当项目变得越来越大时,有效地管理计算资源是一个不可避免的需求。Python与C或c++等低级语言相比,似乎不够节省内存。
自然界中充满了各种各样的微生物,例如结核杆菌(导致肺结核)、霍乱弧菌(导致霍乱)等严重危害了人们的健康。而在人类历史上,感染这...
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注,特别是混合专家(Mixture-of-Experts:MoEs)这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)...
作者:李宝珠 编辑:李玮栋、xixi,三羊 地震的发生涉及诸多变量,「预测」存在挑战,但余震发生次数及强度的预测已取得重大进展。
简单地说,支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。
科罗拉多州国家大气研究中心 (NCAR) 的研究人员利用 NeRFs 神经网络,将太阳的二维图像转换成三维重建图像,首次揭示了太阳的两极。
生成式大语言模型(LLM)可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而,大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述,这可能会损害用...
岁序更替,华章日新。在刚刚过去的 2023 年中,AI for Science 带来了太多惊喜,也埋下了更具想象空间的种子。
Jupyter Notebook(前身为IPython Notebook)是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具,广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育...
模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分,用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵,准确性,精度,召回率和F1分数。
AI for Science 的新成果、新动态、新视角抢先看—— * DeepMind 最新研究 FunSearch 登 Nature * 谷歌推出医疗保健行业模型 MedLM * 晶泰...
GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人,但开源模型一直在变得越来越好,并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。在开源类别...
本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”,这些参数都可以通过实验...
在股票市场交易的动态环境中,技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组,并捕获数据分布的复杂、多模态结构。
在本文中,我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务,并以一种好的方式给出结果。
Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法,如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等
风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量,它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一...
内容一览: 使用传统方法分析化学系统与外场的相互作用,具有效率低、成本高等劣势。中国科学技术大学的蒋彬课题组,在原子环境的描述中...
多孔材料的水吸附等温线是一个非常重要的参数,但这一参数的获得并不容易。这是因为多孔材料种类过多、结构多元,通过实验和计算的方式...