参数的关键词检索结果

调谐随机森林超参数的视觉指南

A Visual Guide to Tuning Random Forest Hyperparameters

超参数调谐如何在视觉上改变随机森林,后期的视觉指南进行了随机森林超参数的视觉指南,首先是迈向数据科学的。

调整决策-Tree超参数的视觉指南

A Visual Guide to Tuning Decision-Tree Hyperparameters

超参数调整如何视觉更改决策treesthe之后,在调整决策树超级方面的视觉指南首先出现在数据科学上。

玉米收获模型中选定参数的扰动

Perturbations Of Selected Parameters In The Corn-Tractor Model

图1:用fluke cases1.0对参数空间的一部分进行划分。该案例的利润率和工资轴的利率上有剧院上的开关点。第三个开关点以中等利润的利润存在。Table1:第一个示例ParactorStype I II TractorStype I II TractorStractorstortor Inputor的技术参数,每个拖拉机(A)和大约0.3062262/5labor每个拖拉机输入(b)和大约233.696720 tractor contres tractor corner(n tractor perthor cormant)( (α)每个蒲式耳玉米(β)αIBI/AI850年拖拉机的120卢

彼尔姆理工大学科学家提出了一种高精度测定材料参数的方法

Ученые Пермского Политеха предложили методику высокоточного определения параметров материала

为了详细描述再结晶过程,我们开发了一个包含一整套参数的模型。彼尔姆理工大学的科学家提出了一种确定它们的方法,确保计算和实验之间最准确的对应

用于估计超导量子处理器汉密尔顿参数的新协议可以提高精度

Novel protocols for estimating Hamiltonian parameters of a superconducting quantum processor could improve precision

柏林自由大学、马里兰大学和 NIST、谷歌 AI 和阿布扎比的研究人员着手稳健地估计超导量子模拟器中玻色子激发的自由哈密顿参数。他们开发的协议概述在 arXiv 上预先发表的一篇论文中,可能有助于实现超越传统计算机极限的高精度量子模拟。

项目研究科学家-I

Project Research Scientist-I

印度科学教育与研究学院 - 浦那。用于评估儿童生长和发育的身体成分和代谢参数的规范基线特征:关于营养不良影响的多地点研究

项目研究科学家-I

Project Research Scientist-I

印度科学教育与研究学院 - 浦那。用于评估儿童生长和发育的身体成分和代谢参数的规范基线特征:关于营养不良影响的多地点研究

[植物学 • 2020] Laobambos calcareus(禾本科:Bambusoideae:竹科) • 在老挝喀斯特地区新属中发现第一个多汁竹子,具有对季节性干旱的独特适应能力

[Botany • 2020] Laobambos calcareus (Poaceae: Bambusoideae: Bambuseae) • Discovery of the First Succulent Bamboo in A New Genus from Laos’ Karst Areas, with A Unique Adaptation to Seasonal Drought

Laobambos calcareus Haev., Lamxay & D.Z.Li, in Haevermans, Mantuano, Zhou, Lamxay, Haevermans, Blanc et Li, 2020. DOI: 10.3897/phytokeys.156.51636 摘要茂密的丛林旗舰物种,木本竹子(禾本科 - 竹亚科)以其 同步开花以及某些物种可以在热带或温带环境中形成广阔的“竹林”。在其自然分布的部分地区,竹科成员对环境参数的季节性(例如霜冻或季节性干旱)产生了各种适应。这里描述的一个新分类单元,Laobambos calcareus,在显示第一个有记录的竹子肉质

RT-Tekhpriemka 在行业代码大会上展示 Qphorus 量子化学平台

«РТ-Техприемка» представила квантово-химическую платформу Qphorus на конференции «Код индустрии»

该解决方案专为分子结构和性质以及具有指定参数的材料的数字建模和可视化显示而设计

使用 Amazon Bedrock、LangChain 和 Streamlit 的医疗报告分析仪表板

Medical reports analysis dashboard using Amazon Bedrock, LangChain, and Streamlit

在这篇文章中,我们演示了概念性医疗报告分析仪表板的开发,该仪表板结合了 Amazon Bedrock AI 功能、LangChain 的文档处理和 Streamlit 的交互式可视化功能。该解决方案通过上下文感知聊天系统将复杂的医疗数据转化为可访问的见解,该系统由 Amazon Bedrock 提供的大型语言模型和健康参数的动态可视化提供支持。

