郑刚教授:糖尿病急性肾损伤——流行病学、诊断和治疗概念(上篇)
郑刚教授:糖尿病急性肾损伤——流行病学、诊断和治疗概念(上篇)急性肾损伤(AKI)是指基于血清肌酐(Scr)水平迅速升高和尿量减少而诊断出的肾脏损伤或衰竭的突然发作[1]。无论是社区感染还是医院感染,AKI在发达经济体和发展中经济体都与全球范围内的高发病率和死亡率有关[2-7]。在临床上,大多数AKI是内在的,是...
使用深度强化学习预测股票:DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN...
深度强化学习可以将深度学习与强化学习相结合:深度学习擅长从原始数据中学习复杂的表示,强化学习则使代理能够通过反复试验在给定环境中学习最佳动作。通过DRL,研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型,理解复杂的市场动态,并对股票购买、销售或持有做出明智的决策。下面我们一边写代码一边介绍这些相关的知识数据集...
降龙十八掌:这套优化transformer内存占用的组合技值得收藏
fabric=Fabric(accelerator="cuda",precision="16-true")但需要注意的是,这样会在训练中产生NaN值:Epoch:0001/0001|Batch0000/0703|Loss:2.4105Epoch:0001/0001|Batch0300/0703|Loss:nanEpoch:0001/0001|Batch0600/0703|Loss:nan...这是因为常规的16位浮点只能表示...
三宅一生,一颗自由星星的陨落
1991年,三宅一生使用这种新的褶皱技术为法兰克福芭蕾舞团威廉·福赛思的新作品“小细节的损失(TheLossofSmallDetail)”的首场演出制作服装。通过创造让舞者能够自由活动的服装,实现了他在1968年梦寐以求的通用型服装。1993年,他推出了使用独特的“服装褶皱”的PLEATSPLEASEISSEYMIYAKE系列。该品牌提供...
【机器学习】Sklearn的隐藏功能
[np.nan,6,5],[8,8,7]]imputer=KNNImputer(n_neighbors=2)imputer.fit_transform(X)array([[1.,2.,4.],[3.,4.,3.],[5.5,6.,5.],[8.,8.,7.]])另一个更健壮的算法是IterativeImputer。它通过将每个特征的缺失值建模为其他特征的函数来寻找...
干货| 轻量级姿态估计技巧总结(附多篇实操)
地址:httpsgithub/Mikoto10032/AutomaticWeightedLoss由于模型有多个头部,进行关键点预测、手存在性预测、手势识别等任务(包括使用BoneLoss),因此可以使用Multi-tasklearning的方法来动态调节每个任务的权重,将不同的loss拉到统一尺度下,这样就容易统一,具体的办法就是利用同方差的不确定性,将不确定性作为噪声...
YOLOF:速度和效果均超过YOLOv4的检测模型
和前系列解读一样,依然按照Backbone、Neck、Head、BboxCoder、BboxAssigner和Loss顺序解读。3.1BackboneBackbone采用了ResNet50,caffe模式,和FCOS算法配置相同,只不过这里只需要输出C5特征图即可,不需要多尺度。pretrained='open-mmlabdetectron/resnet50_caffe',...
印尼“违背”COP26森林承诺?专家:文本模糊,解读不同
余博闻接受澎湃新闻采访时强调,宣言中“阻止和扭转森林流失和土地退化(haltandreverseforestlossandlanddegradation)”的用语本身就是模糊的,可以有不同的解读方式。“即使是英国人也不会天真地将宣言内容解读成‘2030年彻底停止砍伐’,林业不可能在八九年内就宣告消失。印尼主张‘森林的可持续化管理’,在开...
第八届中国责任投资论坛嘉宾介绍(Introduction)
(2012)andworkisnowunderwayonthePrinciplesforResponsibleBanking.Sincejoiningin2015,Mr.Usherhasfocusedonacceleratingthedeepintegrationofsustainabilityrisksintofinancialpractice,includingaddressingclimatechange,naturalcapitallossandhumanrightsabuses,aswellas...
知识精讲 | Yolov3和Yolov4核心内容、代码梳理
Prediction:输出层的锚框机制和Yolov3相同,主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms总体来说,Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了改进优化,下面丢上作者的算法对比图。仅对比Yolov3和Yolov4,在COCO数据集上,同样的FPS等于83左右时,Yolov4的AP是43,而Yolov3是33,直接上涨了10个...