Публикации по теме 'covid19'


Асимметрия и кластеры финансового сектора во время кризисов фондового рынка: выводы во время…
Прогнозирование поведения финансового рынка и понимание динамики финансового рынка на основе эмпирических закономерностей в данных — сложная задача. Свойства финансовых временных рядов, такие как нестационарность, гетероскедастичность и режимы с низким отношением сигнал-шум, вызывают проблемы при наивном применении подходов статистического обучения. Хаотичный характер финансовых рынков и недавнее смещение интереса инвесторов от активного к пассивному управлению инвестициями изменили..
дфвасва
дфвасва Фото Тамара Гор на Unsplash С тех пор, как Python был выпущен в начале 1990-х годов, он вызвал много шума. Конечно, сообществу программистов потребовалось как минимум 2 десятилетия, чтобы оценить его существование, но с тех пор он намного превзошел по популярности C, C#, Java и даже Javascript. Хотя Python доминирует в области науки о данных и машинного обучения и, в некоторой степени, научных и математических вычислений, у него есть свои недостатки по сравнению с более..
Является ли восприимчивость к COVID-19 обусловленной генетической мимикрией?
Основная идея, стоящая за Циклические компоненты внутри последовательности SARS Cov 2 намекают на детерминированный паттерн внутри последовательности. Эта характеристика должна быть обусловлена ​​некоторыми детерминированными факторами. Этими факторами могут быть окружающая среда, хозяин или адаптация хозяина к окружающей среде. Следуя некоторым из этих переменных, SARS Cov-2 может адаптироваться и постоянно заражать хозяина. В ходе этого процесса адаптации будут происходить..
Почему я не могу настроить свойство ShutterAbsolute в DCAM?
Почему я не могу настроить свойство ShutterAbsolute моего DCAM с допустимым значением с помощью панели инструментов Image Acquisition? Я не могу правильно настроить свойство ShutterAbsolute моего устройства DCAM с помощью панели инструментов Image Acquisition Toolbox. В частности, значения ограничения для свойства изменяются, когда я изменяю частоту кадров устройства. Например, если устройство настроено на получение 30 кадров в секунду, граница абсолютного значения затвора может..
Рост спроса на ML и AI в мире после COVID
Учитывая, что около 5 миллионов человек инфицированы, а число случаев заболевания коронавирусом во всем мире значительно выросло, кажется, что передышки от пандемии нет. В такие времена страны вооружаются идеями и инновациями для борьбы со вспышкой. Удивительно, но международную тревогу о пандемии COVID-19 первым забил не человек, а компьютер. HealthMap, веб-сайт, управляемый Бостонской детской больницей, использовал искусственный интеллект (ИИ) для сканирования сайтов социальных..
Детектор нарушения социального дистанцирования
(Компьютерное зрение – применение CascadeClassifier и OpenCV) COVID-19 познакомил нас с такими терминами, как «социальное дистанцирование» и «физическое дистанцирование». Компьютерное зрение предоставляет огромные возможности для изучения применения алгоритмов обнаружения объектов в этой области. Вот приложение «классификатора HaarCascade» и «OpenCV» для разработки алгоритма обнаружения нарушений физического дистанцирования. Открыть резюме OpenCV расшифровывается как..
Вычислить среднее значение области с ненулевыми пикселями
У меня есть маска с областями, помеченными цифрами 1, 2 и 3. У меня есть трехмерный объем, который я хотел бы рассчитать, среднее значение пикселей соответствует этим областям. Я хочу рассчитать среднее значение регионов с номером 1, номером 2 и номером 3 отдельно. Правильно ли следующее? m = среднее (объем (маска == 1)); m = среднее (объем (маска == 2)); m = среднее (объем (маска == 3)); ПРИМЕЧАНИЕ.  Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям..