关于 预测 的文章

第1章 引言二十一世纪的第二个十年是一个快速技术革新的时期。强大的计算机、快速的网速和智能设备以及爆炸性的科技产业的扩散，共同创造了在深度和广度上前所未有的信息洪流。这种数据流太庞大了，仅靠人类是无法...

新闻公告面对多种新型抗体药物的快速发展，疫情新常态下首次回归线下的华人抗体协会2022年年会，将于2022年10月30日（周日）在美国马萨诸塞州剑桥市(Cambridge, MA)召开,年会主题为：A...

——介绍——传统的蛋白质序列设计方法，如Rosetta中FastDesign，是利用rotamer library对氨基酸进行采样，在势能面上采用蒙特卡洛模拟不断循环迭代得到能量最低的序列。继深度学习...

来源：机器之心本文约7000字，建议阅读10+分钟本文会解释为什么深度学习的基础其实不同于统计学，甚至不同于经典的机器学习。深度学习和简单的统计学是一回事吗？很多人可能都有这个疑问，毕竟二者连术语都有...

胶质瘤是最常见的脑部恶性肿瘤，患者的平均生存时间为18月。对患者的生存时间基于分子标志预测，可以找出具有治疗潜力的患者。通过汇总多个模型的预测结果，可以构建更加具有鲁棒性，范化能力更强的模型，这在机器...

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获202...

点击上方“图灵人工智能”，选择“星标”公众号您想知道的人工智能干货，第一时间送达                         来源：dataxon   译者：Ahong机器学习人人都在谈论，但除了...

随着大数据时代的带来，机器学习正改变着生物医学的三大领域---临床诊断、精准疗法和健康检测。作为临床研究的新风口---利用机器学习方法构建和验证临床预测模型已经成为炙手可热的研究领域。今天小编给大家分...

——背景——薄层色谱(TLC)广泛用于合成化学实验室，是一种最常用的分析方法，可用于有机反应的监测以及柱色谱分离过程中确定目标化合物的位置。这项技术简单易用，成本低廉，却十分强大，能给出非常丰富的信息...

最近，高度成功但不透明的机器学习模型激增，这引发了对可解释性的迫切需求。该毕业论文通过新颖的定义、方法和科学综述解决了可解释性问题，确保可解释性在现实问题的背景下是有用的。我们首先定义什么是可解释性，...