模型 语言llm ai
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建?
开发医疗保险欺诈识别监测模型时,选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议: 模型选择: 逻辑回归: 适用于线性关系,简单、快速,容易解释。 决策树和随机森林: 能够处理非线性关系,对异常值和噪声相对鲁棒,易于解释。 支持向量机(SVM): 在高维空间中表现良好,对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优?
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤,它直接影响模型的性能。以下是一些建议: 1. 数据准备与预处理: 数据清理: 处理缺失值、异常值,确保数据的质量。 特征工程: 提取有助于欺诈检测的特征,可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡: 处理正负样本不平衡,可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
go语言多态中的类型断言
类型断言案例 package main import ( "fmt" ) type Usb interface{ Connect() DisConnect() } type Phone struct{ Name string } /* * Phone实现了Usb 接口(是指实现了Usb接口的所有方法 ......
1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?
方便点1: 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下: 上面分析出现的问题:既然只统计:开业状 ......
C语言陷阱之 #if 不存在的宏
. . . . . 今天在使用 __BYTE_ORDER 宏判断字节序的时候,使用了如下的代码: #include <stdio.h> #include <stdint.h> typedef struct relay_frame_st { #if __BYTE_ORDER == __BIG_ENDI ......
Go语言defer的延迟执行机制
1 题目(单选题) 如下Go语言程序的输出结果是() package main import "fmt" func f1(name string) string { fmt.Println("in f1", name) return name } func f2(name string) strin ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
2024 年 AI 技术应用趋势的预测
生成式 AI 从年初开始崭露头角,到年末已经引起了轰动。许多企业正在竞相依靠 AI 提取文本、语音和视频的能力,生成能够彻底改变生产力、创新和创造力的新内容。 企业纷纷顺势而为。麦肯锡表示,像 OpenAI 的 ChatGPT 这样的深度学习算法在经过企业数据的进一步训练后,每年可在 63 个业务用 ......
TSINGSEE青犀智能分析网关V4:搭建智慧幼儿园视频AI智能监管方案
基于智能分析网关V4内的周界入侵、越界、区域入侵、徘徊等算法,自动实时监测幼儿园周边及内部存在的可疑、安全隐患行为,并能立即抓拍和告警提醒,提升幼儿园安全防范能力。 ......
智能分析网关V4基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案
TSINGSEE青犀智能分析网关V4周界安全防范方案,可以应用于各种场景,如学校、园区、住宅小区、工地、工厂、仓库、机场等。在这些场景中,利用先进的AI技术对周界进行实时监测和预警,可以实时监测周界的安全情况,及时发现异常情况并发出警报,提高安全防范的效率和准确性,保障人员和财产的安全。 ......
生成式AI技术有哪些应用场景
生成式AI是简化创意人员、工程师、研究人员、科学家等工作流程的有力工具,其使用案例和可能性涵盖所有行业和个人。 生成式AI模型可以接收文本、图像、音频、视频和代码等输入,并将新内容生成成上述任何形式。例如,它将文本输入转换为图像,将图像转换为歌曲,或将视频转换为文本。 目前生成式AI流行的应用: 语 ......
生成式AI入门指南
生成式人工智能技术使各类内容创作变得更加便捷,它能够接收多种形式的输入,如文字、图片、音频、动画、三维模型等,并据此生成全新的原创作品。 生成式AI的定义 生成式AI模型通过神经网络辨识现有数据中的规律和架构,从而创造出新的独特内容。这类模型的突破性进展之一在于,它们可以运用无监督或半监督学习等不同 ......
人工智能应用的“繁花时代”,各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起,为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而,各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途,“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状:工商银行运用超过2200个智能模型,通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
【C语言】str 系列字符串操作函数
strlen 函数 strlen 函数用于统计字符串长度 size_t strlen(const char *_Str); strcpy 函数 strcpy 函数用于将某个字符串复制到字符数组中 char *strcpy(char *_Dest,const char *_Source); strca ......
【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Ope... ......
【C语言】gets 和 puts 函数
gets 函数 scanf函数在读取字符串时遇到空格就认为读取结束,不利于读取一行字符串,gets函数就是为了解决这个问题的。 gets 函数的格式: char *gets(char *str); gets 函数从 STDIN 读取字符并把它们加载到str中,直到遇到 '\n'。gets 函数不会存 ......
Hugging Face CEO: 2024 将是AI丰收年
来自CEO的新年祝福 ❤️附加了他对于2024年人工智能界的四大预测你觉得2024年人工智能和机器学习界会是什么样的呢?欢迎留言 ......
模型层choice字段使用
1 模型表:Student表,写接口应该选择继承哪个视图类2 推荐使用自动生成路由的方式(继承ViewSetMixin及它的字类)3 但是目前来说,你先实现功能即可(至于选择哪个,慢慢体会) 4 choice的使用 -在模型类中使用 sex = models.SmallIntegerField(ch ......
TSINGSEE青犀视频边缘计算AI智能分析网关V4重磅发布
借助烟火识别技术及烟感传感器、温湿度传感器接入,对商业街道、楼宇等室外广泛区域的火情进行自动感知、识别和报警,并与消防管理系统进行联通,赋能智慧消防系统。 ......
AI智能分析网关V4:太阳能+4G智慧水库远程可视化智能监管方案
在执法车、执法船等移动执法载具上安装视频监控摄像头和定位设备,并接入到EasyCVR平台,可以有效管控执法载具,并进行有效通信,通过车载相机可以进行执法记录,平台也能对现场执法视频进行录像与存储,支持回放、下载等。 ......
LLM series: Transformer
🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处:拓端数据部落公众号 自2022年年末以来,人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速,预测数据显示,到2030年,AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年,国内主要 ......
《汇编语言》王爽第四版课程设计一答案的详细说明。
![image](https://img2024.cnblogs.com/blog/3372113/202401/3372113-20240112003846169-1280898320.jpg) ![image](https://img2024.cnblogs.com/blog/3372113/2... ......
C语言中这几种数组,弄明白了吗?int(*pai[2])[5],int *aapi[2][2], int **p[2], int *numT[5], int(*num2)[5]
int main() { int a[5]= {1,3,5,7,9}; int(*num1)[5]=&a; int *num[5]= {&a[0],&a[1],&a[2],&a[3],&a[4]}; int b[5]= {2,4,6,8,10}; int(*num2)[5]=&b; int *num ......