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荐读论文所提出的TGformer框架用于在知识图谱中构建具有三元组级别和图级别结构特征的知识嵌入。如图1所示，首先构建了一个上下文级别的子图，以充分考虑锚点三元组中主体实体和关系的多上下文信息。在此基础上，设计了知识图谱变换器网络（KGTN），从三元组和图结构两个层面丰富实体和关系的嵌入表示。为了填补知识图谱中图级别表示和三元组级别表示之间的差距，采用语义匹配方法作为解码器来为实体嵌入打分。最后，
1️⃣：突破训练数据时效限制，实时调用外部知识（如调用Wind金融终端获取最新财报）2️⃣：通过API控制物联网设备（案例：某工厂部署后设备故障响应速度提升23倍）3️⃣：实现「思考-执行-验证」的闭环推理（实测复杂任务完成率从37%→89%）：当大模型可主动调用10万+工具时，传统SaaS软件架构将彻底重构！某电商巨头采用QWQ-32B实现：✅：用户问“为什么东北区销量下滑” → 自动调用SQL
我们就简单举一个例子把star_rating为3到4中的positive减去0.25把star_rating小于3的positive减去0.3star_ratingpositive050.98072110.737101250.945672320.729632450.99853530.408589610.65...
实用性完整性真实性艺术性交互性。
版本依赖分为三种情况：a. CUDA 决定了 Pytorch 的版本。CUDA安装参考深度学习GPU环境CUDA详细安装过程（简单快速有效） - 知乎 (zhihu.com)在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch_conda安装cuda-CSDN博客b. 有些包之间存在版本依赖关系，如Pytorch 决定了torchvi
本分享数据参考唐玮、翟胜宝（2022）的文章，选取营业收入增长率、权益收益率、股票收益率、资产负债率、企业规模等反映公司未来增长前景、风险以及信息不对称等基本面因素的替代变量与企业的账面市值比、股票收益动量、托宾Q及股票换手率这四个投资者情绪子维度进行正交化处理，以消除公司基本面因素的影响，然后将残差作为投资者情绪替代变量进行主成分分析，取合计解释力度为85%的主成分因子最终合成投资者情绪综合指数
双语评估替换分数(简称BLEU)是一种对生成语句进行评估的指标。完美匹配的得分为1.0，而完全不匹配则得分为0.0。这种评分标准是为了评估自动机器翻译系统的预测结果而开发的，具备了以下一些优点：计算速度快，计算成本低。容易理解。与具体语言无关。已被广泛采用。BLEU评分是由Kishore Papineni等人在他们2002年的论文BLEU a Method for Automati...
病害影响植物微生物组群落构建与功能适应Disease-induced changes in plant microbiome assembly and functional adaptat...
目录窗口函数rolling()expanding()ewm()聚合函数整体聚合任意一列聚合多列数据聚合单列应用多个函数不同列应用多个函数不同列应用不同函数窗口函数为了能更好地处理数值型数据，Pandas 提供了几种窗口函数，比如移动函数（rolling）、扩展函数（expanding）和指数加权函数（ewm）。窗口是一种形象化的叫法，这些函数在执行操作时，就如同窗口一样在数据区间上移动。主要讲解如
通过两个总体方差比的区间估计的学习会发现，我们的区间估计是不断站在前人经验的成果之上的，我们先知道单总体方差的区间估计的卡方分布，然后捣鼓出F分布，根据F分布的一些性质，算出总体方差比的区间估计。而公式的掌握是非常有必要的。
TCGA甲基化数据挖掘，用.idat文件导入数据的过程。
由于时间序列数据存在时序关系，因此数据之间的值存在一定的连续性，使用未来的数据验证过去的结果会使模型的验证方法不适合时序数据。
本文通过Pycharm和AutoDL帮助新手/研0跑自己数据集的入门教程
自1896年首届现代奥运会至2024年巴黎奥运会的完整奖牌统计信息，涵盖128年的体育竞技历史。3. **政策制定**：如德国奖牌数下降趋势（1984年108枚至2024年33枚）反映其体育战略调整需求；2. **社会经济**：通过奖牌分布与国家GDP、人口数据的相关性，探讨体育投入与产出的经济学模型；1. **体育科学**：可量化分析各国优势项目，如中国跳水（47金）、举重（38金）的长期竞争力
MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。分为三个表：评分，用户信息，电影信息。这些数据都是dat文件格式。读取3个数据集：#coding=gbk# MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。# 分为三个表：评分，用户信息，电影信息。这些数据都是dat文件格式# ，可以通...
