的情况,可以通过以下方式来实现:
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
但是我看到了一个比较狡猾的数据集(GSE133283),它官网给出来了的文件如下所示:
内容一览:对养猪业而言,母猪产仔是其中关键的一环。因此,提高猪仔成活率、确保母猪分娩过程安全,成为重要课题。现有的 AI 监测方式,存在着高设备成本与信息传输不稳定的问题,南京农业大学研究人员,利用一种轻量级深度学习方式,对母猪分娩这一过程进行早期预警和有效监测,降低成本的同时,提升了监测准确率。
Update!H5支持摘要折叠,体验更佳!点击阅读原文访问arxivdaily.com,涵盖CS|物理|数学|经济|统计|金融|生物|电气领域,更有搜索、收藏等功能! q-fin金融,共计3篇 cs.
自动机器学习是现在非常流行的一个概念,我们在进行深度学习的时候需要调整的典型超参数包括优化算法(SGD,Adam等),学习速率和学习速率调度以及正则化等。根据数据集和具体问题,深度学习专家可以进行数十到数百次实验,以找到神经网络架构和超参数之间的平衡,这些实验通常需要计算数百到数千小时。刚刚提到的这种模式仅适用于专家,那非深度学习专家呢?如果一个业余爱好者也想快速搭建一个深度神经网络,那这种半自动化的搭建方式就再适合不过了,于是现在Auto-Keras和AutoML就应运而生了。
---------------------------------接Part 12------------------------------
Vision Transformers(Vision transformer, ViT)在图像分类、目标检测和语义分割等视觉应用中得到了具有竞争力得性能。
在这一过程中,会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型,如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。
神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,可以很轻松地对多变量输入问题进行建模。
神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,几乎可以无缝地对多变量输入问题进行建模。
像长短期记忆(Long Short-Term Memory ) LSTM 递归神经网络这样的神经网络几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题。
Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models
针对不同的数据集和问题,深度学习专家需要进行几十至上百次的实验才能找到神经网络架构和超参数之间的平衡。
内容一览:鲍曼不动杆菌是一种常见的医院获得性革兰氏阴性病原体,通常表现出多重耐药性。利用传统方法,发现抑制此菌的新型抗生素很困难。但利用机器学习可以快速探索化学空间,从而增加发现新型抗菌分子的可能性。近期,国际期刊《Nature Chemical Biology》上发布了一篇研究成果,研究人员发现 abaucin 能够有效地抑制鲍曼不动杆菌。
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀,想必大家也都不陌生,但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方,尤其是对于较大的数据集而言,如果你没有适当地使用,那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。
机器之心报道 编辑:小舟、泽南 「原驼」大模型输出的内容和 ChatGPT 比,人类也无法区分谁好谁坏。 用微调的方法,现在羊驼模型也可以打 ChatGPT 了,这不是随便说说,有测试结果为证。 最近,来自华盛顿大学的 QLoRA 成为了 AI 领域的热门,很多人把它形容为里程碑级、改变规则的技术。 新方法训练出的模型在评测基准上可以做到 ChatGPT 99% 的能力,而且 33B 的版本只需要在单块 24GB GPU 上进行微调,65B 的版本只需要 46GB 的 GPU。 现在用一块 RTX 409
maven用的是win10的字符集,在winndows命令行输入chcp,返回936表示GBK,如下图:
本篇文章聊聊 GitHub 开放数据集的获取和整理,分享一些数据整理的细节技巧,以及一些相对粗浅的数据背后的事情。
在预训练之后是一个微调阶段,利用少量高分辨率样本进一步提高检测性能。借助这些有效的设计,DetCLIPv3展示了卓越的开词汇检测性能,例如,作者的Swin-T Backbone 模型在LVIS minival基准上取得了显著的47.0零样本固定AP,分别优于GLIPv2、GroundingDINO和DetCLIPv2 18.0/19.6/6.6 AP。DetCLIPv3在VG数据集上的密集字幕任务也取得了先进的19.7 AP,展示了其强大的生成能力。
相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用,是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长,对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。在传统的MapReduce框架下进行相似度计算会引入大量的网络开销,导致性能低下。我们借助于Spark对内存计算的支持以及图划分的思想,大大降低了网络数据传输量;并通过在系统层次对Spark的改进优化,使其可以稳定地扩展至上千台规模。本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例,通过实验对比,我
