针对长期使用，我们设计了一种基于地图的非线性因子恢复方法，用于稀疏化位姿，同时保持建图精度。...最终使用多会话激光雷达数据，SLIM系统提供了一种全局一致且内存消耗较低的地图（130 KB/km）。 图 1. HeLiPR 数据集中两个区域的 SLIM 演示。放大并显示颜色效果最佳。...在这一部分中还会讨论地图如何与传感器数据进行结合。例如，当使用激光雷达、摄像头或其他传感器时，如何从这些数据中提取出有意义的特征，并将它们组织成一个一致的地图结构。 图 3....总结来说，地图优化与精细化是一个不断迭代的过程，目的是确保地图在动态和复杂环境中的适应性和精确度。 图 5. 所提出的 LiDAR BA 的因子图。残差由里程计姿态、点到线和点到平面的测量值构成。...此外，在HeLiPR数据集上，SLIM在长期地图构建中也表现出色，通过增量地图构建和精确的地图优化提高了地图的准确性。图11和图12展示了实验结果，验证了SLIM的有效性。 图11.
背景介绍 在之前的文章中，我们也解析过筛选m6A相关的lncRNA进行预后分析的思路，如何筛选这些lncRNA是一个非常重要的问题，今天小编给大家介绍的一篇文章，作者基于WGCNA鉴定了m6A相关的lncRNAs...结果解析 01 结直肠癌中m6A调控因子的表达景观 首先在TCGA数据集中比较了19个m6A调控因子在CRC中的表达。...图3 03 用WGCNA方法检测与m6A相关的lncRNA和mRNA 利用R包edgeR在TCGA数据集中鉴定了700个lncRNA和3637个mRNA，以进行进一步分析。...图5 04 预后m6A相关lncRNA特征的构建和验证 利用预后信息，应用单因素Cox回归从训练TCGA数据集中的544个m6A相关的lncRNAs中识别出与预后相关的lncRNAs。...图7 06 基于m6A相关lncRNA和mRNA特征的列线图构建和验证 作者构建了一个列线图，包括年龄、性别、T 分期、肿瘤分期、lncRNA 风险评分、mRNA 风险评分，用于预测训练数据集中的 1
SBM 使用结点隶属似然函数将网络中的结点概率性地分配给不同的社团（块结构），通过推理似然函数来迭代推断结点隶属关系，推导出网络中的隐藏社团。...将网络结构建模为文档的方法首先假设网络中的每个结点可能属于多个社团，并将社团视为“主题”，将结点视为“文档”；其次，选择几个社团作为初始社团，根据网络拓扑结构对社团进行迭代更新，得到最终的社团划分；使用网络属性的方法主要利用社交网络的属性...基于 MRF 的社团检测方法 2.3 有向图和无向图整合的模型 混合图模型通常将有向图和无向图模型转换为统一的因子图（factor graph）来进行社团检测。...因此，如何在保持模型的准确性和稳定性的情况下，设计一个可以自适应特定任务或网络的统一架构，是具有挑战但非常值得的。 ...此外，如何设计新的整合算法，以促进概率图模型以及深度学习在其他领域的应用，如推荐或医学诊断等，也是重要研究方向之一。 6. 总结 我们提出了一个统一架构来综述现有的社团检测方法。
文章提出了一个新的单阶段训练范式，通过端到端的目标同时优化NeRF自解码器和潜在扩散模型，即使是从稀疏视图中也能进行3D重建和先验学习。...尽管出现了许多处理单个任务的方法，例如单视图/多视图三维重建和三维内容生成，但开发一个综合框架来整合多个任务的最新技术仍然是一个主要挑战。...与之相反，基于图像的生成模型在合成不同内容方面表现更佳。3DiM提出了从基于视图的图像扩散模型生成新视图的方法，但该模型缺乏三维一致性偏见。...在接下来的小节中，将详细阐述如何进行训练和测试。...汽车数据集在生成清晰和复杂的纹理方面提出了挑战，而桌子数据集则包含了具有真实材料的多样化几何形状。模型在训练集的所有图像上训练了100万次迭代。
基于数字技术，企业通过数据驱动，有望实现创新产品服务、变革运营方式和迭代资源组织模式。而这一切都是建立在企业 IT 基础设施之上。...业务需要不同的数据模型时，多模型大数据平台天然支持一份逻辑数据实现多种数据建模，并应用于多个不同场景，避免了使用多个单一数据模型产品时需要面对的数据一致性、数据导入导出延时、数据冗余等问题。...为解决上述三条传统实现路径存在的问题，星环科技于 2020 年实现了基于分层设计的第四种多模型大数据统一架构：提供了统一接口层、统一的计算引擎层 、统一的分布式存储管理层以及统一的资源调度层，基于存算解耦支持...自 2013 年以来，星环科技的 TDH 大数据基础平台已经基于多模型统一架构走过了 9 年的迭代升级道路，成为一款国产自主可控的多企业级大数据基础平台，可以替代 Oracle、IBM DB2、Teradata...最近，星环科技正式推出 TDH 9.0，基于多模型统一架构对多模型处理能力进一步加强，从整体上进一步提升了平台综合性能、可靠性、易用性以及安全性，为企业数字化转型构建了统一、高性能、高可靠，更全面、更便捷
