深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
df["prediction"]=model.predict(np.concatenate((X_train_pca,X_test_pca,X_val_pca),axis=0))ifreg==False:df["prediction"]=np.where(df["prediction"]==0,-1,1)df["prediction"]=df.predictiondf=df.dropna()#计算策略df["strategy"]=df["prediction"]*df["re...
市政府关于表彰常州市第十三次自然科学优秀科技论文的决定
柳益君、叶飞跃、刘积学(江苏理工学院)17、IDSEP:ANovelIntrusionDetectionSchemebasedonEnergyPredictioninCluster-basedWirelessSensorNetworks韩光洁、江金芳、沈文(河海大学常州校区)18、Aturn-onfluorescentFe(3+)sensorderivedfromananthracene-bearingbisdienemacrocycleanditsintra...
NAR | 华大和上海师范大学合作开发的全基因组选择平台CropGS-Hub
CropGS-Hub的三个功能模块:表型预测(PhenotypePrediction)是基于7种作物的14个群体数据开发,用户上传目标材料的基因型文件,即可获得6种GS模型(GBLUP、rrBLUP、BayesL、BayesR、BayesCpi和LightGBM)预测的目标表型信息。杂交设计(CrossingDesign)是基于水稻或玉米杂交种群体,用户可上传自交系亲本基因型,在网站中选择...
AI Agent的千亿美金问题:如何重构10亿知识工作职业,掀起软件生产...
一方面,OpenAI等大模型公司会在Agent标准定义和模型推理能力上持续进化:11月OpenAIDevday可能会踏出定义标准的第一步,当前nexttokenprediction的模型对连续的复杂推理问题有根本性瓶颈,需要用更复杂、结构化的数据和目标函数来进一步学习。另一方面,Agent的应用落地还需要GenerativeUI带来的人机交互方...
世界的参数倒影:为何GPT通过Next Token Prediction可以产生智能
接下来,小帅以NextTokenPrediction作为任务,以作为训练数据,启动GPT模型的训练过程,训练过程本身其实就是数据压缩过程。我们假设小帅已经对数据通过GPT进行了压缩,对应的压缩数据为,并将这批压缩数据陆续传给了小美,现在准备传送数据。我们在这里按下“慢放”键,仔细观察下GPT是如何对数据...
怎么讲好品牌故事?
这套系统主要帮助人们在观察别人动作,画面中面部表情及语言时,自动激发大脑某些区域,然后调动预测性编码(PredictionCoding),产生与亲身经历相似的情感(www.e993.com)2024年9月18日。这种场景我们往往在故事撰写时要求抓住消费者“功能需求以及情感诉求”。如某位女性创始人在做款女生bar,故事表达环节往往会说出自己心声,如使用时拘谨,不舒服,而做...
人体血容量究竟是怎么算出来的?
4.NadlerSB,HidalgoJU,BlochT.Predictionofbloodvolumeinnormalhumanadults.Surgery1962;51:224-32.5.ArthurGuyton,JohnHall.TextbookofMedicalPhysiology.13thedition.今天的科普知识你学会了吗?大家如果还有其他问题想问X医生,欢迎留言哦...
ASCO速递 | 新辅助内分泌治疗适用患者怎么选?这个方法可行
[10]KhalidAAl-Saleh,etal.Predictionofresponsetoneoadjuvanthormonaltherapy(NAHT)usingupfrontoncotypeDxrecurrencescore(RS):ResultsfromtheSAFIAphaseIIItrial.2020ASCO(Abstract:594).
角膜塑形镜到底是什么?看这一篇就够了!|近视|弱视|散光|眼病|屈光...
·Prediction科学预测利用“近视发展曲线预测图”提示近视发生风险,对近视危险人群进行科学干预·Process流程标准化及个性化为孩子量身定制个性化的综合近视防控方案·Platform平台支撑成立爱尔眼科近视防控博士宣讲团,健教科普助力全国儿童青少年近视防控
ECCV2022 | FPN错位对齐,实现高效半监督目标检测 (PseCo)
4.碎碎念(1)unlabeleddata上的strongaugmentation,一方面可以使得模型学习到一些重要的不变性,另一方面,可以增加训练难度,有效缓解over-confidence。如果不加强aug的话,训练后期会出现一个现象:拟合pseudolabel会拟合得越来越好,但是mAP就是不涨。本文提出的MSL,或者叫FPN错位训练,其实也是提供了一种强aug,让stud...