2023年12月5日 · 该模型将黏菌算法（sma）与高斯过程回归（gpr）结合，用于优化gpr模型的超参数，解决了传统gpr在大规模多变量数据集上的计算复杂度问题。 文档涵盖项目背景、 算法 原理 、模型构建、 优化 器设计、GUI界面开发、性能评估...

2023年9月3日 · 当我们下载 GSE45403_RAW.tar 的解压处理后会得到这样一堆文件。 具体信息是： 这就有点懵逼了，没见过！ 1. 导入数据并标化. pattern = ".gpr") files) 2. 修改列命和基因注释. 这是我们刚才得到的表达矩阵，差点啥？ 注意：这里需要我们 手动做一个分组文件，方便我们后续操作（也可以通过pData ()来获取）。 针对这个数据，我做的这样的： ############################1. 修改表达矩阵列 …

The KAL1 General Purpose Infantry Rifle was an Australian bullpup rifle intended for jungle warfare after complaints about the weight and length of the L1A1 rifles. Developed between 1969-1973 by Kevin Loughrey, now CEO of NVTech.

高斯过程回归，通常缩写为 GPR，是一种用于建模和预测函数的机器学习技术。 当您的数据不一定符合简单的线性或多项式方程而是遵循更复杂的模式时，它是一个强大的工具。 当处理噪声数据或想要捕获预测中的不确定性时，探地雷达特别有用。 一组随机变量的每个有限子集都具有联合高斯分布，称为高斯过程 (GP)。 GP 可以被认为是多元正态分布的无限维版本。 GP 的均值函数和协方差函数共同提供了完整的规范。 协方差函数显示了不同位置的 GP 值之间的关联程度，而 …

2024年4月20日 · 高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种基于高斯过程理论的非参数机器学习方法，尤其适用于回归分析任务。 它以其强大的建模能力和对不确定性量化的优势，在诸多领域如生物医药、金融预测、地质勘探、计算机视觉等得到了广泛应用。

2022年9月22日 · 高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种非参数机器学习方法，它通过将随机变量视为高斯过程来建立模型，适用于处理小到中等规模的数据集，并且能够提供预测的不确定性估计。

一个gpr模型通过一个高斯过程（gp），引入潜在变量来解释响应。 GPR对于每个样品xi，都引入一个服从高斯分布的潜变量f（xi），所有的f（xi）合起来是一组随机变量，其共同具有一个联合高斯分布。

本文所涉及代码均根据云端运行环境编写，项目中已包含修改过的gprMax3和YOLO模型源码，以及用于训练的探地雷达B-scan图像和标签文件，并将训练好的模型集成在MyGPR软件中。 若在本地环境中运行程序，需要将涉及到谷歌云端硬盘的相关代码删除（主要是第一个单元格中绑定云端硬盘的相关代码），并根据本地目录对代码中的涉及的文件路径进行相应的修改。 此外，本文所使用的标注工具为labelImg（下载地址： https://github.com/tzutalin/labelImg ），在云端运行环 …

人们普遍认为，当研究人员不使用标准命名法时，就会对基因变异的描述产生混淆。人类基因组组织基因命名委员会与所有研究kal1基因的顾问小组进行了联系，以提出该基因命名的更新，因为在文献中有使用“ kal1”符号的约定。

2012年3月6日 · The CMU-GPR dataset contains trajectory sequences, which include subsurface measurements from ground penetrating radar (GPR) along with conventional proprioceptive sensors (wheel odometer, IMU). One benefit of radar-based perception is its robust performance in challenging weather conditions.