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Study becomes insight: Ecological learning from machine learning
Methods in Ecology and Evolution, Volume 12, Issue 11, Page 2117-2128, November 2021., 2021 Abstract The ecological and environmental science communities have embraced machine learning (ML) for empirical modelling and prediction. However, going beyond prediction to draw insights into underlying functional relationships between response variables and environmental ‘drivers’ is less straightforward.
Qiuyan Yu +5 more
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Robustness Verification Method for Artificial Intelligence Systems Based on Source Code Processing [PDF]
, 2023 The development of artificial intelligence (AI) technology provides strong support for AI systems based on source code processing. Compared with natural language processing, source code is special in semantic space.
Mao, Run-Feng +4 more
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Zhongguo cuzhong zazhi, 2023 随着精准医疗时代的到来，在脑血管病领域，基因组学研究受到越来越多的关注。基因组学数据的高维复杂性，使得机器学习成为分析基因组学数据的最为有效的工具之一。本文对机器学习的基本概念、主要步骤、算法分类以及各算法在脑血管病领域基因组学研究中的应用现状进行介绍，以期为未来脑血管病基因组学研究提供参考。 Abstract: With the advent of the era of precision medicine, genomics research is gradually gaining ...
姜英玉，陈思玎，仇鑫，谷鸿秋
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质 ...
JIALili(郏丽丽) +1 more
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, 2019 【目的/意义】图情领域在数字资源发现、组织与应用中越来越多使用到信息抽取技术，本文将对该领域在信息抽取技术方面的研究进展及应用情况等进行分析，为本领域相关人员提供参考。【方法/过程】以国内图书馆学、情报学领域中国核心期刊和国外33种图情期刊为信息源对其中刊载的信息抽取相关研究成果进行计量分析，检索过程不设置时间限制，并利用CNKI、EndNote、Excel、Python分析工具对主题相关的165篇中文文献和35篇外文文献进行年度趋势分析、期刊发文量分析、机构分析、作者分析以及论文主题分布研究。【结果 ...
李春杰, 马建玲
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, 2019 【目的/意义】面对海量的信息，人们需要更为高效准确的信息获取方式。数值信息抽取的研究使隐含在无序信息载体中的大量有价值数值信息可以得以利用，从而满足科研工作者数据驱动型研究的信息需求。【方法/过程】本文旨在总结和归纳数值信息抽取研究的相关内容，包括数值信息抽取的内涵、数值信息抽取研究概况、面临的困境和制约因素以及应用等。【结果/结论】数值信息抽取仍然面临着巨大的挑战，且现有的数值信息抽取研究较少，对于数值信息的抽取，基于规则和统计学习的方法各有利弊，总体来说，基于规则的抽取方法仍是主流方法。 关键词 ...
李春杰, 马建玲
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智能科学与技术学报, 2023 3D 目标检测是自动驾驶、虚拟现实、机器人等应用领域的重要基础问题，其目的是从无序点云中框取出描述目标最准确的3D框，例如紧密包围行人或车辆点云的3D框，并给出目标3D框的位置、尺寸和朝向。如今，基于双目视觉、RGB-D相机、激光雷达构建的纯点云的3D目标检测，融合图像和点云多模态信息的3D目标检测，是两类主要的方法。首先介绍了3D点云的不同表示形式和特征提取方法，然后从传统机器学习类算法、非融合深度学习类算法、基于多模态融合的深度学习类算法3个层面，逐层递进地介绍各类3D目标检测方法 ...
黄哲, 王永才, 李德英
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Guangtongxin yanjiu, 2021 针对传统相干光通信系统中光纤链路传输性能评估方法理论计算复杂且计算时间较长的问题，文章采用机器学习技术对调制格式和输入光功率等参数各异信道的相干光传输系统传输性能进行关联式建模和精确评估。建模和评估结果表明，该机器学习模型能够代替复杂的理论计算，并且能够较为准确地给出预测值，理论计算值与模型预测Q值整体的平均误差为0.27 dB，理论计算值与模型预测光信噪比（OSNR）值整体的平均误差为0.33 dB；采用机器学习模型的计算时间稳定在4.4 s左右 ...
陈中盛, 高冠军, 刘鸿飞
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Classifier of silicon content in hot metal based on support vector machines(基于支持向量机的高炉铁水硅含量多类别分类)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2007 支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法，本文介绍了非线性软间隔分类机、最小二乘分类机和加权最小二乘分类机的算法.以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例，使用C-均值算法对[Si]做聚类分析将其分成5类，改进M-ary分类方法实现对铁水硅质量分数[Si]的多类别分类，并对各分类机的性能作出评价.
JIANLing(渐令) +2 more
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