评估专题
虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（十三）
管理/教师端前端工作汇总education-admin： 首先是登录注册页面的展示 管理员 首页 管理员登录后的首页如下图所示 管理员拥有所有的权限 课程管理 1、可以查看、修改、增添、删除课程列表内容 2、可以对课程资源进行操作 3、可以对课程的类别信息进行管理，课程类别支持三级索引 用户管理 1、可以对学员列表进行操作，对学员进行增删改查
「Bionano系列」下机原始数据过滤和评估
从这部分开始，就开始涉及一些软件的操作和数据分析，因此在进入正文之前，我们需要准备好环境。 环境准备 第一步：从 https://bionanogenomics.com/library/datasets/下载人类测试数据集，以及对应的NA12878人类基因组。 wget http://bnxinstall.com/publicdatasets/DLS/20180413_NA12878_S
Depth Anything V2：抖音开源高性能任何单目图像深度估计V2版本，并开放具有精确注释和多样化场景的多功能评估基准
📜文献卡 题目： Depth Anything V2作者: Lihe Yang; Bingyi Kang; Zilong Huang; Zhen Zhao; Xiaogang Xu; Jiashi Feng; Hengshuang ZhaoDOI: 10.48550/arXiv.2406.09414摘要: This work presents Depth Anything V2. With
第8章：系统质量属性与架构评估
软件系统属性包括功能属性和质量属性，软件架构重点关注的是质量属性。架构的基本需求是在满足功能属性的前提下，关注软件系统质量属性。为了精确、定量地表达系统的质量属性，通常会采用质量属性场景的方式进行描述。 在确定软件系统架构，精确描述质量属性场景后，就需要对系统架构进行评估。软件系统架构评估是在对架构分析、评估的基础上，对架构策略的选取进行决策。它也可以灵活地运用于软件架构评审等工作。 软
计算机基础之：硬件系统的性能评估标准
服务器时钟的性能通常涉及多个方面，主要包括准确性、稳定性、以及对系统性能的影响。以下是一些关键指标和衡量方法： 准确性： 时间偏移：测量服务器时钟与一个可靠时间源（如GPS时间、原子钟或NTP服务器）之间的时间差异。理想的时钟应该与时间源保持最小的偏移。漂移率：时钟的漂移率是指时钟频率相对于理想频率的偏差，通常以ppm（百万分之一）每年来衡量。较低的漂移率意味着更高的准确性。 稳定性： 抖动：
深度学习二分类评估详细解析与代码实战
深度学习二分类的实战代码：使用 Trainer API 微调模型. https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter3/3 如果你刚接触 自然语言处理，huggingface 是你绕不过去的坎。但是目前它已经被墙了，相信读者的实力，自行解决吧。 设置代理，如果不设置的话，那么huggingface的包无法下载； import o
为机器学习模型选择正确的度量评估（第二部分）
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Alvira Swalin 编译：ronghuaiyang 前戏 今天是第二部分，分类的度量。 本系列的第二部分将重点讨论分类指标 在第一部分中，我们讨论了回归中使用的一些重要指标、它们的优缺点和用例。这一部分将着重于分类中常用的度量标准，为什么我们应该在上下文中选择其中的一些。 定义 在讨论每种方法的优缺点之前，让我们
为机器学习模型选择正确的度量评估（第一部分）
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Alvira Swalin 编译：ronghuaiyang 前戏 对不同的应用场景，需要不同的模型，对于不同的模型，需要不同的度量评估方式。 本系列的第一部分主要关注回归的度量 在后现代主义的世界里，相对主义的各种形式一直是最受欢迎和最受唾弃的哲学理论之一。根据相对主义，不存在普遍客观的真理，相反，每个观点都有自己的道理。
不仅仅用CTR：通过人工评估得到更好的推荐
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Edwin Chen 编译：ronghuaiyang 导读 用CTR来评估推荐算法是一个非常常用的度量，但并非是最好的度量。 假设你正在为一个新在线网站构建一个推荐算法。你如何衡量它的质量，以确保它发送给用户相关和个性化的内容？刚开始的时候，你希望点击率可以进行衡量，但经过一番思考，它到底是不是最好的衡量标准还不清楚。 以谷
比elbow方法更好的聚类评估指标