然而，存在一些“已知的未知问题”限制了主动深度学习在药物发现中的广泛应用：(1) 最佳的化学空间探索计算策略是什么；(2) 主动学习与传统的、非迭代的方法相比如何；(3) 在药物发现中典型的低数据情境下应如何使用主动学习...图神经网络：该模型直接从分子图中学习，分子图是分子拓扑结构的直接数值表示，节点和边分别代表原子和化学键。 这两种方法共用同一个多层感知机，分别从分子指纹或多个图卷积层的输出中学习。...作者使用富集因子进行量化，富集因子衡量从所有获取的分子中找到的命中数量与随机从筛选库中选择相同数量分子所预期的命中数量之比。...图 3 开发性获取和基于互信息的获取在神经网络中表现最佳，探索性获取表现最差。随机森林在某些数据集中富集效果甚至超过了深度学习。...基于指纹的神经网络在命中富集上优于图神经网络，但后者在某些数据集中预测更准确。主动学习相比一次性筛选可增加2到4倍命中效果，特别是在多次迭代时，基于相似性的获取方法也表现出较高的效果。
（支持跨Dag） 基础模块：包括离线的全量/增量数据同步、基于Binlog的增量同步、Hive 导出 ES /邮件、MySQL 同步到 Hbase (开发中)等，参考图2。...* 未来规划：任务的运行时长不是基于过去的数据，而是通过读取的数据量、集群资源使用率、任务计算复杂程度等多个特征维度来预测运行时长。...现状 DP项目从2017年1月开始立项开发，6月份正式投入生产，之后经过了N轮功能迭代，在易用性和稳定性方面有了显著提升，目前调度集群包括2台Master和13台 Slave（调度）节点（其中2台用于...图6 DP调度任务数趋势图 目前DP支持的任务类型包括： 离线数据同步： 从 MySQL 到 Hive 的全量/增量数据同步(基于 Datax 二次开发） 从 Hive 到 MySQL 的全量/增量数据同步...将 Hive 表数据以邮件形式导出（支持 PDF/Excel/Txt 格式的附件） Python/Shell/Jar 形式的脚本任务 总结和展望 DP 在经过一年半的不断功能迭代和完善之后，目前日均支持
GSE70493数据集中的 DEG 与从 ImmPort 下载的 IRG 的交集包含 79 个 DIRG。 B. 76 个 DIRGs 的 PPI 网络分析。...3.RF、GLM和SVM模型的构建和评估 从 76 个 DIRG 中选取 log|FC|>0.1 的 6 个基因（DKK1、ILRL1、CXCL9、HLA-DQA2、CXCL10 和 FABP4）作为构建三个模型的关键基因...； 在训练集GSE70493数据集中，通过建立随机森林模型（RF）、支持向量机模型（SVM）和广义线性模型（GLM），选择最优模型（RF）； 从RF模型中筛选得到最显著的4个关键DIRGs:DKK1、ILRL1...5.GDM诊断模型的构建和评估 模型构建：利用4个DIRGs构建GDM列线图诊断模型； 模型评估：校准曲线表明列线图模型预测 GDM 具有较高的准确性； 决策曲线（DCA）分析：患者可以从构建的诊断模型中获益...基于训练数据集GSE70493的 GDM 诊断列线图模型的构建和验证. A. 用于预测 GDM 发生的列线图。 B. 评估列线图模型预测能力的校准曲线。 C. DCA 曲线评估列线图模型的临床价值。
这是通过我们实现一个新的集中式服务器节点实现的，该节点聚合来自多个机器人的数据，并可以将协作构建的地图发送回机器人以提高性能。...我们在多个实验和数据集中展示了我们系统的功能和性能，为非视觉关键点、深度学习描述子集成和基于语义对象的回环闭合引擎提供了概念验证实现。...A、 建图模块 我们将地图表示为一个或多个任务的集合，其中每个任务都基于一个连续的绘图会话。地图的基本结构是由顶点和边组成的因子图，这些顶点和边结合了所有机器人信息和不同任务的测量结果。...B、 建图节点 建图节点在每个机器人上运行，并使用外部输入源和原始传感器数据以多模态因子图的形式创建地图。...图3：使用OKVIS和全局BA优化，对2021数据集中Office Mitte序列的maplab 2.0中的要素和传感器数据进行可视化。
