@Test {代码...} 测试结果：例如：我期望的值是a,但是真实值却是null

在分类模型评判的指标中，常见的方法有如下三种： 混淆矩阵（也称误差矩阵，Confusion Matrix） ROC曲线 AUC值 在回归模型评价指标中，常用的方法有如下几种： MSE RMSE MAE R2 混淆矩阵(Confusion matrix) 在机器学习领域中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。 混淆矩阵的定义 混...

在工业数字化转型的浪潮中，设备剩余寿命（RUL）预测作为预测性维护的核心环节，正成为数据科学家破解设备运维效率难题的关键。本文改编自团队为某航空制造企业提供的智能运维咨询项目成果，聚焦于如何通过机器学习技术提升复杂设备的运行可靠性。项目中，我们基于MATLAB平台构建了长短期记忆网络（LSTM），并引入贝叶斯...

我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。

导读：在模型的全链路测试过程中，模型的问题统一定义成广义一致性性问题，一致性问题也是模型稳定性的基础保障，落地到具体点上从维度上划分可以分为数据不一致、延时不一致、策略机制不一致、性能不一致等几个方向，在后果衍生上都会导致模型稳定性指标抖动，预估效果不符合预期，所以一致性测试在当前大规模机器学习...

来自香港科技大学（广州）、约翰霍普金斯大学等机构的学者联合提出了提出医学世界模型（Medical World Model, MeWM），赋予了AI“预演”疾病发展的能力。

1.激活函数选择导致的；输入256维一个矩阵，经过映射，过滤，激活函数soft抽取进化是在一个范围内随机抽取负例正例来做选择的 2.因为网络中应用了dropout 3.输入模型的图片的预处理的方式与训练莫模型的图片预处理方式不一致，例如图片归一化的方式不一致以上都是可能导致差别的原因。

关注前沿科技 量子位单目深度估计新成果来了！方法名为Metric3D v2，是CVPR单目深度估计挑战赛冠军方案Metric3D的加强版。用一套模型参数，在未知环境中，同时解决带尺度深度估计和法向估计两个问题。可用于生成真实世界的几何估计：在密集场景和特殊样本上也有较好效果：无需微调和优化，可直接用于无人机感知：无需调...

本文提出了一个全卷积单阶段的目标检测模型(FCOS)。它类似于语义分割，通过按像素预测的方式来实现目标检测。它属于anchor-free模型，通过消除先验框，避免了大量的额外计算，同样也避免了先验框/候选框(anchor box)的各种超参数的设置(SSD,Yolo以及faster rcnn等目标检测模型，无一不需要手动设置先验框的尺寸和长宽比...

电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测。

波动聚集——存在相对平稳时期和高波动时期的现象——是市场数据的一个看似普遍的属性。对此没有普遍接受的解释。GARCH（广义自回归条件异方差）模型 波动聚集。图 1 是波动率的 garch 模型的示例。

在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（cross entropy）是信息论中的重要概念，主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布，通过 q来表示 p的交叉熵可如下计算：

卷积神经网络在目标检测中发挥出重要作用[1,2,3,4,5]。近期，新的网络结构[6,7]使得目标检测算法可以运行在计算力更低的硬件平台，并且性能足够媲美先进单幅图像目标检测算法。然后，视频给目标检测带来了额外的时空线索，如何利用这一线索设计更好的视频目标检测框架称为目前的主要挑战。

最近，基于生成式AI技术批量产出真/像/美的个人写真应用非常受欢迎。同时，随着 Stable Diffusion 领域开源社区的快速发展，社区也涌现了类似 FaceChain 的开源项目，帮助开发者开发个性化的真人写真生成应用。越来越多开发者对这个方向投来关注，希望得到更多灵活的开发方式。

原文链接：[链接] 假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。这三个组成部分是：记录食物日记（是/否）增加活动（是/否）家访（是/否）调查员计划调查所有  ，实验条件的组合。实验条件为要执行因子设计，您需要为多个因子（变量）中的每一个选择固定数量的水平，然后以所有可能的组合运行实验。这些因素可以...

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约...

AI生成内容已深度渗透至生活的方方面面，从艺术创作到设计领域，再到信息传播与版权保护，其影响力无处不在。然而，随着生成模型技术的飞速发展，如何精准甄别AI生成图像成为业界与学界共同聚焦的难题。来自小红书生态算法团队、中科大、上海交通大学联合提出行业稀缺的全人工标注Chameleon基准和行业领先的AIDE检测方法...