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P4-Deep-Generative-Modeling---爱可可-爱生活---BV1jo4y1d7R6
P4：Deep Generative Modeling - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 大家好，欢迎来到MIT 6。S191的讲座4！在今天的演讲中，我们将成为，谈论我们如何使用深度学习和神经网络来构建系统，不仅，寻找数据中的模式，但实际上可以超越此范围以生成全新的合成。 基于这些已学模式的示例，我认为这是一个非常强大的想法，这是深度学习的一个特殊子领域，它获得了很多成功，并且，
P3-Convolutional-Neural-Networks---爱可可-爱生活---BV1jo4y1d7R6
P3：Convolutional Neural Networks - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 大家好，欢迎回到MIT 6。S191！今天我们要谈论的是我最喜欢的一个。 本课程的主题，这就是我们如何赋予机器视觉感，而视觉是其中之一。 我认为人类最重要的感官是视物在很多方面都非常依赖视觉，从环游世界到识别和操纵物体再到面部表情，表达和理解非常复杂的人类情感我可以肯定地说，视觉
P11-11-Differential-Diagnosis---大佬的迷弟的粉丝---BV1oa411c7eD
P11：11.Differential Diagnosis - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 所以我只是引用维基百科，诊断是对某一现象的性质和原因的鉴定，鉴别诊断是对某一特定疾病或状况的鉴别，与其他表现出类似临床特征的人，所以当医生面对病人时，他们通常会谈论鉴别诊断。 他们列出了这个病人可能有的问题，然后他们经历了一个过程，试图找出它到底是哪一个，这就是我们今天要重点讨论的
P1-Introduction-to-Deep-Learning---爱可可-爱生活---BV1jo4y1d7R6
P1：Introduction to Deep Learning - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 大家下午好欢迎收看麻省理工6S 91深度学习入门，我叫亚历山大•阿米尼，我很高兴今年能成为你们的导师，以及这种新的虚拟格式的Ava Soleimani，我们将在两周内覆盖一吨材料，所以我认为对我们来说。 直接投入到这些讲座中真的很重要，但在我们这样做之前，我确实想激励为什么，我认为这
P7-7-Natural-Language-Processing--NLP-----大佬的迷弟的粉丝---BV1oa411c7eD
P7：7.Natural Language Processing (NLP), - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 我们谈论的是自然语言处理在医疗保健中机器学习中的作用，这将是一种异构的演示文稿，主要是今天我要谈谈发生的事情，或者利用不基于神经网络表示的方法，星期二，我要讲话了，主要是关于依赖于神经网络表示的东西。 但我不确定界限会落在哪里，我还邀请了那边的凯瑟琳·廖医生，他
P9-9-Translating-Technology-Into-the-Cli---大佬的迷弟的粉丝---BV1oa411c7eD
P9：9.Translating Technology Into the Cli - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 幸运的是我今天有客人，亚当·赖特博士，他们将做一个面试风格的会议，并将为你回答问题，这是亚当的面包和黄油，正是如何将这种技术转化为临床，他目前在布里格姆的合伙人制度中，我猜，但他即将成为叛徒。 把我们留在波士顿，在范德比尔特大学任职，所以我们祝他好运，但我很高
P8-8-Natural-Language-Processing--NLP----大佬的迷弟的粉丝---BV1oa411c7eD
P8：8.Natural Language Processing (NLP) - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 所有的权利，让我们开始吧下午好，所以上次我开始谈论使用自然语言处理来处理临床数据，事情进展得有点慢，我今天会试着多赶点时间，因此，我有很多东西要涵盖，所以如果你还记得上次，我一开始就说。 NLP的很多工作都涉及到想出短语，人们可能感兴趣的，以帮助识别您想要的数据类
P6-6--Physiological-Time-Series---大佬的迷弟的粉丝---BV1oa411c7eD
P6：6. Physiological Time-Series - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 那么我将开始今天的讲座，通过简要回顾风险分层，星期四我们还没谈完生存模特的事，所以我会再深入一点，我将回答我们在讨论中和在广场上提出的一些问题，然后今天讲座的绝大多数内容，我们将讨论一个新的话题。 特别是生理时间序列建模，我将给出两个生理时间序列建模的例子，第一个来自监测重症监
P3-3--Deep-Dive-Into-Clinical-Data---大佬的迷弟的粉丝---BV1oa411c7eD