我们还使用scAIDE在一个小的胶质母细胞瘤数据集中对两个恶性细胞亚群进行了分类。我们预计，scAIDE将提供一个更深入的了解细胞发育和疾病。...作者将 DNAcycP 应用于多个物种，并将C-score与可用的高分辨率化学核小体图进行了比较。分析表明，酵母和小鼠基因组都具有跨越核小体对的高 DNA 可弯曲性的保守特征。...此外，作者将分析扩展到转录因子结合位点，并令人惊讶地发现小鼠基因组中 CTCF 结合位点的可循环性显着提高。...我们的方法被称为“scziDesk”，交替迭代地进行数据压缩、数据重建和软聚类，结果在模拟数据和真实数据中都表现出良好的兼容性和鲁棒性。...对于通过 1000 Genomes Project 公开提供的 2504 个基因组，作者为一组定性和定量性状推导出了它们的基因组特征。
2 方法 训练数据集 … 从蛋白质数据库(PDB)中检索蛋白质-配体复合物的原子结构，然后用标准氨基酸残基替换非标准氨基酸残基，用ICM-Pro软件对缺失的残基和环进行建模，来优化蛋白结构。...为了尽可能减少偏差，研究人员使用TMalign软件计算了数据集中每对蛋白质链的结构相似性，得到11,301×11,301结构相似性矩阵。...图2 3.2 表皮生长因子受体(EGFR) EGFR是一种酪氨酸激酶家族的跨膜蛋白。EGFR的过度表达与各种类型的肿瘤有关。...为了评估BiteNet从非结合构象开始检测结合位点的能力，文章模拟了非结合构象到结合构象的转变，图3c显示，正构结合位点的概率得分稳定上升，而系统的能量在下降，相对于正构结合位点在起始（未结合）构象的均方根偏差...图6 图6b显示了BiteNet与fpocket和P2Rank所花费的时间。在单个GPU上运行的BiteNet的性能优于在多个CPU上运行的P2Rank。
图1 DeepWalk模型的游走与训练流程 基于图卷积的方法：从图上采样序列进行建模的方式简单直接，但由于从原始图结构到序列的转换过程中存在信息损失，其效果存在较大的局限性，因而如何将图结构直接建模到神经网络中成为了图神经网络研究的关键问题...但传统的图神经网络缺乏对用户请求时间和所处位置的实时感知能力。因此如何从图蕴含的丰富信息中挖掘出匹配当前时空场景的候选集合，同样是一大挑战。...图8 动态负样本采样流程 上述3个优化点的迭代在多个主广告位落地，并在衡量广告营收的RPS（Revenue Per Search）指标提升约5%~10%。...如下图10所示，当用户请求到达时，从空间子图中获得用户在当前位置的兴趣，从时间子图中获得用户在多个时间的兴趣，从时间&空间子图中获得用户在当前位置下多个时间的兴趣，并结合全局兴趣及当前时间，进行多视角融合...使用时空信息及用户长期兴趣对用户短期行为序列进行激活时，涉及到多个因子协同激活的问题，业界常见的方案如下图11所示： 图11 多因子协同激活 在美团LBS的业务场景中，各个激活因子之间可能会相互影响，
为了研究DST页面浏览的趋势，我们首先使用Python脚本从维基百科数据库中提取数据。使用了从2008年到2015年的浏览量。...相反，我们只需要指定一些约束条件，就会自动为我们导出。GAM如何做到这一点？ 反拟合算法 为了找到适合数据的最佳趋势线，GAM使用称为反拟合的程序。...反拟合是一个迭代地调整GAM中的函数的过程，以便它们产生使预测误差最小化的趋势线。一个简单的例子可以用来说明这个过程。 假设我们有以下数据： ? 图4.示例数据集，由两个预测变量和一个结果变量组成。...但这在时间序列中是不可能的，因为数据点是时间依赖的，所以训练集中的数据仍然会与测试集数据携带基于时间的关联。这需要不同的技术来验证时间序列模型。...概要 时间序列分析是一种技术，可以推导出一段时间内的趋势，可用于预测未来的数值。广义相加模型（GAM）通过识别和累加多个函数来实现这一点，从而得到最适合数据的趋势线。
RcisTarget 是一个用于基因调控网络构建和转录因子分析的R包。...RcisTarget 的功能主要集中在以下几个方面：识别潜在的调控转录因子：从输入的基因列表中推测哪些转录因子可能调控这些基因。...基于转录因子结合位点（motif）及其基因组范围内的保守性得分，确定相关的转录因子。基于motif的富集分析：检测输入基因集中哪些 motif 富集。...调控网络构建：构建转录因子与目标基因之间的调控网络。输出网络图或相关性矩阵，便于后续分析。...跨物种的通用性: 一个保守的调控区域或 motif 在多个物种中表现出一致性，表明它可能对不同物种的类似功能起作用。如何衡量保守性？
