介绍 评级曲线 由于与河流流量连续测量相关的高成本，最好使用河流高度测量来估计流量。使用压力传感器可以连续测量水流高度。...许多不同的方法可用于求解额定曲线参数。我们使用非线性最小二乘回归来最小化评级曲线参数的残差平方和 (SSE)。残差 SSE 计算如下： 其中：X 是测量值，Y 是预测值。...对于广义加性模型，因变量取决于应用于每个预测变量的平滑函数的总和。此外，广义加性模型可以拟合具有非正态分布的误差分布的因变量。...然而，与线性或多元线性回归相比，广义加性模型由于缺乏单一模型系数而更难以解释。因此，每个单独的平滑函数对因变量均值的影响通常以图形方式传达。 方法 数据采集 数据来源于水位数据记录器。...\_date(.)) %>% ## 报告摘要统计 meflow %>% as_tibble() %>% dplyr::select %>% tbl_summary %>% as_kable
摘要 由于土壤水分含量与地球气候和天气以及干旱、洪水或山体滑坡等现象有关，因此对许多科学和专业用户来说都非常宝贵。遥感技术为连续测量这一变量提供了独特的可能性。...特别是在农业领域，对高空间分辨率绘图的需求非常强烈。然而，目前可操作的土壤水分产品只有中粗空间分辨率（≥1 公里）。...这种方法的新颖之处在于将完全由数据驱动的 ML 概念应用于地表土壤水分含量的全球估算。来自国际土壤水分网络的全球分布式原位数据是模型训练的输入。...除了检索模型本身，本文还介绍了一个收集训练数据的框架和一个用于土壤水分绘图的独立 Python 软件包。谷歌地球引擎 Python 应用程序接口为完全基于云的数据收集和检索的执行提供了便利。...研究区 介绍本研究使用的数据集，即 ISMN 网络的原位数据、S1 背向散射测量数据、Landsat-8（L8）短波反射率和热辐射率，以及全球地表模型 GLDAS 的建模地表参数。
，可以保留更多的细节，从而提供更好的可视化结果；与使用诸如曲率 [17] 之类的纯数学测量相比，这种受人类感知启发的显著性测量可以在 3D 点云 [6] 的显示和处理中提供更具视觉吸引力的结果；为了考虑人类视觉系统...，因此神经科学和心理物理学的许多研究表明，应同时考虑局部特征和全局特征，这两个特征都得到心理学证据的支持[19]并已成功应用于二维图像中的显著性检测，例如[20]中提出的显著性检测算法；除了[20]中提出的算法外...为了测量局部独特性，我们将其定义为描述符空间中一个点与其 k 最近邻点之间的距离，并利用快速点特征直方图（ Fast Point Feature Histogram FPFH）描述符 [23] 来提取每个点的局部几何特征...由于局部独特性和全局稀有性对人类视觉系统都很重要，因此损失函数考虑了这两个特征的对称性，可以证明损失函数是一个带有 si 的凸函数，因此可以通过对 si 取导数并使其为零来最小化损失函数；通过最小化损失函数...损失函数中的权重系数Wij表示k最近邻点pj对点pi的加权影响，定义为： 其中 σ2 是控制常数，设置为 0.02 和 || · ||是点 pi和 pj之间的 L2 距离。
作者发现，AlphaFold2方法与优化的多序列比对一起，为63%的二聚体生成了具有可接受质量的模型（DockQ≥0.23）。...根据预测的界面，作者创建了一个简单的函数来预测DockQ得分，该函数可以区分可接受的和不正确的模型，以及相互作用的和不相互作用的蛋白质，具有最先进的准确性。...最近引入的基于液滴的转录组学平台使数千个细胞的平行筛选成为可能。大规模的单细胞转录组学是有利的，因为它有望发现许多稀有的细胞亚群。...许多传感器通过检测和识别与时间相关的信号中的单个事件来运行，如果信号较弱且存在背景噪声就很难简单的获取到以上信息。...该技术比简单的寻峰算法更准确，并且比现有的 CWT 方法快几个数量级，首次允许在传感期间进行实时数据分析。如使用单个细菌 DNA 的无扩增检测所证明的，将自定义小波应用于多峰信号可进一步提高性能。
当在分组数据框上使用dplyr时，它们将自动“按组”应用。...此图的形状非常有特色：无论何时绘制平均值（或其他摘要）与组大小，都会看到随着样本量的增加，变化会减小。...当绘制击球手的技能（按击球平均数，ba测量）与击球的机会数（ab测量）时，会看到两种模式： 如上所述，随着我们获得更多数据点，我们聚合的变化会减少。...5.6.4 实用的汇总功能 只使用平均值，计数和求和就可以获得很长的路要走，但R提供了许多其他有用的汇总函数： 衡量定位：我们使用均值mean(x)，但中位数median(x)也很有用。...当与数字函数一起使用时，TRUE转换为1，FALSE转换为0。这使得sum()和mean()非常有用：sum(x)给出x中的TRUE数，而mean(x)给出比例。
因此，广义估计方程(generalized estimating equations，GEE) 和混合线性模型(mixed linear model，MLM) 被广泛应用于纵向数据的统计分析。...广义估计方程(generalized estimating equations，GEE)： 假定每个研究对象的重复观察值间存在某种类型的作业相关矩阵（应变量的各次重复测量值两两之间相关性的大小），应用准似然函数原理...同时，它指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制 的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。协变量应该属于控制变量的一种。...广义估计方程(generalized estimating equations，GEE)建立结果变量y与协变量Z之间（每个协变量内含有对应的自变量X）的函数关系建立y的方差与平均值之间的函数关系对y构建一个...，链接因变量和自变量（很多中文教程说是协变量）线性关系的函数提取结果gee_cc as.data.frame() |> dplyr::mutate
原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...(a:d, mean)) 我们将从讨论 across() 的基本用法开始，特别是将其应用于 summarise() 中和展示如何联合多个函数使用它。... #> 1 66 264 15 1358 8 896 如果你更喜欢将所有具有相同函数的摘要放到在一起..._if, _at, _all 「dplyr」 以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...先前 filter() 和 all_vars() 与 any_vars() 帮助函数配对使用。
资料来源： Daymet/NASA Daymet 数据以 1 公里 x 1 公里的空间分辨率提供每天的数据，是美洲狮与景观相互作用的时间和空间尺度的重要资源。总共有七个测量值。...从打印语句中，我们可以看到这是一个包含 267 张图像的图像集合（尽管您的图像总数可能会随着数据集的变化而变化）。每幅图像都有七个与特定天气测量相关的波段。...每天的七次测量中的每一次都将成为我们多波段图像中的一个特定波段。这个过程最终将对我们有所帮助，因为每个波段都是由收集日期和显示的变量定义的。...我们可以使用这些信息来确定哪些数据与美洲狮在特定日期的位置有关。 重要提示：在图像集合中有许多图像，我们将创建具有大量波段的单个图像。...我们将使用字典（用大括号表示）来定义export.table.toDrive()函数的参数。
一种方法是在一系列规则的时间/空间点上密集重复地测量每个对象的变量，称为函数数据。另一种方法是在每次访问时重复收集一个功能数据。与成熟的单级功能数据分析方法相比，与高维两级功能数据相关的方法是有限的。...我们使用B样条对无限维函数系数进行平滑和估计，使用三明治平滑器估计协方差函数，并通过快速更新MCMC程序将协方差相关参数的估计与所有回归参数集成到一个框架中。...为了进行设计比较，提出了二维网格设计的均匀度概念。研究了设计与均方预测误差（SMSPE）函数的上确界之间的数学关系，然后探讨了前瞻性和回顾性设计方案的最优设计。...：在输入和输出之间具有随机时滞的系统提出了许多独特的挑战。...在本文中，我们提出了一种方法，可以从其双谱函数（BF）的至少$3B$测量值中唯一地恢复具有有限谱支持的信号（带限信号），其中$B$是信号的带宽。我们的方法还扩展到时间有限的信号。
今天为大家介绍一个 R 语言数据分析必学的包：dplyr。...dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有： filter 选择行 select 选择列 mutate 新增列 arrange 排序 summarize 生成摘要...这 5 个函数的工作方式都是相同的。...接下来，在分组后的数据框上使用 dplyr 函数时， 它们会自动地应用到每个分组。...dplyr 包时最常用的操作之一：分组摘要。