Bedtools是由犹他大学昆兰实验室开发的基因组算法工具集,用于广泛的基因组学分析任务。它堪称是基因组分析工具中的瑞士军刀。其设计灵活,可以轻松地与其他命令行工具集成,如 awk、grep、sort 等,使得它成为基因组研究和数据分析中不可或缺的工具之一。此外,bedtools 支持多种基因组数据格式,其中最常用的是 BED 格式,但也支持 VCF、GFF 和其他一些标准格式。由于其广泛的应用和功能,bedtools 成为了生物信息学家和基因组学者工具箱中的标准工具之一
近十年里,top-N商品推荐是隐式反馈中一个被广泛研究的课题,其目的是从大量数据中识别出用户可能偏爱的一小部分物品。
大型语言模型(LLM)通常拥有数十亿的参数,用了数万亿 token 的数据进行训练,这样的模型训练、部署成本都非常高。因此,人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的计算需求。
FAIR 的研究者提出了一种为卷积网络进行大规模端到端训练的聚类方法。他们证明了用聚类框架获得有用的通用视觉特征是可实现的。
预训练的卷积神经网络,或称卷积网络,已经成为大多数计算机视觉应用的基础构建模块 [1,2,3,4]。它们能提取极好的通用特征,用来提高在有限数据上学习的模型的泛化能力 [5]。大型全监督数据集 ImageNet[6] 的建立促进了卷积网络的预训练的进展。然而,Stock 和 Cisse [7] 最近提出的经验证据表明,在 ImageNet 上表现最优的分类器的性能在很大程度上被低估了,而且几乎没有遗留错误问题。这在一定程度上解释了为什么尽管近年来出现了大量新架构,但性能仍然饱和 [2,8,9]。事实上,按照今天的标准,ImageNet 是相对较小的;它「仅仅」包含了一百万张涵盖各个领域的分类图片。所以建立一个更大更多样化,甚至包含数十亿图片的数据集是顺理成章的。而这也将需要大量的手工标注,尽管社区多年来积累了丰富的众包专家知识 [10],但通过原始的元数据代替标签会导致视觉表征的偏差,从而产生无法预测的后果 [11]。这就需要在无监督的情况下对互联网级别的数据集进行训练的方法。
实际上跑一下cytofWorkflowbioconductor官网教程就足够了,我这里把他们的教程拓展一下,以一篇发表在nature medicine杂志的文章数据为例子,演示给大家全部的流程细节。
python中常常会遇见时间、日期相关的处理,python标准库其实就提供了非常强大的处理能力,它们是time、datetime、calendar标准库,下面是它们常见的一些用法,一起来看看吧!
AI 科技评论按:UBER AI Lab 最新研究发现卷积神经网络在处理坐标变换问题上存在惊人的「无能」缺陷,并提出了一种简单的 CoordConv 策略修复了这一缺陷。AI 科技评论把 UBER AI Lab 的这篇文章全文翻译如下。
Jieming Zhu① , Shilin He② , Jinyang Liu③ , Pinjia He④ , Qi Xie⑤ , Zibin Zheng⑥ , Michael R. Lyu⑦
https://blog.csdn.net/arpospf/article/details/98795806
研究人员构建了一个城市规模的摄影测量点云数据集,并通过大量实验,指出了大规模三维点云语义理解中面临的问题,包括如何对大规模点云进行采样和分区,是否需要使用RGB颜色信息,类别分布不均衡以及泛化性能等。
看到数据集 GSE103115,是关于:Cisplatin-induced gene expression changes in triple-negative breast cancer (TNBC) cells,是4种三阴性乳腺癌细胞系的同一个药物的不同时间的转录表达水平效应,每个处理是2个生物学重复。这个数据集发表在Cell Rep. 2019 Aug ,题目是:Modeling of Cisplatin-Induced Signaling Dynamics in Triple-Negative Breast Cancer Cells Reveals Mediators of Sensitivity. 分析策略的确是蛮有意思的
机器之心投稿 作者:余霆嵩 为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测,本实验采用最新的轻量化模型——MobileNet-V2 作为基础模型,在 CelebA 数据上,进行两级的级联 MobileNet-V2 实现人脸关键点检测。首先,将 CelebA 数据作为第一级 MobileNet-V2 的输入,经第一级 MobileNet-V2 得到粗略的关键点位置;然后,依据第一级 MobileNet-V2 的输出,采取一定的裁剪策略,将人脸区域从原始数据上裁剪出来作为第二级 MobileNet-V2 的输入;最后,
近期,大型语言模型(LLM)在零样本文本任务中展现了令人印象深刻的性能。特别是,近期的研究设计出了能够根据用户指示处理多样任务的模型[6, 30, 41]。在这个背景下,经典的方法是在多种通过自然语言描述的任务上微调模型[7, 34],从而使模型能够吸收外部提供的指示,并促进在多个领域内的强大泛化能力。 在这些进展之后,计算机视觉界开始研究将这些模型扩展到视觉和语言的情境中,从而生成多模态大型语言模型(MLLMs)。在这方面,通过视觉到语言的 Adapter 将视觉特征融合到LLM的主干中,引起了显著的性能提升,使得对需要精心设计的视觉描述的视觉和语言任务能够广泛泛化。
表格作为一种有效的数据组织与展现方法被广泛应用,也成为各类文档中常见的页面对象。随着文档数目的爆炸性增长,如何高效地从文档中找到表格并获取内容与结构信息即表格识别,成为了一个亟待解决的问题。ICDAR是一个专注于文档分析与识别问题的国际学术会议,已经连续多届设置了表格识别专题。在今年的ICDAR 2019会议上,有不少研究者在表格检测与结构识别等领域做出了新的贡献,使其有了新的进展。本课题组梳理了该会议中有关表格识别的16篇论文,总结该领域当前的研究进展与挑战。同时,值得注意的是,该会议也举办了关于表格检测与结构识别的比赛,我们对参赛队伍使用的方法与结果进行了一些讨论。
hdf5文件是一种大数据存储结构,除了目前介绍的hdf5r包之外,同时cran中的h5包,Bioconductor中的rhdf5也能够实现类似的功能。
由南京大学、中国科学院深圳先进技术研究院、商汤科技、上海人工智能实验室联合举办的第二届精细视频理解挑战赛(DeeperAction)开启,快来挑战吧! 本次ECCV 2022的DeeperAction挑战赛旨在推动人类动作理解领域研究从传统的动作识别转向更深入的动作理解任务,本次挑战赛任务关注视频动作的详细理解和真实视频的异常识别。 具体来说,组织者提出了五个基于不同任务下的具有高质量标注的视频数据集,并在此基础上组织了针对动作理解和异常识别任务的五个赛道的挑战赛,欢迎大家踊跃参赛! 挑战赛主页:https
这一节话不多说,这一期直接进入主题,开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前,先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集,之后在介绍数据结构时,也会大量使用到这些数据集。
现行版本的CMA热带气旋最佳路径数据集提供1949以来年西北太平洋(含南海,赤道以北,东经180°以西)海域热带气旋每6小时的位置和强度,按年份分别放在单独的文本文件中,以后将逐年增加。
导读 | 本篇文章将解读腾讯多媒体实验室“腾讯天籁”团队在Interspeech2020上同佐治亚理工学院和中国科学技术大学等单位联合发表的3篇论文。Interspeech是语音技术领域的国际顶级会议,今年于10月25至29日在线上举行,根据主办方发布的数据,Interspeech2020共接收到有效论文投稿 2140 篇,其中 1022 篇被接收。 ▌01 在本篇论文中,探索了语音增强领域的深度张量-向量回归模型(deep tensor-to-vector regression mode
大数据文摘授权转载自数据派THU作者:陈之炎 一直以来,Twitter是新闻的重要来源,在COVID-19大流行期间,公众可以在推特上表达自己的焦虑情绪。然而,要对Twitter上海量的COVID-19信息手动进行分类、过滤和总结,几乎是不可能做到的。这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上,作为自然语言处理(NLP)领域机器学习工具的不二选择,利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结,提高对Twitter上相关COVID-19内容的理解,以及针对这
选自arxiv 作者:Patrick Esser等 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 由于深度生成模型通常是直接生成目标图像,没有对本质形状和外观之间的相互影响建模,导致在空间转换时出现性能退化。来自德国海德堡大学的研究者提出了条件 U-Net,将变分自编码器输出的外观条件化。实验证明,这个模型能够完成条件图像生成和转换。在多个数据集上进行的定性和定量实验表明,该方法比目前最先进的方法都有所提升。 研究展示页:https://compvis.github.io/vunet/ 简介 最近
最近用于图像合成的生成模型备受关注 [7, 12, 18, 24, 49, 51, 32]。生成目标的图像需要对它们的外观和空间布局的详细理解。因此,我们必须分辨基本的目标特征。一方面,与观察者视角相关的有目标的形状和几何轮廓(例如,一个人坐着、站着、躺着或者拎着包)。另一方面,还有由颜色和纹理为特征的本质外观属性(例如棕色长卷发、黑色短平头,或者毛茸茸的样式)。很明显,目标可以自然地改变其形状,同时保留本质外观(例如,将鞋子弄弯曲也不会改变它的样式)。然而,由于变换或者自遮挡等原因,目标的图像特征会在这个过程中发生显著变化。相反,衣服的颜色或者面料的变化对其形状是没有影响的,但是,它还是很清晰地改变了衣服的图像特征。
当大家谈到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析,是因为它有很多第三方强大的库来协助,pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的:
机器之心分析师网络 作者:仵冀颖 编辑:H4O 本文重点探讨分布式学习框架中针对随机梯度下降(SGD)算法的拜占庭问题。 分布式学习(Distributed Learning)是一种广泛应用的大规模模型训练框架。在分布式学习框架中,服务器通过聚合在分布式设备中训练的本地模型(local model)来利用各个设备的计算能力。分布式机器学习的典型架构——参数服务器架构中,包括一个服务器(称为参数服务器 - Parameter Server,PS)和多个计算节点(workers,也称为节点 nodes)[1]
作者:xiaoyu 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍:一个半路转行的数据挖掘工程师
Llama 2模型中最大也是最好的模型有700亿个参数。一个fp16参数的大小为2字节。加载Llama 270b需要140 GB内存(700亿* 2字节)。
Blog: http://yishuihancheng.blog.csdn.net
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云