fNIRS技术助力MDD神经生物标记大样本研究,为精神疾病早期预测提供...
研究结果1.特征选择与机器学习模型比较:(1)特征选择:通过统计假设测试和LASSO方法,对MDD和HC组的通道特征进行排序和选择,以确定用于训练和测试分类模型的特征。(2)模型比较:GBDT模型在特征选择过程中预测能力最强,且通过LASSO确定的fNIRS特征可有效预测MDD。2.机器学习模型性能:(1)综合评估:GBDT模型在使用VFT...
一文读懂,究竟什么才是好战略!
这大概是商业史上最常见也最令人唏嘘的情景了。简言之,“致命的自负”是导致战略观选择偏差的第一要素。战略定位观推崇一种高级的、理性的克制,要求企业家有很强的自省精神,知晓自身短处,专注于发挥长处。然而,这样的理性其实非常稀缺,因为并不存在某种肉眼可见的边界,告诉企业决策者“不要跨出这个线”。战略...
大模型提示词技术详解(1)——Prompt结构&少样本学习
有的场景下选择更多相似的示例可能会提升回答质量,而有的场景下多样化的示例则表现更好。一般来讲认为多样化的示例会使得模型表现更好。九、样本自动构建技术目前,手动构建样本的方法还处于相对原始的阶段,类似于“刀耕火种”,主要依赖于人的主观判断。为了提高样本的质量,可以参考前面提到的几个关键因素,并进行多次...
7种认知偏差,32个思维谬误,正让你越来越蠢
确认偏误指的是人们倾向于寻找、解释和记住那些与自己已有信念相符的信息,而忽视或贬低与之相悖的信息。这种偏见使我们难以接受新的观点和事实,从而固守在错误的认知框架中。1.选择性记忆:只记住支持自己观点的信息,忽略反对的信息。2.选择性搜索:主动寻找支持自己观点的信息,避免接触反对的信息。3.解释偏误...
【讲座回放】谢晓非:社会认知——认知偏差的由来
1.自由选择所隐含的代价,即信息选择带来的偏差;2.深入解读认知偏差,尤其是信息在大脑处理过程中带来的偏差;3.探讨“后见之明”的弊端与改善建议,即信息复盘带来的偏差。信息选择带来的偏差在第一部分,谢晓非教授结合案例抛出问题:倡导自由带来的幸福感一定会更高吗?比如有选择的自由,是不是意味着人的满...
后Sora时代,CV从业者如何选择模型?卷积还是ViT,监督学习还是CLIP...
对于模型的选择过程,研究者做出了详细解释:1、由于研究者使用的是预训练模型,因此无法控制训练期间所见数据样本的数量和质量(www.e993.com)2024年10月21日。2、为了分析ConvNets和Transformers,之前的许多研究都对ResNet和ViT进行了比较。这种比较通常对ConvNet不利,因为ViT通常采用更先进的配方进行训练,能达到更高的ImageNet准...
活塞式柱状淤泥采样器取样精度高「霍尔德」
首先,选择合适的取样位置,避免在硬化地面、岩石层或明显的人为干扰区域取样。其次,根据目标土层的深度和特性,调整取样管的长度和活塞的推进速度,确保取样过程平稳进行。在取样过程中,还需注意保持取样管垂直,以避免因倾斜而导致的土壤样本偏差。此外,取样完成后,应及时清理取样管,避免残留土壤对后续取样造成影响。
教你三步骤回测策略:打造高胜率交易策略,击败其他交易员的必备...
其他偏差还有其他类型的偏差。其中一种是幸存者偏差。这种偏差是在对无法代表你感兴趣的所有相关资产的数据集进行策略回测时产生的。另一种是心理容忍偏差。这种偏差发生在对长期进行回测以提高绩效,但实际上你计划进行短期交易时。确保数据和回测方法尽可能无偏差后,就该专注于选择回测软件了。如果你通过特定经纪商进...
如何分析 A/B 实验结果
c.做实验的人员有偏好,选择性看结果我们每个人或多或少都会带有主观偏好。在分析数据的时候,难免会更多地关注那些支持自己观点的数据,而忽视那些相悖的数据。这种有意无意的选择性偏差,可能会扭曲我们对数据的客观判断,使得分析结果失真。因此我们在做实验分析时,一定要秉持客观中立的原则,用开放的心态看待每一...
「前沿资讯」CRISPRi筛选助力发现肿瘤免疫关键靶点
在嘌呤霉素选择后的第0、14和21天采集样本,与阳性对照预期相符,第14和21天的最高依赖性属于核糖体蛋白和癌症依赖性图(DepMap)共同必需基因。在1335个显著的CAL-1依赖性中,研究人员将327个基因定义为核心依赖性,与第21天相比,其严格阈值为P<0.001,倍增变化<0.5。第21天的依赖关系中没有基因与DepMap...