基因组水平的宏基因组学揭示了铁代谢在干旱诱导的根际微生物组动态中的作用Genome-resolved metagenomics reveals role of iron metabolis...
2025年是智能体（AI Agent）的元年，大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久，这几天Manus又成为媒体头条。很多数据分析师有点慌，担心数据分析师是不是要失业了，上答案：数据分析师的春天来了！通过使用AI工具我们可以很便捷的做一些个数据清洗啊，比如说做excel的数据清洗，数据分割。过去需要通过编程，比如VBA来实现。作为一个老的数据分析师，曾经也是没日没夜的坐
对于学习Python的同志，想要深度的去研究这个语言，我们首先就需要去了解一下数组和列表的区别
NV-Embed-v2 是由 NVIDIA 開發的一個通用嵌入模型，於 2024 年 8 月 30 日在 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 上排名第一，得分為 72.31，涵蓋 56 個文本嵌入任務。它特別在檢索子類別中表現出色，得分為 62.65，涵蓋 15 個任務，這對檢索增強生成（RAG）技術的發展至關重要。該模型基於 Mistral-7B-v0
汇编内容分为七个部分，包括综合数据、各地区粮食和油料、棉烟糖料、蚕茧水果、肉禽蛋奶、蔬菜以及畜产品的成本和收益数据。特别指出的是，全国性数据中并未包含香港、澳门特别行政区和台湾省的数据。在具体数据方面，“三种粮食平均”指的是稻谷、小麦、玉米的平均成本和收益；此外，对于“规模生猪”、“规模肉鸡”、“规模蛋鸡”、“规模奶牛”，汇编中提供了不同规模（小规模、中规模和大规模）的平均数据。蔬菜的平均成本和收
值得关注的是，项目中开发的「数据清洗-特征工程-模型训练-可视化反馈」闭环框架，已在实际应用中帮助客户提升关键词排名30%以上，验证了技术方案的有效性。通过关联分析热力图（图4）发现：「页面加载速度」与「移动端适配性」呈强正相关（相关系数0.82），而「关键词密度」与「用户跳出率」呈负相关（-0.65）。使用K-means算法，将网站分为「高流量高转化」「低流量高粘性」等4类，为差异化优化提供依据