为了减轻低纹理的影响，该框架将视觉Transformer与迭代式自蒸馏机制相结合。通过在多个数据集上进行实验，展示了GasMono框架在室内自监督单目深度估计方面的最先进性能。...我们通过利用多视几何方法从单目序列中估计粗略的相机姿态来缓解大旋转的问题。然而，我们发现由于训练集中不同场景间的尺度不确定性，直接使用几何粗略姿态并不能提升深度估计的性能，这与直觉相悖。...此外，还设计了一个PoseNet来进一步改善姿态，特别是基于重建和目标图像的粗略旋转。AlignNet和PoseNet只在训练过程中使用。 3.1....算法1 迭代式自蒸馏系统ISD 3.2.2 迭代自我蒸馏 我们提出一个过拟合驱动的迭代自我蒸馏(ISD)过程，以获得最小像素重投影误差的深度图，为任何特定训练样本提供更准确的标签。...实验结果 本文的实验结果主要通过在多个数据集上分析和比较GasMono框架的性能来进行评估。
例如：假设子集中包含2000个元素，搜索引擎所做的就是使用排名因子中的两到三个因素对整个数据库进行查询，找到针对这两三个排名因子得分较高的前2000个网页。...然后搜索引擎再把所有排名因子整合进这2000项搜索结果组成的子集中并进行相应的网站排名。...他们两人从理论上证明了不论初始值如何选取，这种算法都将能够保证了网页排名的估计值能够收敛到它们就有的真实值。值得一提的是，这种算法的执行是完全没有任何人工干预的。...理论问题解决了，但在实际的应用中，互联网上网页的数量是巨大的，上面提到的二维矩阵从理论上讲有网页数目平方之多个元素。如果我们假定有10亿个网页，那么这个矩阵就要有100亿亿个元素。...选择导入链接时应首先考虑对方网站的内容如何，然后再考察其导出链接的数量进行决策。而在建立本站的导出链接时则应尽量使自己网站的PageRank维持在最大回馈和最小流失上。
文章主要是预后模型构建和验证，富集分析佐证代谢方向，外部数据支持预后相关基因在测试集和验证集的表现。...Cox->模型诞生 • 测试集和验证集中绘制ROC曲线、风险曲线、热图、生存曲线（模型基本展示标配） • 结合临床特征和预后模型进行单因素、多因素cox分析（看预测模型是否可作为独立预后因子） • 在...；依据risk score阈值，将样本分为high risk和low risk 两组，进行生存曲线的绘制； 2.2 独立风险因子 基于上面构建的预测模型，在TCGA-LIHC和GSE14520中以risk...期样本中对high risk和low risk分组进行生存曲线绘制，以说明该模型的预测结果可作为独立预后因子； 2.3 构建列线图 对测试集和验证集，基于TNM分级、risk score进行列线图的绘制...2.5 外部数据印证 这里主要用到了Oncomine、TIMER、HPA、cbioportal数据库，从基因表达、蛋白表达和基因突变三个方面对预后相关的4个基因在肝癌中的情况进行探索，佐证其在TCGA和
std::cout << "键值对数量: " << umap.size() << std::endl; umap.clear(); 三、哈希表 哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，用于快速存储和查找数据..._n：存储有效数据的个数，用于计算负载因子并触发扩容操作。...private: vector _table; // 指针数组 size_t _n = 0; // 存储了多少有效数据 构造函数和析构函数 构造函数：初始化哈希表大小为 10...析构函数：遍历每个桶的链表并释放所有节点的内存。...否则，将该节点从链表中删除。
我们得出结论，基于3D LiDAR的多机器人协作地图构建和多源融合SLAM系统，结合深度学习，将是未来的新趋势。...基于图优化的SLAM系统 Shan介绍了LeGO-LOAM算法，用于实时的六自由度地面车辆姿态估计，Jens构建了一个基于surfel的地图，并通过利用当前扫描与surfel地图的渲染模型之间的投影数据关联来估计机器人的姿态变化...然后，它使用附加的后端将IMU预积分因子，LiDAR里程计因子，GPS因子和回环检测因子放入一个因子图优化模型中，以进行联合优化，以获得机器人的全局一致姿态。...首先，从历史的角度回顾了SLAM的起源，通过比较和分析基于过滤方法的经典SLAM的特征，提出了基于优化方法的现代SLAM系统框架。...多线LiDAR，也称为3D LiDAR，使您能够同时扫描多个横截面的轮廓。如今基于3D LiDAR的SLAM广泛应用于室外移动机器人和自动驾驶领域。
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