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生成模型通过歧管概括分析验证
摘要：单细胞转录组学越来越依赖于非线性模型来利用尺寸和不断增长的数据。但是，大多数模型验证都侧重于局部流动保真度（例如，平方误差和其他数据可能性指标），在对全球流形拓扑的关注很少，理想情况下应该是学习。为了解决这一问题，我们已经实施了一条强大的评分管道，旨在验证模型重现整个参考歧管的能力。Python库Cyto-Bench演示了这种方法，以及Jupyter笔记本电脑和示例数据集，以帮助用户开始工作流程。歧管概括分析可用于开发和评估模型，以了解完整的蜂窝动力网络，并在外部数据集中验证其性能。可用性：实施评分管道的Python库已通过PIP提供，可以在Github和一些Jupyter笔记本旁边检查显示其应用程序。联系人：nlazzaro@fbk.eu或toma.tebaldi@unitn.it
生成模型通过歧管概括分析验证
摘要：单细胞转录组学越来越依赖于非线性模型来利用维度和增长的数据。，大多数模型验证都侧重于局部流形的保真度（例如，平方误差和其他数据可能性指标），几乎不关注这些模型的全局歧管拓扑，理想情况下应该是学习。为了解决这一限制，我们实施了一个强大的评分管道，旨在验证模型重现整个参考歧管的能力。Python库Cytobench以及Jupyter笔记本电脑和示例数据集演示了这种方法，以帮助用户开始工作流。歧管概括分析可用于开发和评估旨在学习蜂窝动力学网络的模型，并在外部数据集上验证其性能。可用性：实施评分管道的Python库已通过PIP提供，可以在Github和一些Jupyter笔记本旁边检查显示其应用程序。联系人：nlazzaro@fbk.eu补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
课程招股说明书-Nielit Virtual Academy
模块1：生成AI的概述（持续时间：02小时）生成AI和生成AI的示例简介。生成AI的应用挑战和局限设置Python并配置必需库和框架（张量，Pytorch等）Jupyter Notes Book和Google Colab基本Tensorflow/Pytorch操作神经网络基础知识
春季2024机器学习 - UT计算机科学
在此类中，您将学习机器学习算法以在大型输入集中找到模式。我们将涵盖三种主要的机器学习技术：受监督，无监督和强化学习。您将了解回归，分类，聚类，异常检测，推荐系统和强化学习。您将使用Python和Jupyter笔记本，这是两个行业标准工具用于机器学习。
deepr.pdf-深r编程
1简介3 1.1你好，世界！。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2设置开发环境。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.1安装r。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.2交互式模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.3批处理模式：使用R脚本（**）。。。。。。。。。。。5 1.2.4编织：自动报告生成（**）。。。。。。。。。5 1.2.5半相互作用模式（jupyter笔记本，将代码发送到关联的R控制台等）。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3原子量瞥见。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4获得帮助。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.5练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
SPWLA PDDA SIG第四届年度机器学习竞赛 - 加入挑战！
感谢加拿大ConocoPhillips，我们提供了一个丰富的井log数据集，其中有10条井（8井和2台测试井）的数百个裂缝。参与者将可以访问这些数据，并负责开发可以准确识别图像日志裂缝的机器学习模型。可以使用Jupyter笔记本草案来帮助您入门 - 它成功识别了一些骨折并提供了信心水平，为基础提供了坚实的基础。
for Business
课程将涵盖AI概念及其对业务转型的影响的概述。成功实施的案例研究。Python编程和jupyter笔记本的导航的基础知识。有效处理和可视化数据的技术。回归模型在业务中的概念和应用。建立和应用分类模型的技术。降低维度降低和聚类的方法。文本分析和NLP应用程序的基础知识。了解神经网络和AI中的作用。分析时间数据和预测趋势的方法。
2022 年秋季 CIS492 / CIS 593 课程大纲 量子计算专题
第 2 周 (9/9) 线性代数 (第 2 章) 线性代数 (第 2 章) Hiram 第 3 周 (9/16) 自旋与量子比特 (第 3 章) 动手实验室 #1 (Python 与 Jupyter) Hiram/Janche 第 4 周 (9/23) 自旋与量子比特 (第 3 章) 量子门 (第 7a 章) Hiram/Mehdi 第 5 周 (9/30) 测试 #1 纠缠 (第 4 章) Hiram/Mehdi 第 6 周 (10/7) 纠缠 (第 4 章) 动手实验室 #2 (Qiskit 编程) Mehdi/Janche 第 7 周 (10/14) 贝尔不等式 (第 5a 章) 动手实验室 #3 (纠缠) Mehdi/Janche
ECE 381-应用机器学习
学分和联系时间：3个学分，3个联系时间讲师：Tao Han博士，电子邮件：tao.han@njit.edu目录课程描述：本课程是为学生准备机器学习和人工智能的新环境。该课程由两个主要部分组成：1）基本应用机器学习技术，包括深度学习，回归，分类，卷积神经网络，生成的对抗性网络和模型压缩； 2）介绍Pytorch，Colab和Jupyter笔记本，并为学生提供开发和实施机器学习解决方案的实践经验。