人工智能平台PAI/交互式建模（DSW），在WEB IDE界面，import numpy报错
在交互式建模（DSW）页面，创建实例，进去后。在WEB IDE页面，输入代码：import numpy as np A = np.random.rand(3, 3)B = np.random.rand(3, 3)C = np.dot(A, B) print("乘积矩阵C：") 运行后提示：Modul...
![人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230606_d5852b6f0c6448e5bca81f251a1a4a9f.png)
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 1.气象海洋预测-数据分析 数据分析是解决一个数据挖掘任务的重要一环，通过数据分析，我们可以了解标签的分布、数据中存在的缺失值和异常值、特征与标签之间的相...
机器建模时代已经到来——阿里云全新BIM产品这个文章中提到的阿里云人工智能实验室怎么联系
机器建模时代已经到来——阿里云全新BIM产品这个文章中提到的阿里云人工智能实验室怎么联系
分享 | 关于人工智能算法建模稳定性那些事儿
背景 “建模”是算法、数据挖掘岗同学日常工作的一个重要部分。而建模流程中，非常重要同时又容易被大家忽视的一个环节就是稳定性问题。 市面上关于建模稳定性的文章不多，笔者决定与大家分享一下自己的经验。 本文是自己的一些实践经验分享，尽量做到让读者看过之后就可以动手实践。如果你之前从未进行过建模稳定性方面...
《中国人工智能学会通讯》——3.22 基于时间序列建模的预测方法
3.22 基于时间序列建模的预测方法 基于时间序列建模的预测方法主要关注用户生成内容传播过程对应的时间序列。这类方法在对时间序列建模后，利用所得的模型进行用户生成内容的流行度预测工作。 下面介绍其中一些典型的研究工作。Crane 等[22]通 过 分 析 Youtube 中 500 万 段视频的传播...
《中国人工智能学会通讯》——11.67 视觉目标跟踪中的表观建模研究
11.67 视觉目标跟踪中的表观建模研究 视觉目标跟踪（Visual Object Tracking）是指在图像序列中根据视频信息在空间或时间上的相关性，对特定目标进行检测、提取并获得目标的位置参数，如目标质心的位置、姿态、形状、轨迹等[1] 。根据跟踪结果，可以对目标进行后续深入的分析，以实现对特...
《中国人工智能学会通讯》——11.59 面向移动 App 的流行度建模方法
11.59 面向移动 App 的流行度建模方法 正如前面所提到的，为了促进移动 App 的推广和普及，许多在线移动 App 商店都提供了定期更新的 App 排行榜，并允许下载者对 App 进行评分和评论。这些排名、评分、评论信息均可以被称为 App的流行度信息，它们在移动 App 相关服务中扮演了十...
《中国人工智能学会通讯》——第9章 9.1 误差建模原理
第9章 9.1 误差建模原理 著名机器学习专家，卡内基梅隆大学的 TomMitchell 教授曾经用三个要素定义了机器学习的基本概念1[1] ——基于经验 E，针对学习目标 T，提升表现度量 P。经验是学习的信息来源，代表了预先获取并输入机器学习算法的训练数据或信号观测。如对于有监督学习问题，经验体...
《中国人工智能学会通讯》——11.28 统一先验建模框架 II：整数规划
11.28 统一先验建模框架 II：整数规划 在上一章中，利用约束谱聚类框架来求解视觉物体分割问题，其能很好地处理可以建模为一阶、二阶或高阶局部数据约束的先验信息。但有些先验知识，例如全局数据约束和模型先验，却无法或很难利用该框架来建模或求解。例如图 8 所示，左图的“边缘点所在类别的面积占全图的比...
《中国人工智能学会通讯》——11.27 统一先验建模框架 I：约束谱聚类
11.27 统一先验建模框架 I：约束谱聚类 仅仅利用颜色、纹理等底层特征仅能得到关于图像的过分割，如图 1 中所示即为用文献 [1] 中方法得到的层次化分割结果。在第 2 章和第 3 章中，已经尝试利用多多视觉信号来实现视觉物体分割，在本章和下一章中，将尝试利用各种先验信息来实现语义物体分割。考虑...
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