P3：3. Deep Dive Into Clinical Data - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 上次我们谈到医学的作用，今天我想深入研究一下医学数据，我要举个例子，模拟数据库中的很多东西，这是我们将在这门课上使用的数据库之一，你们中的一些人可能很熟悉，你们中的一些人不是。 我希望从这次讨论中可以吸取一些教训，例如，几年前，当《模仿III》即将上映时，我在玩数据，我在
P2-2--Overview-of-Clinical-Care---大佬的迷弟的粉丝---BV1oa411c7eD
P2：2. Overview of Clinical Care - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 正如大卫所说，我在这方面已经很长时间了，我不是医生，但我可能已经学够了药，多年来能够在电视上播放一个，实际上这和今天的课有关，因为今天的课是为了让你们说，嗯，医生们感兴趣的问题是什么通过看它是什么。 他们是做什么的，好的，这就是我们今天的目标，所以我们今天要做的是用一种非常普遍的
P12-AI-in-Healthcare---爱可可-爱生活---BV1jo4y1d7R6
P12：AI in Healthcare - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 我在谷歌工作了16年，过去六年，我一直在生命科学和医疗保健，我通常喜欢运行更多的互动课程，嗯，给定群体的规模，我们认为民意调查可能会奏效，所以我会在整个谈话过程中发起几个民意调查。 我也会试着留意聊天记录，如果你们有问题，但是嗯，我也可能把它们留到最后，我先说一下议程。 我希望能给你一些关于人工智能的信息
P4-4--Risk-Stratification--Part-1---大佬的迷弟的粉丝---BV1oa411c7eD
P4：4. Risk Stratification, Part 1 - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 今天我们将讨论风险分层，在给你一个关于我所说的风险分层的广泛概述之后，我要给你们一个案例研究，你在阅读中读到过，今天的讲座，来自二型糖尿病的早期发现，我也不会，当然，重复你在阅读中听到的相同的材料。 相反，我会给周围一些有趣的颜色，作为机器学习的人，我们需要思考哪些问题，当
P11-Towards-AI-for-3D-Content-Creation---爱可可-爱生活---BV1jo4y1d7R6
P11：Towards AI for 3D Content Creation - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 伟大，是啊，是啊，谢谢你的介绍，我要和你谈谈三D内容创作，尤其是深度学习技术，以促进三维内容的创建，我要谈的大部分工作是工作，嗯，我和我在英伟达的团队以及合作者，但这也将是我在UT的一点工作。 所有的权利，所以你知道，你们这些家伙，我想这是一堂深度学习课，对呀，你听说了艾
MIT-6-S91-深度学*导论-2021-中文笔记-二-
MIT 6.S91 深度学*导论 2021 中文笔记（二） P4：Deep Generative Modeling - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 大家好，欢迎来到MIT 6。S191的讲座4！在今天的演讲中，我们将成为，谈论我们如何使用深度学*和神经网络来构建系统，不仅，寻找数据中的模式，但实际上可以超越此范围以生成全新的合成。 基于这些已学模式的示例，我认为这是一个非常强大的
P9-Deep-CPCFG-for-Information-Extraction---爱可可-爱生活---BV1jo4y1d7R6
P9：Deep CPCFG for Information Extraction - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 谢谢，所以我在全球eui带领呃，今天，我们将与您讨论我们已经完成的一些工作，信息提取专门针对深层cpcfg，因此希望如此，我们将介绍一些您可能以前从未遇到过的概念，在我们开始之前，可能会免除一些意见。 在此演示文稿中表达的是我的和，星期五不一定是我们雇主的，我会让你
P8-AI-Bias-and-Fairness---爱可可-爱生活---BV1jo4y1d7R6
P8：AI Bias and Fairness - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 嗨，大家好，欢迎来到我们六一九一年的第二次热门话题讲座，我们最近将在那里学习算法偏见和公平，这个话题正在成为现代深度学习中一个真正普遍的问题，更普遍的是AI。 这是在人工智能管道的各个阶段都可能发生的事情，从数据收集到模型解释，在这次讲座中，我们不仅会了解什么是算法偏差以及它是如何产生的，但我们也将探
P10-Taming-Dataset-Bias-via-Domain-Adaptation---爱可可-爱生活---BV1jo4y1d7R6
P10：Taming Dataset Bias via Domain Adaptation - 爱可可-爱生活 - BV1jo4y1d7R6 我很高兴今天在这里，和你们谈谈我非常兴奋和感兴趣的事情，因为这是我的研究领域，所以总是很有趣，讲一个关于自己的研究的话题，所以我的话题是驯服数据集，通过领域适应性um和我相信。 您已经在本课程中讨论了一些材料，偏见问题，也许是公平问题，所以这将与那漂亮的东西
