科学家实现多项单细胞多组学分析算法的系统性评估
研究设计了一套全面的评估流程,结合算法的准确性、鲁棒性和计算资源消耗等多维度指标,评估了领域内的常用算法。结果显示,在蛋白质丰度预测方面,totalVI和scArches表现最优异;在染色质可及性预测中,LS_Lab算法排名领先;在多组学整合分析中,Seurat、MOJITOO和scAI在垂直整合上表现突出,而totalVI和UINMF在水平整合和马...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
8.鲁棒性指标鲁棒性是指模型在面对数据的微小扰动、噪声干扰、对抗攻击或者分布变化等异常情况时,仍然能够保持良好性能的能力。一个鲁棒性强的模型在各种复杂和不确定的实际应用场景中更可靠。常用的指标如对抗攻击的鲁棒性、数据噪声下的鲁棒性。二、模型评估指标的用法、应用场景、优缺点1.准确率(Accuracy)...
《上海城市规划》2024年第4期|武汉|住区|城市设计|公园城市论坛...
利用大数据、人工智能等手段,在以往慢行环境评价指标中增加对步行环境的精细化测度,并采取主客观结合的出行环境评价方法,对北京、上海、深圳、海口4个城市中24个典型的社区生活圈低碳出行环境进行评估,分析其长处与短板,提出针对性的规划设计建议。不同类型社区的低碳出行环境特点差异明显,而缺乏专用自行车道是中国城市社区...
开源:医学成像中的通用无监督异常检测 2401
-**对最先进方法的广泛评估**:我们的研究全面评估了各种最先进(SOTA)异常检测方法在多种病理、解剖结构和模式上的表现。-**高准确性和异常检测的鲁棒性**:RA方法在所有测试的病理、解剖结构和成像模式中一致优于现有的SOTA方法,突显了RA在广泛临床场景中的鲁棒性和有效性,显著推动了异常检测技术的发展。2....
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
模型收敛性模型训练过程中损失函数和评价指标在验证集上表现的变化趋势是模型泛化性能最直观的体现。若训练时随着Epoch增加,验证集的评价指标短暂提升后迅速下降,则说明模型过拟合严重,泛化性能不佳;反之,若验证集的评价指标随着Epoch增加稳健提升,则说明模型泛化性能较好。
城市NOA是评价智驾能力的唯一标准吗?
自动驾驶系统的持续优化依赖于大量的真实驾驶数据(www.e993.com)2024年10月18日。通过在全球范围内部署测试车辆,不断收集和分析驾驶数据,车企能够不断优化算法,提高系统的鲁棒性和适应性。与此同时,实时更新高精度地图和交通信息,确保数据的时效性和准确性,也是可靠性保障的关键。3.全面的仿真测试与实际道路测试...
中国大模型发展指数(第1期)
本报告基于我国大模型研究和发展实际,坚持科学性、系统性、可操作性、可比性原则,构建中国大模型发展水平的评价指标体系。1.科学性原则指标体系的设置考虑指标的内在因果逻辑,严谨、准确地反映大模型发展水平和发展潜力。其中,指标权重的确定采用CRITIC客观赋权法,指标的构建以定量指标为主,最大限度排除主观干扰。基...
卡尔曼滤波算法,在锂电池SOC估计中,如何提高估计精度及鲁棒性
??·联合ISMO的AEKF算法建立·??SMO为非线性状态观测器且对模型参数扰动具有较强的鲁棒性,在一定程度上能降低系统参数变化和外界扰动的影响,研究者联合算法利用改进滑模观测器作为输入端估计系统的状态变量,ISMO对建模误差鲁棒性较强,一定程度上降低了系统参数变化和外界扰动的影响,基于ISMO的AEKF算法可以减小...
低成本算法,大幅提升视觉分类鲁棒性,悉尼大学华人团队发布全新...
新智元导读EdgeNet可以处理从干净的自然图像或嘈杂的对抗性图像中提取的边缘,产生鲁棒的特征,具有轻量级、即插即用等特点,能够无缝集成到现有的预训练深度网络中,训练成本低。在深度神经网络时代,深度神经网络(DNNs)在视觉分类任务中展现出了卓越的准确性。然而,它们对额外噪声,即对抗性攻击,表现出了脆弱性。先前...
专业测评助力狂飙的智能汽车产业回归理性
提高决策算法的智能化水平,通过更先进的算法提高系统的决策能力,使其能够处理更加复杂和不确定的情况,增强系统对周围环境的理解,包括交通规则、道路文化和驾驶员意图。提升系统的鲁棒性,确保系统在出现故障时能够及时诊断并采取冗余措施,保证安全。“随着智能网联汽车技术的不断发展与跨域融合,我们认为,V2X技术、人工智...