宙的自发有机生长;智能地将元宇宙的内容有组织地呈现给特定用户;对元宇宙中的海量内容进行高效审查,保证元宇宙的安全与合法(www.e993.com)2024年10月31日。同时,物联网也将得到广泛应用。我们能够将现实世界的物体和生产经营等活动高度...

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

熵是机器学习的关键概念之一。对于任何机器学习爱好者来说,这都是必知的,但许多人对此概念仍感到困惑。本文的重点是,通过探究概率论的基本概念、公式的逻辑与意义、以及其对决策树算法的重要性来了解熵的作用。那么,熵是什么?熵的起源熵一词最早由德国物理学家、数学家鲁道夫·克劳修斯(RudolfClausius)提出,并...

27场机器学习面试后,来划个概念重点吧

决策树是一种出色的模型,它不仅功能强大,而且易于解释。实际上,该模型的基础结构与人类做出决策的方式非常相似。一些机器学习开发者认为决策树在新的问题域上提供了最佳的开箱即用性能。K-近邻算法K-近邻算法是一种监督学习模型。它没有正式的训练程序,因此它在模型中显得有些异常。正因如此,K-近邻算法...

从概念到应用:一文搞定数据科学和机器学习的最常见面试题

从简单的模型开始,比如朴素贝叶斯、线性回归等。如果上述模型效果不理想,或是数据高度非线性,则考虑使用多项式回归、决策树或支持向量机。EDA可以挑选出重要的特征。如果数据量很大,可以使用神经网络。别忘了检查ROC曲线(感受性曲线)、准确率和召回率。怎么知道应当选取何种机器学习模型?

AI产品经理必懂算法:决策树

释义:这张图想表达的意思就是说,我们从如下几个方面去判断,是否要嫁?首先,看其收入是否达到1w元,未达标的不嫁,从已经合格的人群中继续挑选,是否有房产,没有的不行,以此类推,我们将所有的重要指标都过滤一遍以后,就构建出一个完整的决策树了,在此之后,有任何男青年放在这儿,我们都能通过决策树,轻松预测出,此...