一种新型研究的出现,造福全人类

2.ABACUS-R是一个深度学习模型,在给定主链的情况下可以设计序列。方法使用一个具有编码器和解码器的网络模型,使用多任务方法训练。环境的特征使用氨基酸类型,但是没有显式描述氨基酸的侧链构象(Rotamer-Free)。通过X-ray的实验验证,ABACUS-R超过了目前最优秀的序列从头设计算法,可以作为非常有效的蛋白质设计工具3.Ca...

时代楷模!一种新型研究的出现轰动世界,造福全人类,成功通过细节...

2.ABACUS-R是一个深度学习模型,在给定主链的情况下可以设计序列。方法使用一个具有编码器和解码器的网络模型,使用多任务方法训练。环境的特征使用氨基酸类型,但是没有显式描述氨基酸的侧链构象(Rotamer-Free)。通过X-ray的实验验证,ABACUS-R超过了目前最优秀的序列从头设计算法,可以作为非常有效的蛋白质设计工具3.Ca...

【技术】一种高分辨率遥感影像变化检测方法

为此,文章在后验概率空间变化向量分析(changevectoranalysisinposteriorprobabilityspace,CVAPS)的框架下,提出了一种基于模糊C均值聚类(fuzzyC-means,FCM)和简单贝叶斯网络(simpleBayesiannetwork,SBN)的NSCT变化检测方法(FCM-SBN-CVAPS-NSCT)。该方法首先将FCM与SBN耦合,计算出后验概率变化强度图;之后,...

傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

1）易学易用易操作。2）分析效率要高。3）满足业务分析需求。如果要说前两个要求，显然类似于Excel/PowerBI/Tableau等工具都是满足要求的，但此类工具却无法解决更复杂的业务问题，比如影响因素分析、客户行为预测/精准营销、客户群划分、产品交叉销售、产品销量预测等等，这些需求用Excel/PBI等工具就难以胜任了...

医疗人工智能的三个时代

图片源自网络人工智能2.0:深度学习时代研究更多数据驱动方法的工作,即广义上的机器学习,植根于这样一种理念:智能的关键是从错误中学习。20世纪80年代和90年代的错误反向传播等发现奠定了基础,但真正的革命发生在2010年代初。随着数据集的增长和计算机速度的加快,使用多层神经网络的深度学习开始发挥其作用,...

《未来产业系列白皮书丨量子科技篇》发布

六、量子科技投资全景图6.1量子计算、量子通信、量子测量公司图谱6.2中国主要量子科技公司评价一、量子的定义及特性量子是物理学上描述微观世界中微粒的基本单位,它是能量和动量的离散单位(www.e993.com)2024年11月20日。量子并不是一个像电子一样的“子”,经典世界中各种物理现象是连续变化的,例如温度,而在微观世界中,能量的状态是不连续...

AI、机器学习、深度学习几个概念分不清?一张图让你搞明白!

机器学习的概念来自于人工智能,也是实现通用人工智能的一种方式。早期的研究人员研发了多种算法,其中包括决策树算法、归纳逻辑编程、贝叶斯网络等等。机器学习可以说是目前人工智能领域中最具前景,也最有可能广泛应用于社会生产,推动巨大变革的领域。机器学习的核心原则就如下图所展示的,机器利用算法通过对大量数据的分析...

AI不是一种技术,而是一种思考方式

你也许无法准确描述机器学习以及相关的概率学、统计学、贝叶斯网络等专有名词,但你一定使用过电子邮件、搜索引擎、人脸识别、电商平台等应用。正是得益于这位人工智能(AI)领域的“乔帮主”用统计学方法打通了机器学习理论与方法上的“任督二脉”,大数据驱动的第三代人工智能才得以广泛应用。

Judea Pearl提出的因果阶梯是什么?研究者60页文章详解该问题

脱离这些不可能的结果，研究者开发了一个框架，该框架可以简约高效地编码一般推理所需的知识（即结构约束）。具体而言，该方法超越了layer1类型约束（条件独立性），并探究了存在于Layer2中的结构约束（图1.2e）。研究者使用这些约束来定义被称为因果贝叶斯网络（CBN）的一组新型图模型，该模型由一对图...

因果推断类问题探索实践|算法|因变量|因果图|因果关系_网易订阅

在此基础上,统计学家DonaldRubin和“贝叶斯网络之父”JudeaPearl,分别创建了鲁宾因果模型RubinCausalModel(RCM)和结构因果模型StructuralCausalModel(SCM),成为现代因果推断理论研究的两大基本理论框架。因果推断(Causalinference)又称因果推理,研究如何更加科学地研究变量间的因果关系。因果关系是一个...