超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)
1用pandas导入和处理时序数据数据集是:航空乘客数量预测例子数据集international-airline-passengers.csv网上一大推:下载地址:httpsgithub/sunlei-1997/ML-DL-datasets/blob/master/international-airline-passengers.csvimportnumpyasnpimportpandasaspdfromdatetimeimportdatetimeimportmatplotlib.pylabaspltimporttqdmi...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
DwarkeshPatel:因为GPT-4发布以后基本没有出现过明显更好的模型,有人怀疑AI马上要遇到瓶颈了,他们觉得实际上这些模型并没有那么好的泛化能力,以后会遇到一个「数据瓶颈」(datawall),而越过这个壁垒所能解锁的能力,比如说记忆大量的pre-training数据语料库,并不能帮助开发出比GPT-4更智能的模型,你认...
西浦、利物浦大学提出:点云数据增强首个全面综述
在场景级的点云数据集中,例如户外自动驾驶场景,标注的实例通常是有限的。在这种情况下,GT-sampling成为一种简单而有效的数据增强方法。GT-sampling是指将带有标签的实例添加到训练数据集中的操作,如图5所示,标记的GT实例来自同一训练数据集或其他数据集。GT-sampling通常适用于场景级点云数据集,而通常不考虑实例级点...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
-在经济、气象等领域中的应用实例在经济领域,SARIMA模型广泛应用于销售预测、库存管理、旅游业需求分析等。例如,一家航空公司可能利用SARIMA模型预测不同季节的机票预订量,以便提前调整航班安排和定价策略。在气象领域,SARIMA可用于预测未来几个月的平均气温、降雨量等气候指标,帮助农业规划种植周期,或为能源部门提供供...
机器学习可重复性危机下,创建复杂数据系统的挑战
(一)数据×代码=复杂性2近年以来,统计学家已经在数据分析领域占据了主导地位。他们接受高度训练,精于理解数据中的复杂关系和偏见,并运用相对简单(正面意义上)的方法来分析数据并拟合模型。数据收集往往在他们的指导下进行,以确保理解、记录并减轻偏见。如今,数据已无处不在,被称为“新石油”。然而,现实世界的数据...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
有了合成数据,主机厂或自动驾驶公司便可在几小时内模拟数百万个行人(现实中,这通常需要几个月才能完成)(www.e993.com)2024年7月13日。这些模拟可能涵盖不同照明条件、目标位置和恶劣环境下(暴雨、极寒、浓雾等)的示例。或者,可以插入随机噪声来模拟脏污的摄像头、雾水和其他视觉障碍物。
AI的理解困境:如何走出数据世界,触达生命的理解?
抑或只是塞尔“中文屋”*的一个实例?它能“捕捉”外在现实吗?或仅仅是自然语言数据催生的拟合现象(mimic)?更深层地,生成式AI是通向人工理解(artificialunderstanding)的正确道路吗?除复制数据外,它是否还能理解词语、感知和行为的“意义”?或者它是否仅仅是一种自我限制的方法的终结?
国际衍射数据中心(ICDD)正式发布PDF-5+标准衍射数据库
PDF-5+数据库结合JADEPro或JADEStandard软件可实现结晶材料、半结晶材料的物相鉴定和定量分析,也可与主流的XRD设备配套的软件兼容。同时,不仅仅含有物相标准衍射数据,还收录了单晶的结构数据,结合JADEPro/JADEStandard软件、或第三方软件,可实现三种定量分析方法:RIR法,Rietveld精修法和全图拟合法(WholePatternFit...
全世界机器人共用一个大脑,谷歌DeepMind已经完成了第一步
在这种情况下,机器臂推理能力(例如推理出「之间」和「上面」的含义)来自于视觉语言模型训练中的全网数据,而将推理输出应用于机器人行为的能力(即使机器臂向正确方向移动的命令)来自RT-X对机器人数据的训练。下面的视频展示了一个评估实例,研究团队要求机器人执行一项未包含在训练数据中的任务。
...自动驾驶机器视觉基本任务:分类、定位、检测、语义分割和实例...
(1)图像分类常用数据集以下是几种常用分类数据集,难度依次递增。rodrigob.github.io/are_列举了各算法在各数据集上的性能排名。MNIST60k训练图像、10k测试图像、10个类别、图像大小1×28×28、内容是0-9手写数字。CIFAR-1050k训练图像、10k测试图像、10个类别、图像大小3×32×32。