互信息计算matlab代码计算聚类之间的调整后的相互信息 该存储库包含用于在R中的聚类之间快速且并行地计算调整后的相互信息（AMI），归一化的相互信息（NMI）和调整后的兰德指数（ARI）的代码。 NMI和ARI被广泛使用并且是成熟的分区协议度量标准。 调整后的相互信息度量标准由提出。 它提供了归一化的互信息度量，可通过计算观察到的群集大小分布的分区之间的预期互信息（EMI）来校正随机预期分区重叠的基线值，从而对其进行校正。 有关更多信息，另请参见。 原始作者提供了计算AMI值和其他功能的信息。 该存储库中的代码提供了AMI，NMI和ARI的快速，高效和可并行计算。 它用于特定的生物学应用：在将微生物宏基因组序列数据聚集成（OTU）时评估分区的一致性。 该存储库中提供的数据是针对〜1M序列的集合，根据完整链接或平均链接聚类，将其聚集成OTU。 两个分区都以每行一行（“ otu映射”）和每行一行（“ seq映射”）的格式保存； R脚本中提供了更多详细信息。 重要的是，该代码是通用的，可用于任何类型的聚类数据。 将序列聚类到OTU中只是一个应用示例。

Elements of Information Theory 2nd Edition, by Thomas M. Cover, Joy A. Thomas 信息论基础，第二版，英文原版

network information theory（网络信息论）第三章课后题答案

渔民信息矩阵 FIM和经验FIM的PyTorch实施

描述： 用于以下基于MI的特征选择方法的代码（Matlab / C ++ Mex）： - 最大相关性 (maxRel) - 最小冗余最大相关性（MRMR） - 最小冗余 (minRed) - 二次编程特征选择 (QPFS) - 互信息商（MIQ） - 最大相关最小总冗余 (MRMTR) 或扩展 MRMR (EMRMR) - 光谱松弛全局条件互信息 (SPEC_CMI) - 条件互信息最小化 (CMIM) - 条件 Infomax 特征提取 (CIFE) 参考： [1] Nguyen X. Vinh、Jeffrey Chan、Simone Romano 和 James Bailey，“基于互信息的特征选择的有效全局方法”。 2014 年 8 月 24 日至 27 日在纽约市举行的第 20 届 ACM SIGKDD 知识发现和数据挖掘会议 (KDD'14) 上发表。

获取硬件信息的控件，支持delphi10.3 rio TMiTeC_SystemInfo将以下所有组件收集在一起，以方便使用 TMiTeC_AD探索ActiveDirectory TMiTeC_APM提供有关高级电源管理的信息 TMiTeC_BT使用本机蓝牙枚举器检测蓝牙设备） TMiTeC_CPU提供详细的CPU信息 TMiTeC_Devices提供Windows设备管理器之类的设备信息 TMiTeC_Disk提供逻辑驱动器信息 TMiTeC_Display提供显示适配器信息 TMiTeC_DMA提供直接的内存访问权限 TMiTeC_DriveContent扫描并保存指定的驱动器内容 TMiTeC_Engines提供有关各种已安装引擎的信息 TMiTeC_EventLog从Windows EventLog中提取信息 TMiTeC_Firewall枚举Windows防火墙中的设置和规则，规则管理功能 TMiTeC_Machine提供有关计算机或虚拟机，BIOS，TPM等的信息。 TMiTeC_Media提供媒体设备信息 TMiTeC_Memory提供内存信息 TMiTeC_Monitor提供所有已连接的监视器信息 TMiTeC_MSProduct检测到已安装的某些Microsoft产品及其产品密钥 TMiTeC_MUS检测可用的Windows更新（MicrosoftUpdateSession） TMiTeC_Network提供网卡信息，TCP / IP广告Winsock配置，已安装的协议，客户端和服务。 TMiTeC_OperatingSystem提供OS详细信息，区域设置，时区，NT特定信息，修补程序，Internet设置等。 TMiTeC_Printers检测已安装的打印机及其属性 TMiTeC_ProcessList收集正在运行的进程，服务，驱动程序和窗口及其属性的列表 TMiTeC_Security检测已安装的防病毒，防间谍软件和防火墙 TMiTeC_SMBIOS从内存中读取SMBIOS信息 TMiTeC_Software提供已安装软件的列表 TMiTeC_Startup提供在系统启动期间启动的应用程序的列表 TMiTeC_Storage可检测S-ATA，ATA，ATAPI，RAID，SCSI，USB，Firewire存储设备及其参数 TMiTeC_USB检测USB端口和设备及其参数 TMiTeC_WIFI会检测所有可用参数的可用Wi-Fi网络 每当将任何USB，火线等设备或卷连接到计算机或与计算机断开连接时，TMiTeC_DeviceMonitor都会检测并触发事件。 TMiTeC_DiskMonitor监视指定的驱动器或路径，并在发生指定事件时触发事件 TProcMonThread 通过其进程IDentifier监视给定的进程，并提供基本的进程属性，内存，CPU和I / O进程使用率，并枚举进程线程及其运行时属性。 TProcListMonThread 实时监视正在运行的进程，并提供进程属性，内存和CPU进程使用率等。 TSysMonThread监视系统并提供基本属性以及CPU，内存和磁盘使用情况 TSysModListMonThread实时监视系统模块并提供其属性 TNetConMonThread通过进程实时监视网络连接并提供其属性 TPerfMonThread实时监视性能计数器并提供其属性 THndListMonThread实时监视系统句柄并提供其属性 TMiTeC_NetCreds提供缓存的网络凭据枚举。 TMiTeC_USBHistory USB使用率检测组件 TMiTeC_WLANC已知的Wi-Fi网络枚举（包括网络密钥）

NLP项目 自然语言处理项目，其中包括有关以下方面的概念和脚本： gensim ， fastText和tensorflow实现。 参见， doc2vec ， word2vec averaging和Smooth Inverse Frequency实现 对话系统的类别和组成 tensorflow LSTM （请参阅 ，和 ， ） fastText实现 ELMo，ULMFit，GPT，BERT，XLNet的原理 HMM Viterbi实现。 参见，中文解读 Named_Entity_Recognition 通过双向LSTM + CRF，张量tensorflow实现对NER品牌。 参见中文注释，中文解读 7_Information_retrieval 8_Information_extraction 9_Knowledge_graph 10_Text_generation 11

FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

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