药物推荐使用审查：针对患者的每种健康状况，分析药物说明，病症，审查，然后使用深度学习模型推荐药物

卷积递归神经网络 该软件实现了卷积递归神经网络（CRNN），它结合了CNN，RNN和CTC损失，可用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。 有关详细信息，请参阅我们的论文 。 更新2017年3月14日，一个Docker文件已添加到项目中。 感谢 。 UPDATE 2017年5月1日一PyTorch已作出 。 更新2017年6月19日对于端到端文本检测器+识别器，请通过签出 。 建立 该软件仅在Ubuntu 14.04（x64）上经过测试。 需要启用CUDA的GPU。 要构建项目，请首先安装最新版本的 ， 和LMDB。 请分别遵循其安装说明。 在Ubuntu上，可以通过apt-get install liblmdb-dev 。 要构建项目，请转到src/并执行sh build_cpp.sh来构建C ++代码。 如果成功，则应在src/目录中生成一个名为libcrnn.so的文件。 运行演示 演示程序可以在src/demo.lua找到。 在运行演示之前，请从下载预训练的模型。 将下载的模型文件crnn_demo_model.t7放入目录model/crnn_demo/

K-类固醇 K-Medoids是一种聚类算法。 围绕类固醇分区（PAM）算法就是这样的一种K-Medoids实现 先决条件 西皮 脾气暴躁的 入门 from KMedoids import KMedoids 参数 n_cluster ：集群数 max_iter ：最大迭代次数 tol ：公差等级 例子 data = [[2, 6], [3, 4], [3, 8], [4, 7], [6, 2], [6, 4], [7, 3], [7, 4], [8, 5], [7, 6]] k_medoids = KMedoids(n_cluster=2) k_medoids.fit(data)

皮托伯特 使用PyTorch TransformerEncoder和预训练模型的BERT实现。 安装 pip install pytorch-bert 用法 config = BertConfig . from_json ( "path-to-pretarined-weights/bert_config.json" ) model = Bert ( config ) load_tf_weight_to_pytorch_bert ( model , config , "path-to-pretarined-weights/bert_model.ckpt" ) 将模型文件下载到存储库中。

datamicroarray：小样本，高维微阵列数据集的集合，用于评估机器学习算法和模型

机器学习分类 机器学习分类简介 机器学习用于解决各种预测问题。 借助机器学习，可以预测诸如在急诊室的等待时间，设备故障以及检测网络入侵等情况。 这都是关于在训练数据上训练算法，然后将其知识用于对未知数据进行预测。 一种常见用途是预测垃圾邮件。 通过教授垃圾邮件特征的算法，它可以预测传入的电子邮件是否为垃圾邮件并将该分类设置为电子邮件。 这种类型的机器学习称为机器学习分类，我们将在本教程中进行尝试。 那么机器学习分类的目标是什么？ 给定输入后，您希望能够将其分类为属于所有已知类别之一。 对于垃圾邮件，您输入的是电子邮件及其主题，消息，发件人以及该电子邮件中可访问的所有信息。 给定输入，分类器应将其分类为垃圾邮件和not_spam类别之一。 这是怎么做的？ 首先要教分类器来自不同类别的电子邮件的外观。 学到足够多的知识后，就可以根据所学到的知识对电子邮件进行分类。 朴素贝叶斯简介 朴素贝

破产机器学习 破产数据研究的目的是为给定数据确定预测破产的最佳分类方法。 破产数据是从COMPUSTAT收集的1980年至2000年的数据，其中有5436个观察值和13个变量。 9个基于会计的变量和1个市场变量是：R1：WC / TA，营运资金/总资产R2：RE / TA，未分配利润/总资产R3：EBIT / TA，息税前利润/总资产R4：ME / TL，权益/总负债的市场价值R5：S / TA，销售/总资产R6：TL / TA，总负债/总资产R7：CA / CL，流动资产/流动负债R8：NI / TA，净收入/总资产R9：破产成本，对数（销售）R10：市值，对数（绝对（价格）*流通股数/ 1000） 对于本研究，由于没有明显的破产趋势，因此可以假定可以将多年来的数据汇总在一起并进行研究。 在这13个变量中，其中一个是“ DLRSN”-一种表示默认值的分类变量，即预测的因变量。 总体而

RGBD-inertial mode and its ROS interface was added to ORB_SLAM3. Two ROS interfaces Mono_inertial and Stereo_inertial were provided. Modified the loading vocabulary in a faster binary way. ORB_SLAM3-RGBD-Inertial RGBD-inertial mode and its ROS interface was added to ORB_SLAM3. ROS interfaces Mono_inertial and Stereo_inertial were provided. Modified the loading vocabulary in a faster binary way. 增加了RGBD-IMU的运行模式和ROS接口，增加了单目IMU和双目IMU的ROS接口，替换了词典为二进制格式，加载速度更快。 Command RGBD: rosrun ORB_SLAM3 RGBD /Y

数据科学周刊-2018 在发散图像中找到原子核以促进医学发现 现货核。 速度治愈。 想象一下，加快对几乎所有疾病的研究速度，从肺癌，心脏病到罕见疾病。 2018年数据科学杯提供了我们迄今为止最雄心勃勃的任务：创建一种算法来自动进行核检测。 我们都看到人们患有癌症，心脏病，慢性阻塞性肺疾病，阿尔茨海默氏病和糖尿病等疾病。 许多人看到亲人去世了。 想想如果治愈更快的话，将会改变多少生命。 通过自动进行核检测，您可以帮助更快地解锁治疗方法-从罕见疾病到普通感冒。 Kaggle的深度学习教程使用Keras，在发散图像中查找原子核以推进医学发现竞赛 本教程说明如何使用构建深层神经网络，以在发散图像

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