1 TransModeler的前世今生TransModeler的研发思路最早发轫于1993年MITSimLab时期，它的诞生和杨齐博士以及Caliper公司密不可分。杨齐博士1991年进入...
如上，K-S检验（柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫）->是适用于大样本的正态性检验（样本量>2000）->因子列表（分类变量）（夏皮洛-威尔克）->适用于小样本的正态性检验。:显著性P因变量（连续性变量）茎叶图就是直方图顺时针旋转90度。可见，非正态分布（丝毫不搭边）
它不仅关注经济效益，还强调环境效益，体现了绿色发展理念。在测算过程中，劳动投入以企业员工数作为代理变量，资本投入以企业固定资产净额作为代理变量，能源投入则以企业所在城市工业用电量按企业从业人员占城市城镇人员就业比重进行换算作为代理变量。期望产出以企业营业收入作为代理变量，而非期望产出则以企业从业人员占所在城市城镇人员就业比重对“工业三废”即工业二氧化硫、工业废水、工业烟粉尘排放量进行换算，作为企业
根据相关统计数据，2010年，上市公司研发支出总额约为560亿元，2011年增至995亿元，2012年为1313亿元，2013年为1516亿元，2014年为1725亿元，2015年为2279亿元，2016年为2808亿元，2017年为3257亿元，2018年为3589亿元，2019年为4000亿元，2020年为4500亿元，2021年为5000亿元。在研发人员数量方面，2021年，行业研发人员总数
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天带来的文章是图解Pandas中的两个重要的函数：stack和unstack。stack和unstack是针对pandas的轴进行重新排列的两个方法，二者互为逆操作：stack: 将数据的列columns转旋转成行indexunstack：将数据的行index旋转成列columns二者默认操作的都是最内层Pandas连载文章
在VMD-CNNLSTM模型中，LSTM用于对CNN提取的特征进行建模，并捕捉时间序列中的长期依赖关系。通过VMD、CNN和LSTM的有机结合，VMD-CNNLSTM模型能够充分利用各自的优点，实现对复杂时间序列数据的准确预测和分析。该模型在处理具有非线性、非平稳性和时序依赖性的时间序列数据时表现出色，广泛应用于金融预测、天气预测、交通流量预测等领域。VMD-CNNLSTM模型结合了变分模态分解（
ModuleNotFoundError: No module named 'pefile'
Google机器学习入门-监督学习
1.马尔可夫链马尔可夫链是一个过程，它映射运动并给出概率分布，从一个状态转移到另一个状态。马尔可夫链由三个属性定义：状态空间：处理可能存在的所有状态的集合转移概率：从一个状态转移到另一...
小波基的选择对于小波分析具有重要的影响，不同的小波基函数适合于不同的应用场景和信号特征。在未来的研究中，应该结合具体的应用需求和信号特点，进一步深入研究小波基函数的选择原则和方法，为小波分析的应用提供更好的支持。小波基的选择在小波分析中起着至关重要的作用，不同的小波基函数可以用来捕捉不同频率和尺度下的信号特征，因此对于小波基的选择需要结合具体的应用场景和信号特点进行权衡。本文将介绍小波基的选择对小
通常情况下，研究X对于Y的影响时，Y只能为一个，如果有多个则重复进行多次，即每次都只考虑单一方程估计，如果有多个Y时，将多个Y同时进行联合估计有可能会提高估计效率，即模型的拟合能力更加接近于实际数据。如果有多个Y需要同时估计，当前有两种处理方式，第一种是使用联立方程组进行估计，第二种方式则是使用似不相关回归（seemingly unrelated regression estimation，sur
点击蓝字 求求关注【风荷载信息详解】一、基本参数A区参数详解1、执行规范选择所执行的规范。2、地面粗糙度类别分为A、B、C、D四类。3、修正后的基本风压这里所说的修正后的基本风压，是指沿海、强风地区及规范特殊规定等可能在基本风压基础上，对基本风压进行修正后的风压。对于一般工程，可按照《荷载规范》的规定采用。《高规》4.2.2条规定，对风荷载比较敏感的高层建筑，承载力设计时应按基本风压的1.1...
本文主要介绍了机器学习中数据分析的常用数据可视化方法之一-——平行坐标图，以及使用python绘制平行坐标图的方法，并引用鸢尾花数据集为实例绘制平行坐标图。
根据《山西省科技计划项目管理办法》《省基础研究计划项目管理办法》等有关规定，经2024年11月21日省科技厅第26次厅务会、第41次厅党组会审议通过，现对2024年度第二批山西省基础研究计划（自由探索类）资助项目予以公示。• 更多科研干货、期刊最新动态、期刊匹配、避雷选刊，可移步公众号“Unionpub学术。
文章目录概率分布离散型概率分布前言离散均匀分布(Uniform Distribution)两点分布（伯努利分布，Bernoulli Distribution）二项分布(Binomial Distribution)泊松分布(Poisson Distribution)超几何分布(Hypergeometric Distribution)连续型概率分布连续均匀分布(Uniform Distribution
在Pandas中读取CSV数据时,会默认将第一列设为索引列index。但有时候我们并不需要索引,或者希望指定自己的索引列。这时就需要在导入CSV文件时去除默认索引。本文将介绍几种在Pandas中导入CSV数据时去除默认索引的方法。
系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开
功耗应朋友的要求，本期写一篇关于功耗的文章。 功耗板设计为什么首先讲功耗板设计呢？如果先将功耗板功耗板设计好的话，后期处理功耗问题可以很好解决。做待机功耗测试...