智源大会-2024-二-
智源大会 2024（二） 2024北京智源大会-人工智能+数据新基建 - P2：大模型需要大数据流转模式创新-黄铁军 - 智源社区 - BV1qx4y14735 尊敬的上部长夏局长啊，各位领导啊，各位专家呃，特别感谢啊，大家来这个出席今天这个志愿大会，我们嗯围绕人工智能，特别是数据呃的一一些这样的一个重大问题，来开展那个呃研讨，那我呢这个报告呢。 呃希望呢可能是从呃从事人工智能呃研究吧，这样的一个
MIT-6-S897-医疗机器学习-2019-中文笔记-三-
MIT 6.S897 医疗机器学习 2019 中文笔记（三） P20：20.Precision Medicine - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD 今天我要讲的是精准医学，我们对什么是精准医学并没有一个非常精确的概念，所以我要先谈谈这个问题，大卫，谈疾病亚分型，如果你想想你怎么知道，一种疾病的亚型是什么，你通过某种聚类来做到这一点。 在一堆不同种类的数据上，所以我们有像人口
广州C++信奥老师解一本通题 1346：【例4-7】亲戚(relation)
【题目描述】 或许你并不知道，你的某个朋友是你的亲戚。他可能是你的曾祖父的外公的女婿的外甥女的表姐的孙子。如果能得到完整的家谱，判断两个人是否是亲戚应该是可行的，但如果两个人的最近公共祖先与他们相隔好几代，使得家谱十分庞大，那么检验亲戚关系实非人力所能及。在这种情况下，最好的帮手就是计算机。为了将问题简化，你将得到一些亲戚关系的信息，如Marry和Tom是亲戚，Tom和B
Codable解析JSON
当然可以！下面我会详细讲解如何在 Swift 中解析 JSON 文件，使用 Codable 协议的方法。 示例：解析一个简单的 JSON 文件 假设我们有一个名为 example.json 的 JSON 文件，内容如下： 第一步：定义数据模型 首先，我们需要定义一个与 JSON 数据结构相对应的 Swift 结构体，并遵循 Codable 协议。 解释： struct Person：定义了一
2024.9.24 LGJ Round
C 第 (i) 个同学一开始有第 (i) 份礼物，每个同学对礼物的喜爱度都有排序。 (q) 次询问把所有人划分为两个集合，集合里的人可以互相交换礼物，问方案数使得每个人喜爱度不降。 (nle 18)。 若 (i) 能将礼物给 (j) 那么连一条 (ito j) 的边，相当于最后求置换环组成图的方案数。 首先我们要求出集合 (s) 为一个置换环的方案数，设 (f_{S,u,v}) 表示集合 (u,v
安装python环境，别人给了我一个yaml，我该怎么做
conda导出已有环境，环境会被保存在environment.yaml文件中。 conda env export > environment.yaml1当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，就可以通过下面的命令来复现安装环境了。 conda env create -f environment.yaml1注：.yaml文件移植过来的环境只是安装了你原来环境里用con
xxl-job定时任务调
https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job 一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。 讯排设计 https://design.palxp.cn/templates
【干货】传统FTP不香了吗？FTP替代方案大全在这里
FTP为何能风靡这么多年？ FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议）是一种用于在网络上进行文件传输的标准协议。FTP协议与操作系统无关，任何操作系统上的程序只要符合FTP协议，就可以相互传输数据。这么看起来，FTP还是挺好用的，为什么这篇文章咱们要说FTP替代方案呢？别急，咱们一个个来解说一下。 首先，我们要明确FTP 有几个值得一提的优点。比如操作便
OKR 案例：做最牛逼的前端工程师
在互联网行业，前端体系是一个非常重要的体系，我们使用到的产品的每一个界面，用户直接所接触的产品，用户所看到的表层，都是前端构建起来的。目前前端行业的竞争也逐渐激励，招聘要求也越来越有挑战。那么，作为一个前端体系的负责人，如何帮助前端团队成长为一个最牛逼的前端工程师呢？让我们看看用 OKR 作为管理工具的企业，是如何定义的他们的前端团队的 OKR 的。 作为前端团队，构建一个前端组件是一个长远的
Oracle RMAN无法删除部分归档日志问题
前言 当Oracle 归档日志满了后，将无法正常登入oracle，需要删除一部分归档日志才能正常登入ORACLE。 最近在工作中遇到一个问题，Oracle 11g数据库使用RMAN没办法删除旧的归档，导致磁盘使用率很高。 使用RMAN list archivelog all;查看日志也没有显示旧归档日志的记录 使用crosscheck检查也没有查到旧归档日志
Oracle 正确删除归档日志的方法
1、进入rman 一般都设置了环境变量，所以可以直接执行 rman 命令，如下： 2、connect target / 3、crosscheck archivelog all; crosscheck archivelog all：验证的是DB的归档日志即log_archive_dest参数指定位置的