可识别的多视因果发现而没有非高斯性

Identifiable Multi-View Causal Discovery Without Non-Gaussianity

我们在多视图结构方程模型(SEM)的框架中提出了一种新型的线性因果发现方法。我们提出的模型通过假设差异多样性而不是视图,从而使非高斯干扰的众所周知的假设更加广泛地适用。我们证明了模型的所有参数的可识别性,而没有对SEM的结构进行任何进一步的假设。我们进一步提出了一种基于多视图独立组件分析(ICA)的最新进展的估计算法。提出的方法是…

土地端口检查:CBP应改善扫描系统的绩效数据和部署计划

Land Port Inspections: CBP Should Improve Performance Data and Deployment Plans for Scanning Systems

Gao找到了什么。海关和边境保护局(CBP)使用非侵入性检查(NII)系统,例如X射线机,在陆地港口(POE)中检查车辆和旅行者。作为此过程的一部分,CBP官员使用大型NII系统来扫描整个车辆及其内容。这些扫描产生了CBP官员审查以帮助检测非法药物或其他违禁品的图像。在2020年,为了增加车辆扫描,CBP开始将这些系统部署到预启用检查区域,然后再由CBP官员采访旅行者。以前,通常仅在官员确定采访后需要进一步检查时使用NII系统。对美洲桥桥梁的预启用检查区域中部署的非侵入性检查系统,El Paso,TexASCBP,TexASCBP使用性能数据来帮助确保大规模的NII系统运行,但没有定义所有关键

perm理工学院的科学家告诉我们是否可以与AI联系以寻求心理帮助

Ученые Пермского Политеха разработали модель для эффективного производства энергии из природного газа

PERM理工学院的科学家提出了计算安装参数的计算机模型,使您可以达到90%的甲烷处理,并为远程区域创建经济的能量复合物

用超声的力量彻底改变血液检查

Revolutionizing Blood Tests with the Power of Ultrasound

Kaunas技术大学和立陶宛健康科学大学的开创性研究揭示了对低频超声对血液参数的影响的新见解。由Vytautas Ostasevicius博士领导的团队研究了不同的超声强度和持续时间对血液样本的影响。他们的发现发表在《应用程序》期刊[…]

苹果情报基金会语言模型技术报告2025

Apple Intelligence Foundation Language Models Tech Report 2025

我们介绍了两种多语言的多式联运基础语言模型,使苹果智能在苹果设备和服务上具有功能:(i)通过建筑创新(例如KV-CACHE共享和2位量化量化的培训)为Apple Silicon优化了〜3B参数的启用式启动模型; (ii)建立在新型的并行轨道混合物(PT-MOE)变压器上的可扩展服务器模型,该模型结合了轨道并行性,稀疏计算的混合物和交织的全球 - 单位关注,以使高质量与竞争性成本相互交流,以使苹果的私人云计算……

通过数据驱动的校准解决基于模拟的推断中的错误指定

Addressing Misspecification in Simulation-based Inference through Data-driven Calibration

是由深层生成建模的稳定进步驱动的,基于模拟的推理(SBI)已成为推断随机模拟器参数的主力。但是,最近的工作表明,模型错误指定会损害SBI的可靠性,从而阻止其在仅可用的拼写模拟器可用的重要应用中采用。这项工作引入了强大的后估计〜(绳索),该框架通过较小的现实世界校准集的基础真实参数测量值克服了模型错误指定。我们正式规定了错误的标准……

大语言模型中的超级重量

The Super Weight in Large Language Models

最近的作品显示出令人惊讶的结果:一小部分大语言模型(LLM)参数异常值对模型的质量不成比例。 LLM包含数十亿个参数,因此这些小部分(例如0.01%)转化为数十万个参数。在这项工作中,我们提出了一个更令人惊讶的发现:修剪较少的单个参数可以破坏LLM生成文本的能力 - 使困惑度增加了3个数量级,并将零拍的精度降低到猜测。我们提出了一种无数据识别此类参数的方法…

IEEE关于模糊系统的交易,第33卷,第6期,2025年6月

IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 6, June 2025

1) Brain-Inspired Fuzzy Graph Convolution Network for Alzheimer's Disease Diagnosis Based on Imaging Genetics DataAuthor(s): Xia-An Bi, Yangjun Huang, Wenzhuo Shen, Zicheng Yang, Yuhua Mao, Luyun Xu, Zhonghua LiuPages: 1698 - 17122) Adaptive Incremental Broad Learning System Based on间隔类型-2模糊设置,并自动确定