细胞类型重复性验证----MetaNeighbor(2) 继续上面MetaNeighbor 1的学习,我们做第二个测试数据,第二组场景的测试。 ========测试数据2============ 第二个数据集,基于已经训练好或者注释好的参考数据集,来衡量新数据集细胞类型注释的准确性。这个测试数据是采用的BICCN,一个小鼠初级运动皮层的细胞。可以去作者的paper链接中下载。 library(MetaNeighbor) library(SingleCel 人工智能 2025年04月21日 125 点赞 0 评论 1202 浏览
华为数据之道|03 差异化的企业数据分类管理框架|②以统一语言为核心的结构化数据管理 结构化数据包括基础数据、主数据、事务数据、报告数据、观测数据、规则数据。 结构化数据的共同特点是以信息架构为基础,建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。 基础数据用于对其他数据进行分类,在业界也称作参考数据。基础数据通常是静态的(如国家、币种),一般在业务事件发生之前就已经预先定义。它的可选值数量有限,可以用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候,通常需要对流程和IT系统 人工智能 2025年04月21日 145 点赞 0 评论 1850 浏览
一文懂人工智能AI基础(笔记) 前段时间,最新一代AI模型GPT-4在2023年3月14日首发。距离上一代ChatGPT-3.5发布还不到4个月,OpenAI的技术储备让业界再度调高了对人工智能发展速度的预期,再次掀起了AI浪潮。这款多模态预训练大模型实现了以下几个方面的飞跃式提升:强大的识图能力;文字输入限制提升至 2.5 万字;回答准确性显著提高;能够生成歌词、创意文本,实现风格变化。也再次见证了大模型的可行性和无限性,业界 人工智能 2025年04月21日 54 点赞 0 评论 12189 浏览
【单细胞转录组 实战】十一、复现文章分析结果 这里是佳奥! 我们进入到作者的GitHub下载一下代码来看看吧。 1 作者原始代码 当然,由于package的版本日新月异,除非安装相同版本的package,我就不运行了,作为学习。 QQ截图20220903155159.png 2 复现文章分析结果 作者没有使用三大R包,这里我们使用之前讲到的R包来复现文章中的图。 人工智能 2025年04月21日 77 点赞 0 评论 19392 浏览
按照员工部门进行分级1 import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.function.Function; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class GroupingDemo1 { 人工智能 2025年04月21日 54 点赞 0 评论 15941 浏览
天生美发师? 不要羡慕别人的生活,其实谁家的锅底都有灰,不是别人风光无限,而是他们的一地鸡毛没给别人看。 →【新人0元开通简书会员,可获大熊400万权重点赞助力!】 “啦啦啦啦·····我是勤劳的小乖乖······麻麻最爱我·····我最最最爱麻麻······” 一只小螃蟹高高举着自己的钳子,唱着欢乐的歌,在沙滩上横行霸道的走着。 “咦·····怎么其他螃蟹没有出来?今天我起床最早吗?哈哈哈·····我是第一 人工智能 2025年04月21日 41 点赞 0 评论 19971 浏览
心理学研究方法(30) 中原焦点团队网络中26期坚持分享第946天(20220908) 统计判断主要两类问题:估算总体值和检验假设,这类统计判断称为参数统计方法,建立在有关总体分布形态是正态分布,并检验虚无假设和作出总体参数推断。 不限定总体分布形态的统计手段是非参数统计,主要用于检验假设,适用于称名变量和顺序量表的数据资料,也可以运用等距或等比型数据。等级相关就是非参数统计的例子。 非参数统计的基本假设是:各观测值之间 人工智能 2025年04月21日 59 点赞 0 评论 13865 浏览
一网打尽GEO数据集全目录信息 1 GEO菜单初览 1.1 GDS目录 1.2 GPL目录 1.3 GSE目录 1.4 GSM目录 2 使用R包rvest下载GEO菜单 2.1 以GPL数据的一个页面为例 2.2 批量下载GPL数据目录 2.3 批量下载GSE数据目录 2.4 批量下载GSM数据目录 2.5 保存及更新下载的数据 3 使用R包tidyverse整理GEO菜单 3.1 整理GPL数据目录 3.2 整理GSE数据目录 人工智能 2025年04月21日 154 点赞 0 评论 9141 浏览
获取公共类的测试数据 import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class SkipDemo { public static void main(String[] args) { List<Employee> list = Employee.getEmpL 人工智能 2025年04月21日 165 点赞 0 评论 6483 浏览
AI高清数字人wav2lip 256泛化模型,数字人本地部署完整源码,分享参考 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、wav2lip是什么? 二、使用步骤 1.引入库 总结 前言该模型能够利用输入的语音信号生成与之高度匹配的嘴唇动作,实现逼真的语音驱动数字人物动画效果 。 模型结构:wav2lip模型基于生成对 人工智能 2025年04月20日 188 点赞 0 评论 10499 浏览