机器学习想解决什么问题？答案是机器学习的野心很大，希望用机器解决一切人们期望解决的问题，比如文字/语音/图像识别、与人对话、完成科研任务等等，总之希望机器可以具备甚至超越人类智慧。 虽然现阶段机器学习...【查看原文】
数据无处不在——视频、图像、文本、文件，以及地理空间、多维数据等等。然而，以其原始形式，这些数据对于监督式机器学习（ML）和人工智能（AI）而言几乎没有用处。我们如何利用这些数据？我们如何记录我们的智
机器学习人工智能
数据智能老司机 2023-12-25
误差函数可以理解为一个衡量模型预测结果与真实观测值之间“差距”的函数。在机器学习中，我们训练模型的目标就是通过最小化误差函数，使模型的预测结果尽可能地接近真实观测值。 可以把误差函数比喻成一个考试的评分标准。假设你参加了一次数学考试，老师给了你一套题目，你要用自己的知识来解答。当你完成了所有题目，你的答案和标准答案进行对比，计算出你每个问题的得分。你的得分和标准答案的差距就可以看作是你的误差。 在机器学习中，我们也有一个类似的过程。我们有一组已知的输入数据和对应的真实观测值，我们用模型来预测这些数据的结果
机器学习
性情程序猿 2023-08-02
一、科研背景生物医学是综合医学、生命科学和生物学的理论和方法而发展起来的前沿交叉学科,基本任务是运用生物学及工程技术手段研究和解决生命科学，特别是医学中的有关问题。机器学习技术能利用复杂的算法在大规模、异质性数据集中进行运行,在生物医学方面、人类基因组项目、癌症全基因组项目、等项目上都表现出了巨大的潜力，收集并分析与医学疗法和患者预后相关的大量数据集或能将医学转化称为一种数据驱动、以结果为导向的学科，其对于疾病的检测、诊断都有着非常深远的影响。CADD（Computer Aided Drug Design
人工智能机器学习深度学习
积木奎 2023-05-17
机器学习（ML）已经证明是一种非常强大的工具，可以从数据中学习并提取模式。过去十年中，生成、存储和处理大量数据的能力以及轻松访问计算能力的进步，促成了机器学习领域的许多进展，如图像识别、语言翻译和大型
数据智能老司机 2024-06-28
研究背景发现新的固体电解质（SEs）对于实现全固态锂电池更高的安全性和更好的能量密度至关重要。在这项工作中，来自韩国基础科学研究院的Heejin Kim和韩国西江大学的Seoin Back等人报告了机器学习（ML）辅助的高通量虚拟筛选，以识别新的SE材料。这种方法通过替换原型结构的元素扩展了化学探索的空间，并通过应用各种ML模型加速了性质的评估。通过DFT计算和AIMD验证了筛选结果。所提出的先进筛选方法将加速能源材料的发现和应用。图文详解（1）化学空间扩展为了发现有前途的SEs，探索现有数据库
朱老师讲VASP 2024-01-17
新股东进场，创始人退任董事会主席。
时代财经 2024-12-27
一键部署 Agent，自动采集 Docker 相关的日志、指标等数据， 在观测云平台一键开启监控 Dashboard 和监控器，实时观测容器运行情况，使容器可观测性变的方便、快捷、高效。
可观测性用观测云 2024-12-27
开卖冲泡奶茶。
超火爆！100位美国达人，100位东南亚达人，现场选品、品牌种草、纯佣合作！
未来一氪 2024-12-27
25款腾势D9标配天神之眼 。
韩永昌 2024-12-27
“新气象”
36氪的朋友们 2024-12-27
风向标。
投资界 2024-12-27
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DataEye 2024-12-27
校招最大的坑，挤满最顶尖的毕业生
创始人是华科系
智能车参考 2024-12-27
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