它还告诉您tidyverse中的哪些函数与基本R（或您可能已加载的其他包）中的函数冲突。...函数geom_point（）为绘图添加一层点，从而创建散点图。 ggplot2附带了许多geom函数，每个函数都为绘图添加了不同类型的图层。 ggplot2中的每个geom函数都采用映射参数。...这定义了数据集中的变量如何映射到可视属性。 mapping参数始终与aes（）配对，aes（）的x和y参数指定要映射到x和y轴的变量。 ggplot2在data参数中查找映射变量，在本例中为mpg。...要将aesthetic映射到变量，请将aesthetic的名称与aes（）中的变量名称相关联。 ggplot2将自动为变量的每个唯一值分配唯一级别（这里是一种独特的颜色），这个过程称为缩放。...对于每种美学，您使用aes（）将aesthetic名称与要显示的变量相关联。 aes（）函数将图层使用的每个aesthetic映射集合在一起，并将它们传递给图层的映射参数。
（dplyr 与 R data frames 相似) ）, 除了可用于海量数据上之外. SparkR 还支持使用 MLlib 来进行分布式的 machine learning（机器学习）....） SparkR 还提供了一些可以直接应用于列进行数据处理和 aggregatation（聚合）的函数....应用于 SparkDataFrame 每个 partition（分区）的 function（函数）应该只有一个参数, 它中的 data.frame 对应传递的每个分区....用户可以调用summary输出拟合模型的摘要, 利用模型对数据进行预测, 并且使用 write.ml/read.ml 来 保存/加载拟合的模型 ....dplyr软件包上建模的，因此SparkR中的某些函数与dplyr中同名.
例如，在研究候鸟到达繁殖地的时间是否与过去几十年大致相同，或者由于气候变化现在是更早还是更晚到达的问题中，我们收集了来自许多不同已发表研究的数据，这些数据包含了不同物种、国家、纬度等信息。...并解释dplyr包中的filter()函数用于根据条件筛选数据，这里筛选出了 Predictor 变量值为“year”的行，并将结果存储在migrationtime变量中。...summary()函数用于查看模型的摘要统计信息。...控制测量误差：AI 会给出： 检查摘要统计信息，可以看到包含测量误差后，我们的估计更加保守，标准误差较高的研究被赋予了较低的统计权重。...上述代码的结果应该与查看摘要时截距的后验分布的95%可信区间的数值相似。当想要组合效应时，interval特别有用。
ADAS函数的现有算法。...此外，在白天驾驶时，借助热摄像头，可以更好地处理图像捕获，以减少可见摄像头的冗余，由于许多原因，摄像头被广泛应用于ADAS功能中，它体积小，安装自由度高，由于摄像头具有颜色捕捉能力，可以通过较少的后期处理来区分特定的对象识别...C.雷达 雷达作为ADAS套件中的标准配置，是所有感知硬件中应用于车辆上的第一个传感器，它通过发射电磁波和接收反射波，在距离测量和相对速度检测中发挥着重要作用。...作为ADAS系统的关键传感器，雷达以合理的价格显示出独特的性能。...它对恶劣环境具有很强的鲁棒性，对光线或天气变化不敏感，由于多普勒效应，雷达信号更容易区分静止物体和运动物体，与激光雷达相比，它具有更好的探测能力，因为电磁波可以穿透许多障碍物，并反馈更多的环境信息，另一方面
plotFoldChange()函数通过接收DESeq2::results()数据框的输入列表（与pathwayEnrichment()类似），并为组成基因的倍数变化创建热图来实现这一点。...由于我们输入的数据框包含了所有测量的基因（而不仅仅是显著的基因），我们将使用 filterInput=TRUE 选项，以确保网络仅由通过标准阈值（如上所述）的基因构建。...这些是 50 个基因集，代表“具有协调表达的特定、明确定义的生物学状态或过程”（Liberzon 等，2015）。...plotPathways()函数通过将Reactome通路（或Hallmark基因集）分组到父组下，并指示每个通路在每个比较中是上调还是下调，从而帮助我们轻松识别哪些通路在不同的差异表达基因（DEG）列表中是共享的或独特的...节点的大小与统计显著性相关，而边的厚度与两个相连通路的相似性有关。
