Публикации по теме 'covid19'


Covid19 против ИИ …
Это обзор некоторых новостей об искусственном интеллекте за неделю. Доказано, что искусственный интеллект способен идентифицировать пневмонию Covid-19 в компьютерной термографии. Новое исследование показывает, что искусственный интеллект на 90% точен, когда речь идет о классификации пациентов с COVID-19. Положительные случаи верны в 84% случаев, а отрицательные — в 93%. Благодаря термографии носителей можно выявлять бессимптомно, что является большим преимуществом в условиях..
Акции, восстановленные после COVID-19. Машинное обучение приходит, чтобы объяснить.
Винный Инвестинг Акции, восстановленные после COVID-19. Машинное обучение приходит, чтобы объяснить. Использование машинного обучения для выявления общих факторов среди акций, которые вернулись в норму после краха COVID-19. Примечание редакции: Towards Data Science - это издание Medium, в основном основанное на изучении науки о данных и машинного обучения. Мы не являемся специалистами в области здравоохранения или эпидемиологами, и мнения, изложенные в этой статье, не следует..
Изучение инструментов машинного обучения — Amazon Forecast
В этом посте основное внимание будет уделено службам прогнозирования, предлагаемым Amazon Web Service, которые называются AWS Forecast . Компании проводят прогнозы результатов бизнеса уже долгое время, начиная от прогноза финансового рынка и заканчивая прогнозом спроса на розничную продукцию. Ранее статистические методы и расширенная математика использовались для прогнозирования будущих результатов, однако с развитием машинного обучения и доступностью больших данных мы можем использовать..
Как обнаружить выбросы в наборе данных с помощью визуализации данных
Постройте данные о COVID-19 с помощью Plotly и Seaborn для выявления выбросов Обнаружение выбросов - важный шаг в EDA (исследовательский анализ данных), а иногда само по себе является целью проектов машинного обучения. Практически в любом наборе данных в мире есть выбросы. Выявление и понимание выбросов может вдохновить на понимание бизнеса и привести к дальнейшим исследованиям или возможным решениям. Как применить визуализацию данных для выявления выбросов? Как построить график с..
Как построить модель, содержащую автоматически
Как мне построить модель, содержащую автоматически сгенерированную S-функцию, если у меня нет исходного кода? Моя модель содержит блок S-функции, который был сгенерирован кодером Simulink с использованием цели S-функции (rtwsfcn.tlc). Эта S-функция была сгенерирована другим пользователем, как описано на следующей странице документации: В результате Simulink создает несколько файлов, включающих MEX-файл, а также исходный код, описывающий подсистему. Однако в целях защиты..
Преобразование подсхемы SPICE в компонент Simscape
Всем привет, У меня серьезная проблема, которую я не могу решить самостоятельно. Задача: я хочу преобразовать подсхему SPICE в компонент Simscape, используя синтаксис Matlab «subcircuit2ssc (имя файла, цель)». Подсхема SPICE связана только с индукторами и взаимными индукторами. SPICE-модель: .subckt Ckt_model_series 1 2 3 4 5 6 L1 1 4 3.93e-09 L2 2 5 5.35e-09 L3 3 6 5.39e-09 K12 L1 L2 0.38 K13 L1 L3 0.45 K23 L2 L3 0.19 .концы Ckt_model_series Проблема: после..
Как я могу изменить массив ячеек с временными точками на непрерывный
Как я могу изменить массив ячеек с временными точками на непрерывную двоичную матрицу? (для панели инструментов нейронной сети) У меня есть массив ячеек 15x1 , в котором каждая ячейка представляет собой другую ячейку 50x2. Данные показывают начало пиковых событий в секундах для 50 нейронов (каждая строка представляет собой нейрон). Содержимое выглядит так: (XX{1,1}) = {[ 3.4078]} {[ 3.7273]} {0×0 double} {0×0 double} {0×0 double} {0×0 double} {[ 3.4684]}..