成都先导获5家机构调研:公司将多年积累的DEL筛选海量数据用于机器...
因此,公司将多年积累的DEL筛选海量数据(603138)用于机器学习(ML)、AI大模型的训练和迭代,可以更加有效地在非DEL空间预测化合物活性、成药性等,进一步扩大可探索的化合物空间以及加快化合物的优化过程。DEL技术产生的高质量的真实实验数据,为AI训练提供了可靠且独特的数据资源,再加上高通量的DMTA平台快速高效的运转,干...
科技六巨头共话AI之际,我们对智能体也有一些思考
而在垂直模型中,主要有几种方法:微调、Rag以及对基于开源模型如Llama进行训练得到的。还有数据也是一个非常重要的因素。不管采用哪种调优方式,都是基于企业的数据来调整,调出更符合行业规律的模型。所以在谈到混合式模型时,能不能给大家举一个具体的例子,比如联想是如何通过大模型加垂直模型、云端加端侧的方式,把这...
如何通过技术分析了解期货市场风险?这种分析方法有哪些局限性?
常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指数(RSI)、布林带等。这些工具可以帮助投资者识别市场的超买或超卖状态,从而判断市场是否可能出现反转。例如,当价格连续上涨并触及布林带上轨时,可能预示着市场即将回调。然而,技术分析并非万能。其最大的局限性在于它依赖于历史数据,而市场环境是不断变化的。历史数据可能无法...
谷歌AI推出CardBench评估框架:含20个真实数据库,更全面评估基数...
零点模型,即在多个数据集上进行预训练,然后在一个未见数据集上进行测试;微调模型,即进行预训练,然后使用目标数据集的少量数据进行微调。该基准测试提供两组训练数据:一组用于具有多个筛选条件谓词的单个表查询,另一组用于涉及两个表的二进制联接查询。该基准测试包括9125个单表查询和8454个二进制连接查询,...
田大伟:我眼中的A股量化20年
经理T:机器学习的基本原理很直观,反向传播微调参数来减少预测Y与真实Y之间差异,也可以运用数学上的“微分导数”理论。在实践中,可以使用Facebook公司开发的PyTorch这样的机器学习框架来完成整个模型的搭建。关键是模型的准确性。模型本身、数据和算力都很重要。如果不对机器学习基本原理,各类数据特点等有比较深入的理解,...
时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势,这一领域一直是企业非常感兴趣的领域(www.e993.com)2024年10月23日。随着机器学习模型的不断进步,使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外,与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transform...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
一、基于分布的方法1.3sigma基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1:3sigmadefthree_sigma(s):mu,std=np.mean(s),np.std(s)lower,upper=mu-3*std,mu+3*stdreturnlower,upper2.Z-score
【复材资讯】一种车用膜式空气弹簧有效面积的预测方法
文献中大多仅考虑空簧有效面积与高度的关系[18-21],对其随压强变化规律研究相对较少。在不同车辆载荷下,即使空簧处于同一高度,其内部压强也会变化,进而显著影响有效面积和悬架动力学性能。本文结合复合材料力学与几何学分析,提出一种新的车用膜式空簧的有效面积预测方法,探究空簧各参量(尤其是压强)对有效面积...
机构预测2024年全球半导体营收将增长20%;2023年五大晶圆厂设备...
SK海力士出货量仅增长1%~3%,但受惠于HBM、DDR5的价格优势,以及大容量服务器模组获利,平均销售单价季增17%~19%,季度营收达55.6亿美元,季增20.2%。美光量价齐涨,出货量以及平均销售单价均季增4%~6%,但由于DDR5以及HBM比重相对较低,故营收增长幅度较为缓和,第四季度营收达33.5亿美元,季增8.9%。
《2024版上海市体检人群抽样健康报告》发布,预测会有超过1/3的...
2024版上海市体检人群肺癌随访数据《肺癌筛查与管理中国专家共识》指出,提高肺癌生存率最有效的方法是二级预防,即早发现、早诊断和早治疗,筛查是早期发现肺癌和癌前病变的重要途径。美国国家癌症研究院相关研究证实,低剂量螺旋CT对肺癌的筛检率高于普通X射线胸片,因此被广泛应用于肺癌筛查,如今在爱康做这项检查,不仅有...