或者，其他用于统一单细胞转录组学分析的计算方法没有明确考虑批次信息，而是学习一个函数，将数据集映射到一个低维潜伏空间，然后应用这个函数将来自不同样本或批次的数据集映射到同一空间，例如scCoGAPS。...基于表达的CNV推断的计算方法也已被应用于区分许多癌症中的肿瘤细胞和非肿瘤细胞，包括各种胶质瘤、黑色素瘤、头颈癌、乳腺癌和多发性骨髓瘤。...例如，慢性粒细胞白血病（CML）细胞通常由BCR-ABL融合基因的存在来定义。...描述肿瘤和微环境的进化 虽然单细胞转录组分析技术（如scRNA-seq）以单细胞分辨率提供转录组范围的分子测量，但这些测量最终代表了时间上的单个快照。...为了推断细胞在假定轨迹中的伪时间顺序，已经开发许多计算轨迹推断方法，在癌症方面轨迹推断分析已被应用于健康和肾癌的scRNA-seq数据。
然而，就像烹饪一样，训练 SSL 方法是一门精致的艺术，入门门槛很高。虽然许多组件都很熟悉，但成功训练 SSL 方法涉及从借口任务到训练超参数的一系列令人眼花缭乱的选择。...所提出的方法是可区分的，不需要特定场景的优化。这种独特的功能支持开箱即用的表面法线估计、渲染房间尺度点云、逆向渲染和全局照明光线追踪。...与专注于将点云转换为其他表示（例如曲面或隐式函数）的现有工作不同，我们的关键思想是直接推断光线与给定点云表示的底层表面的交点。...具体来说，我们训练一组变换器，给定沿光线的少量局部相邻点，提供交点、表面法线和材料混合权重，用于渲染该光线的结果。将问题定位到小社区使我们能够训练一个只有 48 个网格的模型并将其应用于看不见的点云。...我们的模型在三个测试集上实现了比最先进的表面重建和点云渲染方法更高的估计精度。当应用于房间规模的点云时，无需任何特定于场景的优化，该模型通过最先进的新颖视图渲染方法实现了具有竞争力的质量。
该工具可应用于全球所有已测序的covid-19样本，以提供SARS-CoV-2sgRNA的综合分析。...当应用于大量已发表的胰腺癌样本(n = 803)时，Arriba发现了多种驱动融合，其中许多影响可药物蛋白，包括ALK、BRAF、FGFR2、NRG1、NTRK1、NTRK3、RET和ROS1。...本文发现噪音的加入导致了这些程序测量表达能力的系统性错误，包括对转录本丰度水平的系统性低估，以及假阳性基因和转录本数量的大幅增加 。...single-cell DNA methylome data enhances integration with transcriptome data 论文内容： 细胞DNA甲基化数据越来越丰富，发现了许多基因表达与启动子甲基化之间存在正相关...然而，用于分析单细胞甲基组数据的计算工具却远远落后。许多任务，包括细胞类型调用和与转录组数据的整合，都需要以构建一个健壮的基因活性矩阵为先决条件，但这是具有挑战性的任务。
这篇论文提出了一种新的分析神经网络层的鲁棒性的方法，通过测量属于同一类的样本的激活模式中的“非线性”水平，并将其与“记忆”和泛化水平相关联。...评分：4 置信度：4 评审人3：很有意思的工作，但还不完整 本文的贡献在于提出了一种定量的记忆测量方法，该方法基于这样的假设：一个“泛化”深度网络的深层激活应该与类内变化保持不变。...关键词：无监督学习，摘要总结，评论，文本生成 TL;DR：我们提出了一种端到端的神经模型，用于无监督的多文档摘要生成，并将其应用于商业和产品评论。...在某些情况下，Y是一个确定性函数X，包括许多监督分类场景，其中输出类Y是输入X的确定性函数。...我们还证明，当Y是远离X的确定性函数的小扰动时，这些问题以近似的方式出现。为了解决问题（1），我们提出了一种函数，与IB Lagrangian不同，该函数可以在所有情况下恢复IB曲线。
") library("stringr") library("readr") library("dplyr") library("data.table") 高效的tibble包 tibble定义了新的数据框...使用broom::tidy()广泛应用于模型数据，并以标准数据框格式返回模型输出。使用变量名非标准化求值更高效，见R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客[2]。...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。
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