differential
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis Daqian Introduction to q-value and FDR In differential gene expression analysis, res ......
差分约束(Differential constraint)
test definition 差分约束系统 是一种特殊的 \(n\) 元一次不等式组，它包含 \(n\) 个变量 \(x_1,x_2\),\(\dots,x_n\) 以及 \(m\) 个约束条件，每个约束条件是由两个其中的变量做差构成的，形如 \(x_i-x_j\leq c_k\)，其中 \(1 ......
Detremine center or focus for plane differential system
Distinguish center and focus for plane differential system 背景 对于一个平面光滑微分系统 \[\begin{equation} \dot{x}=f(x,y),~~~ \dot{y}=g(x,y). \end{equation} \]假设 \ ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to Gradients and Automatic Differentiation
In this guide, you will explore ways to compute gradients with TensorFlow, especially in eager execution. Automatic Differentiation and Gradients Auto ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
Proj. Unknown: Deciding Differential Privacy of Online Algorithms with Multiple Variables
Paper https://arxiv.org/abs/2309.06615 Abstract 背景： 自动机A被称作查分隐私自动机：当对某些D，对任何隐私预算ε>0,该自动机是Dε-differentially private( A DiP automaton is a parametric au ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Differential Testing of Cross Deep Learning Framework APIs: Revealing Inconsistencies and Vulnerabilities
## Abstract 背景：目前对cross-framework conversion中的inconsistencies和security bugs的研究少有 本文：TensorScope Task: test cross-frame APIs in Machine Learning Librar ......
微分平坦(differential flatness)的简易理解
对于运动控制下的系统建模，如果规划控制的变量太多，产生的维度就太多，如无人机变量为12个，即12维空间，同时规划12个变量不现实，所以考虑使用少数几个变量及其有限阶导数代表其他变量，这样一来只需要对少数几个变量进行规划则可以达到对所有变量规划。 参考：https://zhuanlan.zhihu.c ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Automatic differentiation in PyTorch
## Abstract 本文：描述automatic differentiation module of PyTorch 包括：Lua Torch, Chainer, HIPS Autograd Task: Provides a high-performance environment on dif ......
论文解读（WIND）《WIND: Weighting Instances Differentially for Model-Agnostic Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：WIND: Weighting Instances Differentially for Model-Agnostic Domain Adaptation论文作者：论文来源：2021 ACL论文地址：dow ......
Fourier Analysis and Nonlinear Partial Differential Equations 阅读笔记 (第一章)
# 实分析基础 ## Holder与卷积不等式 首先从经典的Holder不等式入手. **命题: 经典情况下的Holder不等式** >设$(X,\mu)$是测度空间, $(p,q,r)\in[1,\infty]^3$满足 >$$\frac{1}{p}+\frac{1}{q}=\frac{1}{r} ......
Fourier Analysis and Nonlinear Partial Differential Equations 阅读笔记 (第一章)
# 前置知识 在进入对Littlewood-Paley理论的正式学习之前, 需要先了解一些基础的$L^p$空间的知识, 这又以实变函数论的课程为基础. 现在既然实变函数已经结课, 但$L^p$空间尚未开张, 就从周民强著《实变函数论》的第六章开始整理. ##### 定义: $L^p$空间, 本性有界 ......
《Frequency-based Randomization for Guaranteeing Differential Privacy in Spatial Trajectories》论文笔记
论文十问：Q1 论文试图解决什么问题？ 空间轨迹数据会泄漏个人隐私。因此，为了保护用户的隐私和保护效用，本文提出了一种基于效率的随机化模型。 Q2 这是否是一个新的问题？ Q3 这篇文章要验证一个什么科学假设？ Q4 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？ Q5 论文中提到 ......
使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）
大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
ChIP-seq 分析：Differential Peaks（15）
动动发财的小手，点个赞吧！ 1. 寻找差异区域 然而，识别特定于细胞系或条件的峰并不能捕获表观遗传事件的全部变化。 为了识别表观遗传事件的差异，我们可以尝试量化 IP 样本中非冗余峰组中片段丰度的变化。 我们首先必须建立一组区域，在这些区域中量化 IP ed 片段。 一种成熟的技术是产生一组非冗余峰 ......