河南大学副教授在国际知名期刊(IF=8.4)上发表研究成果
小麦(Triticum aestivum L.)是全球重要的粮食作物,干旱胁迫是影响小麦生产最严重的非生物胁迫之一,对小麦的生长发育、生理代谢、产量和品质都会造成显著的负面影响。其影响程度取决于干旱发生的时期、强度、持续时间和品种的抗旱性。传统的小麦抗旱性评估
小麦(Triticum aestivum L.)是全球重要的粮食作物,干旱胁迫是影响小麦生产最严重的非生物胁迫之一,对小麦的生长发育、生理代谢、产量和品质都会造成显著的负面影响。其影响程度取决于干旱发生的时期、强度、持续时间和品种的抗旱性。传统的小麦抗旱性评估
众所周知,在分析NHANES数据时,需要进行加权以减少结果的偏差。但LASSO回归和列线图在分析数据时却需要使用不加权数据。
近日,中国科学院深圳先进技术研究院副研究员孙涛团队,联合中国医学科学院肿瘤医院深圳医院、河南省人民医院,提出了一种融合血流与代谢动态特征的可解释机器学习方法,显著提高了对肺部结节良恶性的分类准确性。相关成果发表于《欧洲核医学与分子成像杂志》。
近日,第七届控制与计算机视觉国际会议(ICCCV 2025)在武汉召开。来自全球17个国家相关研究领域的200余名专家、学者聚焦控制与计算机视觉的新理论及其应用交流分享经验和研究成果。大连东软信息学院计算机与软件学院2022级数据科学与大数据技术专业学生杨竣棋
在经济学研究中,我们常常面临这样的问题:如何从海量的数据中准确地识别出因果关系?如何在复杂的现实情境中,找到那些隐藏在表象之下的真实影响因素?因果推断正是为了解答这些问题而生。它要求我们首先明确目标参数,即我们想要估计的因果效应究竟是什么;然后构造识别策略,将
研究概述1乳腺癌患者预后差的主要原因之一是耐药性。癌细胞虽能独立于线粒体能量代谢维持生存,但新 DNA 链合成依赖线粒体功能,这暗示线粒体能量代谢与耐药性间可能存在联系。本研究旨在评估耐药性和线粒体能量代谢相关差异表达基因(DMRDEGs)作为乳腺癌生物标志物
lasso 箱线图 jtm energymetabolism 2025-04-03 07:02 9
在人工智能(AI)和机器学习领域中,分类(Classification)和回归(Regression)是两种主要的监督学习任务类型。它们都涉及到使用已标注的数据集来训练模型,以便对新数据进行预测,但它们的目标和输出类型有所不同。
大家都知道,扎克伯格一直以来都是反 TikTok 的先锋,一直以来不遗余力的想置 tiktok 于死地,通过各种手段打压污蔑 tiktok!今天我们就来完整的聊一聊扎克伯格为何将 tiktok 视为眼中钉肉中刺!
在当今的社交媒体领域,TikTok 无疑是一颗最为耀眼的明星。自问世以来,它以惊人的速度席卷全球,迅速成为了全球用户尤其是年轻一代的心头好。截至 2024 年 4 月,TikTok 全球下载量超过 49.2 亿次,月度活跃用户数超过 15.82 亿 ,这一数据