LBLRTM 内容 层编号方案 LBLRTM的输出文件 运行LBLRTM的顺序 测验 经常问的问题 介绍 LBLRTM（逐行辐射传递模型）是一种准确高效的逐行辐射传递模型，源自快速大气特征码（FASCODE）。 LBLRTM已经并且一直在针对从紫外线到亚毫米的大气辐射光谱进行广泛验证。 HITRAN数据库为LBLRTM中使用的线路参数提供了基础。 这些线参数以及其他来源的其他线参数由称为LNFL的线文件创建程序提取，以便在LBLRTM中使用。 可以从Zenodo存储库中使用AER线文件检索代码或目录下载从HITRAN构建的，适用于LNFL的线参数数据库。 LBLRTM在计算中使用线路参数和MT_CKD连续体。 模型和数据因此被链接。 对于最新版本，关系为： LBLRTM版本 MT_CKD发布 线文件 v12.11 v3.5 v3.8 如果发生任何构建或运行问题，请创建问题或

贝叶斯线性模型 作者：Asher Bender 日期：2015年6月 许可证： 概述 该代码实现了 。 在贝叶斯框架下处理线性模型可以： 参数估计（线性模型的学习系数） 执行预测 选型 下图演示了这些功能，其中的任务是学习噪声函数的多项式逼近： 顶部子图显示了对数据增加复杂度（度）的多项式拟合后的对数边际似然。 对数边际可能性最高的模型由垂直红线标记。 与最大似然方法相比，贝叶斯模型选择的好处是最大化对数边际似然（模型证据）倾向于避免模型选择期间的过度拟合。 这是由于边际似然方程中的模型复杂性损失导致了模型更简单。 最佳模型将在数据拟合和模型复杂性之间取得平衡，从而实现更好的概括性。 底部子图显示了嘈杂的正弦数据（黑点）和来自模型的预测（红色实线），包括95％置信区间（红色虚线）。 背景强度图说明了模型中数据的后验可能性。 底部绘图中使用的模型是顶部绘图中建议的模型。 部分中

KBQA-BERT 基于知识图谱的QA系统，BERT模型需要下载BERT预训练模型（中文）chinese_L-12_H-768_A-12 解压缩后放在./ModelParams文件夹里面（注意整个chinese_L-12_H-768_A-12文件夹放进去） 另外需要在根目录建立输出文件夹存放训练的模型参数文件分为输出/ NER（命名实体识别）文件夹和输出/ SIM（相似度）文件夹 1.run_ner.sh训练（命名实体识别） 2.terminal_ner.sh（命名实体识别测试） 3.args.py train = true预训练模式 test = true相似度测试 4.run_similarity相似度的训练或测试（根据第3步的设置决定） 5.qa_my.sh（连接了本地的neo4j知识库） 问答 参考： :

ESIM-增强的顺序推理模型 使用PyTorch实现ESIM模型以进行自然语言推理 该存储库包含Chen等人在论文介绍的序列模型的PyTorch实现。 在2016年。 下图显示了该模型的体系结构的高级视图。 该模型是在的日内瓦大学的背景下实现的。 如何 安装套件 要使用此存储库中定义的模型，您首先需要按照软件包上描述的步骤在计算机上安装PyTorch（仅在使用Windows时才需要此步骤）。 然后，要安装运行模型所需的依赖关系，只需执行命令pip install --upgrade . 从克隆的存储库内部（在根，最好是在内部）。 提取数据以训练和测试模型 位于此存储库的scripts /文件

EchoNet-Dynamic： 可解释的AI用于逐次跳动的心脏功能评估 EchoNet-Dynamic是一种端到端的逐点深度学习模型，用于 左心室的语义分割 通过整个视频或子采样片段预测射血分数，以及 评估射血分数降低的心肌病。 有关更多详细信息，请参见随附的论文， David Ouyang，Bryan He，Amirata Ghorbani，Neal Yuan，Joseph Ebinger，Curt P.Langlotz，Paul A.Heidenreich，Robert A.Harrington，David H.Liang，Euan A.Ashley和James Y.Zou。 自然，2020年3月25日 数据集 我们共享一组已确定身份的10,030张超声心动图图像，这些图像用于训练EchoNet-Dynamic。 使用OpenCV和pydicom对这些图像进行预处理，包括取消识别

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约洛夫5Wpf 使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型

脑模型 BrainModels提供了由模拟器实现的标准和规范的大脑模型（包括各种神经元，突触，网络和直观的纸张示例）。 此外，我们欢迎您的大脑模型实现，并通过我们的主页发布它们。 这样，一旦实现了新模型，便可以轻松地与其他BrainPy用户共享。 目前，我们提供以下模型： 神经元模型 突触模型 学习规则 / / 安装 使用pip安装BrainModels ： > pip install brainmodels 安装BrainModels使用conda ： > conda install brainmodels -c brainpy 从源代码安装： > pip install git+https://github.com/PKU-NIP-Lab/BrainModels > # or > git clone https://github.com/PKU-NIP-Lab/Br

锚定的CorEx：具有最少领域知识的分层主题建模 肺心病的关系防爆夷（COREX）是一个主题模式，产生丰富的主题，最大程度地提供信息有关的一套文件。 与其他主题模型相比，使用CorEx的优势在于，可以根据用户的需要轻松地将其作为无监督，半监督或分层的主题模型来运行。 对于半监督，CorEx允许用户通过“锚词”集成他们的领域知识。 这种集成是灵活的，并允许用户在这些单词的方向上指导主题模型。 这允许采用创新策略来促进主题表示，可分离性和方面。 更一般而言，CorEx的这种实现方式适合于聚类任何稀疏的二进制数据。 如果使用此代码，请引用以下内容： Gallagher，RJ，Reing，K.，Kale，D。和Ver Steeg，G。“。” 计算语言学协会（TACL）的交易，2017年。 入门 安装 可以通过pip安装CorEx主题模型的Python代码： pip install corex

Purdue大学一个教授写的高斯混合模型的库，附带有我封装的接口(GMM.c)，以及作者的使用手册PDF