赫芬达尔指数（HHI）是衡量市场集中度的另一个重要指标，通过计算前五大客户销售额占总销售额比率的平方和来衡量客户集中度，以及前五大供应商采购额占总采购额比率的平方和来衡量供应商集中度。供应链集中度则提供了一个综合视角，通过计算向前5大供应商和客户采购销售比例之和的均值来评估供应链的集中风险，即（向前5名供应商采购比例+向前5名客户销售比例）/2。供应链地理距离指标则涉及到供应商和客户与上市公司之间
使用SPSS进行指数平滑方法进行序列平稳化或预测时常见问题的解决方法
生成偏随机偏态分布的核心就是伽马函数np.random.gamma()伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“卡方分布”都是伽马分布的特例。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltshape, scale = 2., 3.s = np.random.gamm
随着社会生产水平的持续提升和人们知识文化水平的不断进步，人才竞争在各行各业变得愈发激烈。在这种背景下，对于职场人士来说，理解自身优势和行业价值规律成为了迫切需求。本研究旨在通过科学的数据分析方法，提供就业市场的深入洞察，以助力职业发展。研究基于Python语言开发的网络爬虫技术，对国内大型招聘网站51job进行数据采集。
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mar
DuckDB 被誉为“数据科学领域的 SQLite”，是一个开源的、专为分析查询设计的嵌入式数据库管理系统。它与传统的行式数据库（如 SQLite，主要用于事务处理 OLTP）不同，DuckDB 采用列式存储和向量化查询执行引擎，这使得它在处理聚合、扫描和复杂分析查询时速度极快。•无需单独的服务器进程，直接作为库链接到宿主应用程序中。•专为分析查询优化，而非高并发事务处理。•提供丰富且标准的 SQ
2024年认证杯SPSSPRO杯数学建模D题(第二阶段)AI绘画带来的挑战解题全过程文档及程序
数据归一化和数据标准化都是数据预处理方法，用于使数据在不同尺度下具有可比性和可解释性。两者的主要区别在于归一化将数据缩放到0和1之间，而标准化则将数据缩放到均值为0，标准差为1的范围内。归一化和标准化的选择取决于问题的具体情况，但是这两种方法都有助于提高机器学习模型的性能和准确性。其中，xi表示数据集中的每个数据，平均数表示所有数据的平均值，n表示数据集中的数据个数。标准化后的数据呈现标准正态分布
更多内容请关注个人公众号---KS科研分享与服务---接上节（跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应）。数据合并之后，就需要跑标准的Seurat分析流程了。在《cell》文章中，作者还计算了细胞周期评分，因为我们收集到的细胞可能处于不同的分裂时期，所以看周期是很有必要的，尤其是针对具体的研究目的。在示例数据中，可以看到，各个样品细胞周期基本一致。s.g
AB Test 的基本原理看似简单，但在实际业务中能够正确使用 AB Test 却并不容易，实验者需要对实验技术和业务特征都有刻深的理解。本文我们将盘点一下 AB Test 实际应用中的那...
介绍数据中挖掘信息的一个重要手段就是可视化。本文会使用 Pandas、Matplotlib、seaborn 等流行的库，了解可视化。所有绘制图表的具体方式，你参考链接内容需要引入的包：import warningsimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seabor...
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