ONNX Runtime 是一个高性能推理引擎，用于执行通过 ONNX 格式表示的机器学习模型，提供数据处理、模型训练、模型评估和推理等功能，支持多种机器学习任...

在当今日益增长的设计领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）的融合正在开创新的可能性，为设计师们提供前所未有的工具和技术。这篇博客将深入探讨AI如何辅助设计流程...

YOLO系列革新实时检测技术，YOLOX以无锚设计和解耦检测头为核心突破，凭借SimOTA标签分配与多尺度适配（Nano至X型号），成为高精度轻量化检测标杆。其...

预测治疗反应是真实世界应用中的重要问题，但治疗反应的异质性在实践中仍是一大挑战。为此，研究人员提出了无监督机器学习方法，通过聚类电子健康记录（EHR）相似的患者...

对于训练过YOLO模型的开发者来说，最常遇到的灵魂拷问是：明明跑了100个epoch，为什么模型效果还是不够好？本文将从训练日志的每一个数字曲线出发，带您像老中...

计算骨质流失百分比是牙周病分期的一项关键检测指标，但人工计算有时并不精确且耗时。本研究评估了深度学习关键点和对象检测模型 YOLOv8-pose在自动识别局部牙...

针对药物形状多变、堆叠遮挡难题，本文提出 YOLO-EASB+IAFFGA-Net 多阶段框架，结合视觉增强与自适应算法：

CMU 的机器学习博士生必须修读 10-718《机器学习实践》课程。在这门课中，学生需要完成学期项目，从头到尾搭建并部署一个完整的机器学习系统。课程描述明确指出...

通过本文的学习，我们深入探索了 Python 机器学习从入门到实战的精彩世界。从 Python 在机器学习领域的独特优势，到机器学习的核心概念，再到各种强大工具...

机器学习原子间势（MLIPs）已成为现代原子模拟的重要工具。近期，基于大规模数据集预训练的通用MLIPs展现出优异的精度与泛化能力。然而，其计算成本仍限制了在化...

近年来，机器学习原子间势能（MLIPs）的研究取得了显著进展，为大规模分子动力学模拟提供了一种高效且准确的替代方案。与传统的量子力学方法相比，MLIPs通过拟合...

【新智元导读】NYU机器学习教授痛心表示，如今很多大学的ML课程，已经抛弃了基础概念和经典。他晒出的课程大纲，引起了哈佛CS教授的赞同：很高兴我们并不孤单，想在...

该框架与 scikit-learn 生态系统完全兼容，可无缝集成到机器学习工作流中。此外，tsfresh 支持用户自定义特征，允许研究人员将领域知识融入特征工程...

本文主要介绍处理数值变量特征工程，将介绍使用Python的Scikit-Learn库、Numpy等工具处理数值的高级特征工程技术，旨在提升机器学习模型的效能。

在机器学习的世界里，数据是构建模型的基石。但如何有效地使用这些数据来训练和评估模型，却是一门需要深入理解的学问。对于初学者来说，理解训练集、验证集和测试集的概念...

现有的车辆检测器通常是基于预先训练好的骨干网（如ResNet、ViT），通过在车辆图像上训练典型的检测器（如YOLO、RCNN、DETR系列）获得的。一些研究人...

机器学习（ML）和深度学习（DL）近年来取得了飞速进展。尤其是大规模深度神经网络模型的出现，推动了各行各业的技术革新。例如，像GPT-3、BERT、ResNet...

因为最近在做利用卷积神经网络CNN和其他深度学习模型来预测m6A-SNP影响的项目，想分享一下目前不同m6A-SNP预测模型的研究进展。RNA N6-甲基腺苷（...

在我撰写这篇文章的时候，有人分享了以下这篇文章：《机器学习新手：驾驭机器学习会议场景指南》（https://virtual.aistats.org/Confer...