本文介绍了状态空间建模，其观测值来自指数族，即高斯、泊松、二项、负二项和伽马分布。在介绍了高斯和非高斯状态空间模型的基本理论后，提供了一个泊松时间序列预测的说明性例子。最后，介绍了与拟合非高斯时间序列建模的其他方法的比较。

能够以「原子精度」预测出所有生物分子结构和相互作用的 AlphaFold 3，一经面世便引起了业界的广泛讨论。8 月 13 日，在上海交通大学 AI for Bioengineering 暑期学校活动中，钟博子韬博士以「AlphaFold 3：原理，应用与展望」为题，系统性地梳理了他的学习心得，并广泛整理了来自科研界的众多相关研究成果，向大家分享...

人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。

LED、太阳能电池、光电探测器和光子集成电路 (PIC) 等光电设备是现代通信、照明和能源转换技术的核心。 这些设备的性能和效率在很大程度上取决于材料的光学特性，因此，深入理解这些特性对于推动技术进步和满足日益增长的科学及工业需求至关重要。为了应对这一挑战，实验和计算领域的研究人员通过积极开展高通量筛选工作...

渲染一个精细到头发和皮肤褶皱的龙珠3D手办，有多复杂？对于经典模型NeRF来说，至少需要同一个相机从特定距离拍摄的100张手办照片。但现在，一个新AI模型只需要40张来源不限的网络图片，就能把整个手办渲染出来！这些照片的拍摄角度、远近和亮暗都没有要求，还原出来的图片却能做到清晰无伪影：甚至还能预估材质，并从任...

传统的用于时间序列预测的非线性自回归模型（NRAX）很难捕捉到一段较长的时间内的数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据来进行预测。本文将介绍一种基于 Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 模型)并结合 Attention 机制的时间序列预测方法。作者提出了一种双阶段的注意力机制循环神经网络模型（DA-RNN），能够很好的解决上...

近日，在美国休斯敦闭幕的第13届网络搜索与数据挖掘国际会议（WSDM 2020）上，华为云语音语义创新Lab带领来自华南理工大学、华中科技大学、江南大学、武汉大学的四位学生组成的联合团队“Xiong团队”，摘得WSDM Cup 2020大赛“论文引用意图识别任务”金牌（Gold Medal）。

在动物发育过程中，胚胎随着时间的推移会发生复杂的形态变化，研究者们希望能够客观地量化发育时间和速度，并提供标准化的方法以分析早期胚胎所处阶段，更好地认知进化与发育流程。

全文下载链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于非线性混合效应 NLME模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度 {代码...} 此处，时间是从抽取样品时开始给药的时间（h），浓度是测得...

全文下载链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于非线性混合效应 NLME模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度 {代码...} 此处，时间是从抽取样品时开始给药的时间（h），浓度是测得...

本文将通过视频讲解，展示如何用python的LSTM模型对中文文本评论情感分析，并结合一个TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化实例的代码数据，为读者提供一套完整的LSTM模型分类预测的实践数据分析流程。

DeiT-LT为ViT在长尾数据集上的应用，通过蒸馏DIST标记引入CNN知识，以及使用分布外图像并重新加权蒸馏损失来增强对尾类的关注。此外，为了减轻过拟合，论文建议用经过SAM训练的CNN教师进行蒸馏，促使所有ViT块中DIST标记学习低秩泛化特征。经过DeiT-LT的训练方案，DIST标记成为尾类的专家，分类器CLS标记成为头类的专家...

统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想转而使用统计编程语言，如Stan。

SigLIP 2 是一个新型多语言视觉-语言编码器系列，通过整合基于字幕的预训练、自监督学习机制（包括自蒸馏和掩码预测）以及在线数据管理策略，对原始 SigLIP 模型进行了显著改进。这些优化使 SigLIP 2 在零样本分类、图像-文本检索以及为视觉语言模型(VLM)提供视觉表示提取方面均取得了卓越性能。模型在定位和密集预测任...

ECCV2024: Towards Reliable Advertising Image Generation Using Human Feedback

编者按：很长一段时间以来，文本识别一直都是一个重要的关于文档数字化的研究课题。现有的文本识别方法通常采用 CNN 网络进行图像理解，采用 RNN 网络进行字符级别的文本生成。但是该方法需要额外附加语言模型来作为后处理步骤，以提高识别的准确率。为此，微软亚洲研究院的研究员们展开了深入研究，提出了首个利用预训...

统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想转而使用统计编程语言，如Stan。