科研技巧 | 轻松绘制各类光谱多峰拟合数据堆积图!
我们在对数据处理时,经常遇到这样的情况,进行少量数据处理还比较轻松,但是一个谱图进行拟合之后产生多组数据时,再加上多个谱图需要拟合,就产生了很多的数据,将这么多的数据进行组合作图时还得进行区分,如果不进行区分,就得到像如下杂乱的图像。图源:软件截图本次教程就是如何轻松绘制光谱多峰拟合数据堆积图,告别上...
...机模型综合特性建模方法专利,提高了水轮机模型综合特性数据...
建模步骤为:Step1、对混流式水轮机模型综合特性曲线图通过图像扫描以及坐标变换方式获得流量、效率以及飞逸特性数据;Step2、在进行归一化处理的前提下,以零开度边界条件为基础,实现特性曲线向低效工况区的延拓;Step3、以差分进化算法对延拓后的混流式水轮机全局特性数据进行拟合,基于Simulink软件平台,结合拟合数据,...
...申请设备故障预测和模型训练专利,能够避免对大量历史故障数据...
该方法包括:将设备的样本运行数据和相应样本时间数据输入至待训练的模型;通过模型的样本异常分数获取层,基于样本运行数据和相应样本时间数据,获取样本异常分数;通过模型的故障预测层,利用参考分数生成器对样本异常分数进行正态分布拟合,得到样本正态分布,并基于样本异常分数和样本正态分布获取设备故障预测结果;以及基于设备...
NeurIPS 2024|FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还没有研究探索过如何挖掘并利用大规模数据集中所蕴含的结构信息来提升人脸识别模型在真实场景中的泛化性能。因此本文致力于将大规模人脸数据集...
NC|进化信息机器学习增强了预测基因与表型关系的能力
该研究提到,从基因组规模信息中准确预测复杂的表型性状主要存在以下挑战:一是收集高质量的表型数据难度较高;二是实验中收集的表型数据与测序数据的样品、实验不同;三是从单个实验中收集的特征(如基因数量)超过了表型(如样本量)导致数据稀疏性、多重共线性、多重测试和过拟合等问题。因此,该研究通过使用一种基于进化...
散点图概述及结果解释
异常值可能表明数据中存在异常情况(www.e993.com)2024年10月23日。基于时间的趋势可能表明数据情况不断变化。异常值异常值是远离其他数据值的数据值,可能会显著影响您的结果。在散点图上,孤立的点标识异常值。尝试确定导致任何异常值的原因。更正任何数据输入错误或测量误差。考虑删除与异常的单次事件(也称为特殊原因)相关联的数据值。然后,...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
DwarkeshPatel:也就是说新功能解锁的关键点在于模型将能够长时间连续执行任务,比如说写很多个文件代码,这个过程中会发生哪些变化?JohnSchulman:首先需要结合各种训练方法,让模型去做比现在更难的任务。现在大多数训练数据都是让模型一次只执行一个步骤,未来我们会更多地训练模型去做多步骤连续任务。这对于包括RL在...
天风学长 | 6月宏观数据怎么看?
对于GDP,我们使用生产法进行测算。由于第一产业GDP占比低、波动小,因此基于季节性进行粗略估算;第二产业基于工增和建筑业进行拟合;第三产业基于服务业生产指数进行拟合。分别拟合过后进行加总,并计算同比。我们预计2024年二季度实际GDP同比读数约5.4%。
神策数据丨构建业务剧本,客户旅程编排赋能金融机构业绩提升
客户旅程编排(CustomerJourneyOrchestration,简称CJO)是企业数字化客户经营的新视角,企业可以通过三个步骤完成编排:第一,客户旅程绘制,明确客户在业务场景中的行为;第二,客户旅程分析,对客户行为曲线做更细颗粒度的分析,并用NPS等形式呈现;第三,创造新的客户旅程和触点,即客户旅程编排。
小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍
36氪汽车:L4端到端跟L2端到端有什么不一样的地方?楼天城:L4的端到端有很多不同之处,可能其他玩家不做、也没有考虑到。端到端跟数据有关系,但我提过,过度的数据是burden(负担),端到端或者大语言模型的本质,只是拟合现有数据,并没有给出某些智能的逻辑。所以模型的能力会被数据的表现所限制。