入门必读!写给初学者的人工智能简史!
参考文献:1、《人工智能简史》,尼克;2、《人工智能发展简史》孙凌云、孟辰烨、李泽健;3、《人工智能60年技术简史》,李理;4、《深度学习简史》,KeithD.Foote;5、《AI是什么将带我们去哪儿?》,李开复;6、《人工智能的五个定义:哪个最不可取?》,李开复;7、《一文读懂人工智能发展史:从诞生,到...
云顶财说 | 产业变迁与企业成长:英伟达奇迹的秘密
总之,在执行复杂算法时,CPU功能更强,但是在算法相对简单的大数据运算中,同样大小的GPU是CPU算力的300多倍。图3:CPU和GPU的工作原理图(三)大模型的出现—从“算法为王”到“算力为王”1980s开始,机器学习成为现代人工智能的核心,并发展出决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等算法。2000s后,人工智能进入...
长文综述:给生物学家的机器学习指南|算法|人工神经网络|视频生成...
下面给出了帮助研究人员选择模型的决策树。这个流程图旨在作为一个视觉指南,将本综述中概述的概念联系起来。然而,像这样的简单概述不能涵盖所有情况。例如,机器学习要变得适用所需的数据点数量,取决于每个数据点可用的特征数量——特征越多,需要的数据点越多,还取决于所使用的模型。还有一些深度学习模型可以处理未标记...
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|化合...
3.8拖普利斯决策树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...
手性药物药代动力学特征及研究策略
图6.手性药物临床前DMPK研究参考决策树图7.手性药物DMPK申报研究参考策略结语手性药物对映体在体内的药代动力学行为可能存在差异,影响药效甚至引发毒性。因其在体内的复杂性,应在临床前尽早使用手性分析方法对其DMPK特点进行全面研究。各对映体的药代动力学差异评估是建立在手性分析方法的前提下,一些药代动力学...
SOS!被实验困住的我为什么没有早点知道「单细胞决策树」
低温酶解方案不仅具有成本优势,且对于多批次样本会有更好的数据表现;「转录抑制剂+」的优势在于有大量的文献资料供参考,可以通过多种蛋白酶组合和延长酶解时间来得到足够多的细胞,且避免基因应激应答的发生(www.e993.com)2024年9月15日。图15:决策树总览抓住「单细胞+」机遇单细胞测序的结果直接决定了我们对生物学问题的解答以及挖掘到的相应...
维生素D有益骨健康吗?这篇Meta分析的答案又是No!
类似获得最终决策的分析方法还包括:决策树,神经分析等相关统计方法。而该方法的最大优势在于减少重复统计检测和重复纳入数据造成的假阳性结果,读者有兴趣的可以研究研究。参考文献:1.LancetDiabetesEndocrinol.2018Oct4.pii:S2213-8587(18)30265-1.doi:10.1016/S2213-8587(18)30265-1....
可解释性人工智能科普
比较典型的可解释模型有线性回归,决策树,KNN,以及基于规则的学习等等。1.线性回归:线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过计算得出他们之间的线性关系。该方法能很好的做到可解释模型的3个层次,但是也需要模型可解释技术辅助进行更好的解释。线性回归模型被提出的时间较早,已经被应用了很长一段时间,...
【产麻新谭】前置胎盘产妇产后出血人工智能神经网络预测模型的...
其中TP、FP、TN、FN分别指真阳性、假阳性、真阴性和假阴性样本。此外,研究所提出的方法与其他六种机器学习方法进行了比较,以确定人工智能神经网络算法是否可以有意义地提高PPH风险预测的性能,包括支持向量机、随机森林、决策树、梯度提升决策树、自适应提升算法和逻辑回归。
抗菌素耐药严重?PCT 或可成为抗菌素管理的“量化指标”
国内研究者通过对国外已发表的模型进行中国本土化调整,构建决策树模型进行成本测算,同时充分考虑了国家5批带量采购导致的抗菌药物价格降低的情况,模拟对比使用PCT检测指导治疗和常规治疗(不使用PCT)的患者次均住院总费用[4-5]。研究结果显示,相比于常规治疗,PCT指导治疗脓毒症和下呼吸道感染可使患者次均住院...