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MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒(10.17-10.24)

本週AI領域動態頻出,百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型,提升文檔解析與多模態能力;騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型,推動3D內容生成;Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具,聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗;華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈,推動AI向終端與實體場景加速落地,一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧! AI 大模型 百

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@nizi_60e514d097c9a

昵稱 MIAOYUN

@huamingshixunkeji

鐵路車號識別裝置:賦能鐵路貨運智能化的核心

在現代化鐵路貨運管理中,效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式,不僅效率低下、成本高昂,更因人為因素導致數據不準,已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置,正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置? 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析,對貨運

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@huamingshixunkeji

昵稱 華明視訊科技

@tecdat

Python企業投標策略優化研究:Monte Carlo、貝葉斯決策、遺傳算法、層次分析法AHP動態評分系統構建應用

全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44146 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Dandan Cao 在市場經濟中,招投標是企業獲取項目資源的核心環節,但傳統投標決策常受限於主觀經驗——要麼依賴專家評分導致公平性存疑,要麼因缺乏量化工具難以平衡風險與收益。作為數據科學家,我們團隊在服務某建築集團投標優化諮詢項目時發現,僅靠人工分析的投標方案,中標率比行業均值低1

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@tecdat

昵稱 拓端tecdat

@deephub

Pandas 缺失值最佳實踐:用 pd.NA 解決缺失值的老大難問題

做數據處理的都知道,一個 NaN 就能讓整個數據清洗流程崩盤。過濾條件失效、join 結果錯亂、列類型莫名其妙變成 object——這些坑踩過的人應該都有所體會。而Pandas 引入的可空數據類型(nullable dtypes)就是來幫我們填這個坑的。 現在整數列終於能表示缺失了,布爾列不會再退化成 object,字符串列的行為也更可控,這樣我們代碼的邏輯可以變得更清晰。 NumPy 整數類型

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@deephub

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@jdcdevloper

Dive into TensorFlow系列(1)-靜態圖運行原理

接觸過TensorFlow v1的朋友都知道,訓練一個TF模型有三個步驟:定義輸入和模型結構,創建tf.Session實例sess,執行sess.run()啓動訓練。不管是因為歷史遺留代碼或是團隊保守的建模規範,其實很多算法團隊仍在大量使用TF v1進行日常建模。我相信很多算法工程師執行sess.run()不下100遍,但背後的運行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天讓我們一

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@jdcdevloper

昵稱 京東雲開發者

@yinuo112

【機器學習】嘿馬機器學習(算法篇)第15篇:機器學習算法定位、目標,1.1 K-近鄰算法簡介【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介:1.定位、目標。2. K-近鄰算法涵蓋距離度量、k值選擇、kd樹、鳶尾花種類預測數據集介紹、練一練、交叉驗證網格搜索、facebook簽到位置預測案例。3. 線性迴歸包括線性迴歸簡介、線性迴歸損失和優化、梯度下降法介紹、波士頓房價預測案例、欠擬合和過擬合、正則化線性模型、正規方程推導方式、梯度下降法算法比較優化、維災難。4. 邏輯迴歸涵蓋邏輯迴歸介紹、癌症分類預測案

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@yinuo112

昵稱 程序員一諾python

@deephub

如何生成逼真的合成表格數據:獨立採樣與關聯建模方法對比

在數據科學的實際工作中,我們經常會遇到這樣的情況:手頭的真實數據要麼不夠用,要麼因為隱私合規問題無法直接使用,但這些數據往往包含重要的統計規律,但直接拿來做實驗或測試卻十分的麻煩。 這時候合成數據就派上用場了,簡單説就是根據現有數據集的分佈特徵,人工創造出任意數量的新數據行,讓這些"假數據"在統計意義上跟真實數據無法區分。聽起來像是是在"造假",但實際上這是一項真正的技術活——既要保證數據的真實性

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@deephub

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@openbayescom

教程上新丨MIT等推出BindCraft,直接調用AF2,實現蛋白質結合體的智能化設計

在生命體系中,蛋白質很少單獨發揮其生物學功能,而是依賴於蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)來執行復雜的生物學過程。因此,設計能夠特異性靶向和調控 PPI 的蛋白質結合物具有巨大的治療和生物技術潛力。 然而,傳統的蛋白質結合物生成方法,例如免疫接種、抗體庫篩選或定向進化,通常費力費時,並且對靶位的控制有限。 計算蛋白質設計提供了一種強大的替代方案,能夠根據特定靶標和結合位點定製結合物。而早期計算方法(

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昵稱 OpenBayes

@aigoto

面向智慧牧場的牛行為識別數據集(5000張圖片已劃分、已標註) | AI訓練適用於目標檢測任務

面向智慧牧場的牛行為識別數據集(5000張圖片已劃分、已標註) | AI訓練適用於目標檢測任務 背景 在現代智慧農業(Smart Agriculture)中,牲畜行為識別是提高養殖效率與動物健康監測的重要環節。牛作為主要的經濟牲畜之一,其行為變化往往直接反映健康狀態與生產潛力。 傳統的監測方式主要依賴人工巡查和視頻觀察,不僅耗時耗力,而且受主觀判斷影響較大。隨着人工智能(AI)與計算機視覺(Com

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@aigoto

昵稱 逐夢AI