在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）以其出色的处理序列数据能力而备受瞩目。而深度LSTM作为LSTM的扩展形式，与普通LSTM在训练和效果上存在着一些显著的不同。

近期，在国际顶级图学习基准评测榜单OGB(Open Graph Benchmark)中，微信支付与微信看一看Embedding联合团队凭借在边性质预测任务方面的出色表现，在学者合作网络、药物反应网络以及学术引用网络三个数据集的边预测竞赛中分列第一名、第一名和第二名。边预测算法主要是基于观测到的图结构，预测未来会出现或未观测到的边...

近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与南京大学、宾夕法尼亚州立大学、清华大学等高校合作，解释时间序列预测模型的论文《Explaining Time Series via Contrastive and Locally Sparse Perturbations》被机器学习领域顶会ICLR 2024接收。该论文提出了一种创新的基于扰动技术的时间序列解释框架ContraLSP...

在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤。它涉及选择、创建和转换输入变量，以构建最能代表底层问题结构的特征集。然而，在许多实际应用中，仅仅依靠统计相关性进行特征选择可能导致误导性的结果，特别是在我们需要理解因果关系的场景中。

日志会记录下每分钟某api被访问了多少次，即一个api每天会有1440条记录（1440分钟），将每天的数据连起来观察，有点类似于股票走势的意思。

数据绑定AngularJS应用程序中的数据绑定是模型和视图组件之间的数据的自动同步。 AngularJS实现数据绑定的方式可以将模型视为应用程序中的单一来源。 视图是模型在任何时候的投影。 当模型更改时，视图反映更改，反之亦然。经典模板系统中的数据绑定

文本到图像的扩散模型在生成符合自然语言描述提示的逼真图像方面取得了惊人的性能。开源预训练模型（例如稳定扩散）的发布有助于这些技术的民主化。预先训练的扩散模型允许任何人创建令人惊叹的图像，而不需要大量的计算能力或长时间的训练过程。

新智元 新智元  新智元报道  编辑：LRST【新智元导读】研究人员提出首个可以渲染高动态范围（High Dynamic Range, HDR）自然光的3DGaussian Splatting模型HDR-GS，以用于新视角合成（Novel View Synthesis, NVS）。该方法可以根据用户输入的曝光时间来改变渲染场景的光照强度，同时还可以直接渲染高动态范围场景。比当前...

临近节假，长途自驾返乡的你是否曾为无法预知路上到底有多堵而纠结？通勤上班，作为有车一族的你是否在为路况变幻莫测的早晚高峰而烦恼？外出旅行，赶火车、赶飞机的你是否还在为担心错过班次而焦虑？不要慌，高德的驾车ETA帮你预知未来路况，让每个用户轻松成为“时间管理大师”！

模型材质贴图的作用是为三维模型赋予外观表面的纹理和颜色。它可以增加模型的细节、真实感和视觉效果，使得模型更具有逼真和吸引力。通过贴图，模型可以呈现出不同的材质，如金属、木材、布料等，并且能够模拟反射、阴影和光照效果，使模型在渲染过程中更加真实。贴图还可以用来描绘模型的细节纹理，例如皮肤的纹理、衣...

神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。

前段时间参加了Kesci的公众健康问句分类比赛，主要是一个健康领域的多标签分类问题。除去前面弃权的一些小伙伴，有幸拿到了决赛的第8名，记录一下自己的比赛经历，希望对大家有所帮助。

首先进行EDA（探索性数据分析），理解原始数据集。处理可能的缺失值或异常值（本例中没有缺失或异常）。将数据转换成浮点型，方便下一步的数据操作‘

$$ E(f ; D)=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} \mathbb{I}\left(f\left(\boldsymbol{x}_{i}\right) \neq y_{i}\right) $$

首先进行EDA（探索性数据分析），理解原始数据集。处理可能的缺失值或异常值（本例中没有缺失或异常）。将数据转换成浮点型，方便下一步的数据操作‘

只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini（2008），这表明股票的当前回...

跨模态因果对齐，让机器更懂视觉证据！来自中山大学、新加坡南洋理工大学等团队提出跨模态因果对齐框架（CRA），通过因果干预和跨模态对齐，显著提升时空定位的准确性与可解释性。相关论文已被CVPR 2025接收，代码已开源。事情是这样的——近年来随着多模态大模型的发展，视频问答（VideoQA）任务——要求模型根据视频内容回...