现代机器学习技术可用于构建强大的对撞机物理问题的模型。 但是，在许多应用中，由于数据中缺少真实级别的信息，因此在不完善的仿真上对这些模型进行了训练，这冒着仿真学习模型风险的风险。 在本文中，我们介绍了无标签分类的范式（CWoLa），其中训练了分类器以区分类的统计混合，这在对撞机物理学中很常见。 至关重要的是，既不需要单个标签也不需要类别比例，但是我们证明了CWoLa范例中的最佳分类器也是在传统的完全监督情况下所有标签信息均可用的最佳分类器。 在一个分析性玩具示例中证明了这种方法的强大功能之后，我们考虑了对撞机物理的现实基准：使用夸克/胶子混合训练样本区分夸克和胶子引发的射流。 更一般而言，CWoLa可以应用于标签或类别比例未知或模拟不可靠但类别的统计混合可用的任何分类问题。
2022-07-03 10:15:03
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压缩文件解压后得到2个压缩包（星宿1.1和_macosx），
其中maosx是压缩自带文件可删除。打开星宿1.0文件夹后会有4个文件：xinshu（小程序源码），pods.html（数据字段），
星宿插件，pods插件；注：如果之前是有安装过0.1-0.8的大佬们之前是是有在主题的funtions文件夹添加一个段代码的，
我们要先这段代码注释掉，在安装插件不然重复执行报错
源码更新日志：
[滑稽][滑稽]
更新说明
1.全新pods + rest api 所有基本字段可在wodress后台操作
2.回归星尘大图模式
3.新增文章可添加资源字段，与资源下载页面互通
4.新增首页紧急弹窗（相比公告权重高）
5.新增文章独立公告（对文章特殊情况）
6.新增激励视频开关
7.新增全局启动资源下载（过审核）
8.优化流量主字段判断
搭建教程
1.搭建wordpress后台上传后台插件
2.对接前台源码
3.上传审核
4.提交内容
2022-06-29 09:10:09
4.52MB
【高水平】基于机器学习的高能化合物分子设计与性质预测-天津大学硕士论文2020，超过130页
2021-09-03 09:12:10
15.47MB
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