预测性
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 ......
数据分析与预测模块
要开发一个数据分析与预测模块，你可以遵循以下一般性的步骤： 明确目标： 定义你的分析和预测模块的具体目标。确定你要解决的问题是什么，以及你希望从数据中获得什么信息。 数据收集与清洗： 收集与你问题相关的数据。确保数据是完整的、准确的，并且包含所有必要的字段。进行数据清洗，处理缺失值、异常值和重复数据 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
GS | Julius报告：基因组预测的准确性
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
GS | Julius报告：利用基因组信息预测遗传变化
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
批量生成AF2预测的mCherry+split intein序列
所需文件列表： 文件介绍： （1）Junction_seqences.dat为连接序列，其格式如下： （2）Seq_of_IntN.dat为Intein的N端序列，其格式如下： （3）Seq_of_IntC.dat为Intein的C端序列，其格式如下： （4）./seq_for_predict/ 为 ......
汽车销量预测平台 实训项目
汽车销量预测平台为博主大三与同学的小组作业，源代码在已上次至github：Simmon2333/Intelligent-Car-Sales-Forecasting-Platform: 智能汽车销量预测平台，但是功能偏汽车网站多一点 (github.com) 文件包括： （一）01-项目立项报告 （二 ......
LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架
文章首发于公众号：机器感知 LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架 LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition 本文研究了如何高效地组合 ......
2024年预测，这五类业务欺诈威胁将激增
全球范围内的欺诈损失正呈现惊人的增长趋势，给企业和消费者带来了巨大的困扰和损失。据估计，全球欺诈损失高达5.4万亿美元，而英国的欺诈损失约为1850亿美元。在美国，金融服务公司的欺诈成本增加了9.9%，凸显出这一问题的严重性。 这一增长趋势背后的主要原因是技术进步和社会工程学的不断发展。随着人们越来 ......
使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质
在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。 https://avoid.overfit.cn/post/7cfa0930651b4b4cac912952d8c53d54 ......
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化 ......
数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34754 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xingyu Lan 企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.B ......
R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明。 分析思路 1.利用这么多天的数据，按照算法先算出每天的日平今年空载率，绘制成 ......
【Python大数据分析课程设计】——心血管疾病数据分析和预测模型
一、选题背景 心血管疾病是全球范围内主要健康威胁之一，而通过大数据分析揭示相关模式和趋势对于疾病预防和管理至关重要。社会上心血管疾病的不断增加与现代生活方式、不良饮食和缺乏运动等因素密切相关，对健康系统和经济造成巨大负担。在技术飞速发展的今天，大数据分析为深入挖掘潜在的健康信息提供了前所未有的机会， ......
R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34723 原文出处：拓端数据部落公众号 通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。 数据介绍 某年度随机抽取的 1000 个移动通信客户。因变量是他们来年的流失行为（0= 未流失，1=流失）。 ......
【Python高级应用课程设计 】大数据分析——银行客户认购产品预测
一、选题背景 随着大数据时代的到来，银行客户认购产品的预测分析变得越来越重要。在竞争激烈的市场环境中，银行需要更好地了解客户需求，提供更精准的产品推荐和服务，以提高客户满意度和忠诚度。同时，通过预测客户认购产品，银行可以更好地规划产品线和营销策略，提高业务效益和盈利能力。本选题旨在通过对银行客户的大 ......
八字命运API接口：预测未来，把握机遇
随着人们对个人命运的关注度不断提高，很多人开始寻找各种方法来预测未来，把握机遇。而其中一种被广泛使用的方法就是八字预测。通过分析个人的生辰八字，可以揭示出一个人未来的发展趋势和潜在的机遇。如今，挖数据平台提供了一个八字命运API接口，可以帮助用户进行八字预测，免费算命，让人们更好地了解自己的未来。 ......
2024年 Kubernetes 四大趋势预测
Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。Kubernetes 最大的吸引力之一在于其可扩展性和跨环境的广泛用例。但是，强大的灵活性也带来了复杂性。Kubernetes ......
transformer 预测 ENSO
第一篇《A self-attention–based neural network for threedimensional multivariate modeling and its skillful ENSO predictions 》 发表在Sci Adv. 张荣华 起名3D-Geoforme ......
R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和 ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......
当 ChatGPT 有了身体会怎样？《Nature》预测 2024 科技大事丨 RTE 开发者日报 Vol.112
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
生成式AI大爆发，2024年人工智能3大发展趋势预测
通过利用内置的AI算法模型和AI识别技术，可以通过对监控视频流的智能分析和检测，可以实现人脸识别、人脸检测、区域入侵、车辆检测及识别、睡岗离岗、烟火检测等 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
【python爬虫课程设计】大数据分析——土壤、菌类、环境对乔木植物的生存影响数据的预测模型
选题方向：2.大数据分析 一、选题背景介绍 新华社北京7月18日电 全国生态环境保护大会17日至18日在北京召开。今后5年是美丽中国建设的重要时期，要深入贯彻新时代中国特色社会主义生态文明思想，坚持以人民为中心，牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，把建设美丽中国摆在强国建设、民族复兴的突出位置 ......