敏感性专题

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模拟土壤中水分的运动，而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。本文让更多的科研人员和农业工作者

AquaCrop模型数据制备、优化方法、敏感性与气候变化影响分析及源码解析

AquaCrop是由世界粮食及农业组织（FAO）开发的一个先进模型，旨在研究和优化农作物的水分生产效率。这个模型在全球范围内被广泛应用于农业水管理，特别是在制定农作物灌溉计划和应对水资源限制方面显示出其强大的实用性。AquaCrop 不仅包含一个全面的数据库，还提供了用户友好的接口，使得它在实际应用中极为便捷。模型的核心优势在于其独特的水分管理能力，能够精确模拟作物生长过程中水分的需求与消耗，

【高校科研前沿】三峡大学黄进副教授等人在环境科学Top期刊JCP发文：人类活动如何在气候变化下影响和降低生态敏感性：以中国长江经济带为例

文章简介论文名称：How human activities affect and reduce ecological sensitivity under climate change: Case study of the Yangtze River Economic Belt, China（人类活动如何在气候变化下影响和降低生态敏感性：以中国长江经济带为例）第一作者及单位

机器学习中的敏感性和特异性的概念

敏感性 Sensitivity 敏感性又称真阳性率，就是发病之后，你的诊断方法对疾病的敏感程度（识别能力）。敏感性越高，漏诊概率越低。特异性 Specificity 特异性又称真阴性率，不发病（我们这里称之为健康）的特征是有别于发病的特征的，我们利用这些差异避免误诊，那么诊断标准对于这些差异利用的如何就用特异性来表示。特异性越高，确诊概率越高。举个例子样本是100个人

[论文笔记] LLM-ICL论文：AI模型对prompt格式分隔符的敏感性——结构化Prompt格式

又见惊雷，结构化Prompt格式小小变化竟能让LLM性能波动高达76%，ICLR2024

准确率，召回率，mAP，ROC，AUC，特异性，敏感性，假阴性，假阳性

P/R和ROC是两个不同的评价指标和计算方式，一般情况下，检索用准确率、召回率、F1、AP和mAP，分类、识别等用ROC和AUC（特异性和敏感性是ROC当中的一个部分）。准确率、召回率、F1、AP和mAP这几个指标需要依次看，不然直接看AP和mAP看不明白。而ROC和AUC可以直接看不需要看前面的指标。 PR曲线和ROC曲线上点都是对预测的数据进行划分，首先都是按照置信度排序，而PR

Vitis AI 进阶认知（Torch量化基础+映射+量化参数+对称性+每通道+PTQ+QAT+敏感性）

目录 1. 介绍 2. 基本概念 2.1 映射函数 2.2 量化参数 2.3 校准 2.4 对称与非对称量化 2.5 Per-Tensor and Per-Channel 2.6 PTQ 2.7 QAT 2.8 敏感性分析 2.6 退火学习率 3. 几点建议 4. 总结 1. 介绍 Practical Quantization in PyTorch | P

（精确度，召回率，真阳性，假阳性）ACC、敏感性、特异性等 ROC指标

https://blog.csdn.net/weixin_30420305/article/details/101995594?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OPENSEARCH-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OP

温度敏感性药品不同储运容器的温度监测方法

——LIBERO CE在液氮罐、干冰运输箱、冷冻柜，冷藏箱、冰箱等的应用举例一、温度敏感性药品的不同储运方式药品不在运输就是在贮存过程中，温度敏感性药品指的是由于温度的变化引起如含量、有关物质、效价等质量指标发生明显改变的药品，对药品贮藏、运输有冷藏、冷冻等温度要求的药品。温度敏感性药品需要保存在特定的温度环境下，一般来说，受控的温度环境一般通过两种系统来实现。第一

【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能

【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能本文展示多种非常用多输入单输出回归预测模型效果。注：每次运行数据训练集测试集为随机，故对比不严谨，不能完全反映模型效果。样本数据选用7变量1因变量。 %% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集

【MATLAB第83期】基于MATLAB的LSTM代理模型的SOBOL全局敏感性运用

【MATLAB第83期】基于MATLAB的LSTM代理模型的SOBOL全局敏感性运用引言在前面几期，介绍了敏感性分析法，本期来介绍lstm作为代理模型的sobol全局敏感性分析模型。【MATLAB第31期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理回归问题MATLAB代码实现(持续更新) 【MATLAB第32期】【更新中】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/

【MATLAB第83期】基于MATLAB的LSTM代理模型的SOBOL全局敏感性运用

【MATLAB第83期】基于MATLAB的LSTM代理模型的SOBOL全局敏感性运用引言在前面几期，介绍了敏感性分析法，本期来介绍lstm作为代理模型的sobol全局敏感性分析模型。【MATLAB第31期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理回归问题MATLAB代码实现(持续更新) 【MATLAB第32期】【更新中】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/

SALib敏感性分析入门实践笔记

1. 敏感性分析敏感性分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。其实质是通过逐一改变相关变量数值的方法来解释关键指标受这些因素变动影响大小的规律。敏感性因素一般可选择主要参数（如销售收入、经营成本、生产能力、初始投资、寿命期、建设期、达产期等）进行分析。敏感度分析（Sensitivity analysis，也称敏感性分析）是研

【MATLAB第32期】【更新中】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现

【MATLAB第32期】【更新中】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现(持续更新) 本文敏感性分析主要分析分类问题（fisher、rf、arf、nca等）。版本更新： 2023/8/2 增加基于拥挤距离和Pearson相关系数的IPCC方法（用SVM进行交叉验证分类预测评估） clear allwarning('off','all');

【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用（含无目标函数，考虑代理模型）

【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用（含无目标函数，考虑代理模型）版本更新： 2023/8/10 增加视频教程。基于matlab的sobol全局敏感性方法应用，无目标函数 2023/8/5： 1.因BP作为代理模型不稳定，经过测试，libsvm比rf /bp 效果稳定且精度较高。故用libsvm替换原来的bp，并增加选

查准率、召回率、敏感性、特异性和F1-score的计算及Matlab实现

查准率(Precision)：所有诊断为患病（1）样本中实际为患病的比率。召回率(Recall)：所有患病样本中被发现并诊断为患病的比率。查准率 = TP/(TP+FP) 召回率 = TP/P = TP/(TP+FN) 敏感性 = TP/P = TP/(TP+FN) 特异性 = TN/N = TN/(TN+FP) F1-Score = 2*Precision*Recall/(P