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Tirthajyoti Sarkar 编译：ronghuaiyang 导读 我们展示了用来可视化和决定最佳聚类数量的评估方法，要比最常用的elbow方法要好的多。 介绍 聚类是利用数据科学的商业或科研企业机器学习pipeline的重要组成部分。顾名思义，它有助于在一个数据blob中确定紧密相关(通过某种距离度量)的数据点的集
【人机交互 复习】第10章 评估的基础知识
一、评估目标 （1）评估系统功能的范围和可达性 （2）评估交互中用户的体 （3）确定系统的某些特定问题 二、评估原则 （1）评估应该依赖于产品的用户 （2）评估与设计应结合进行 （3）评估应在用户的实际工作任务和操作环境下进行 （4）要选择有广泛代表性的用户 三、评估范型（重点） 1.范型与具体学科相关，对如何评估有很大影响，每种范型有特定的技术。 其实就跟前面模型
虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（十一）
视频帧画面知识点区域划分 知识点区域精确分割技术: 在深度学习检测模型结果基础上使用基于交并比（IoU）阈值的目标合并算法，合并过度重合目标区域面积，实现知识点区域精确分割 多模态知识点内容匹配策略: 图像：利用GPT-4模型的多模态处理能力，将视频帧中的图像与预设的知识点语义注解进行匹配 文本：使用Sentence Transformer模型对视频帧中提取的文本内容进行深度语义编码，将其
机器学习模型评估之校准曲线
模型校准曲线（Calibration Curve），也称为可靠性曲线（Reliability Curve）或概率校准曲线（Probability Calibration Curve），是一种评估分类模型输出概率准确性的图形工具。它可以帮助我们理解模型的预测概率是否与实际标签的分布一致。校准曲线通常包括以下步骤： 计算模型预测概率：对于测试集中的每个样本，模型会输出一个概率值，表示样本属于正类的
虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（十二）
接下来，把实时注视点位置、语音文本知识点、帧知识点区域进行匹配； 首先，第一步是匹配语音文本知识点和帧知识点区域，我们知道教师所说的每句话对应的知识点，然后寻找当前时间段内，知识点对应的ppt中的区域，即得到学生应该看的知识点区域； 第二步，检测注视点位置是否在该区域；统计成功匹配的比例即可衡量该学生上课专注程度； # -*- coding: utf-8 -*-"""@Time ： 20
中新赛克两款数据安全产品成功获得“可信数安”评估测试证书
6月19日，2024数据智能大会在北京盛大召开。 会上，中国2024年上半年度“可信数安”评估测试证书正式颁发。中新赛克两款参评产品凭借过硬的技术水准和卓越的应用效果，成功获得专项测试证书。 2024年上半年度“可信数安”评估测试通过名单 中新赛克数据安全运营平台 荣获 可信数安-数据安全运营管理平台 基础能力专项测试证书 中新赛克数据安全分类分级系统
逻辑回归在个人信用评估模型上的运用
摘自《逻辑回归在个人信用评估模型上的运用》——胡滨 一、逻辑回归模型的概念 非线性概率模型，又称逻辑模型（Logistic Regression），其基本形式为一种非线性函数——逻辑函数： 其中， 为采取某选择的概率， 为自变量。这个函数具有我们希望的良好性质，它的图形是一条S型曲线。
【因果推断python】44_评估因果模型2
目录 累积弹性曲线 累积增益曲线 考虑差异 关键思想 累积弹性曲线 再次考虑将价格转换为二元处理的说明性示例。我们会从我们离开的地方拿走它，所以我们有弹性处理带。我们接下来可以做的是根据乐队的敏感程度对乐队进行排序。也就是说，我们把最敏感的组放在第一位，第二个最敏感的组放在第二位，依此类推。对于模型 1 和 3，无需重新订购，因为它们已经订购。对于模型 2，我们必须颠倒排序
瑞数信息入选IDC《中国WAAP厂商技术能力评估，2024》
5星满分：WAF、Bot流量管理、行业应用等评估维度 日前，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布《中国WAAP厂商技术能力评估，2024》。报告聚焦WAAP能力，通过对中国市场中主要WAAP产品提供商的技术评估以及对大量最终用户的客观访谈，帮助市场更加全面地了解中国WAAP过去的发展历程以及未来的发展趋势。 瑞数信息WAAP安全平台获得IDC的关注和认可，入选报告中国WAAP技术代表厂商
AI学习指南机器学习篇-KNN算法模型评估
AI学习指南机器学习篇-KNN算法模型评估 在机器学习领域，K最近邻（KNN）算法是一种常用的监督学习算法，它可以用来解决分类和回归问题。在实际应用中，评估模型的性能是至关重要的一步。本文将讨论KNN算法的模型评估指标，包括准确率、召回率、F1分数等，并解释这些评估指标在评价分类模型性能时的作用和局限性。 1. KNN算法简介 K最近邻（KNN）算法是一种基本的分类和回归方法，它的原理是：对
PyTorch计算机视觉入门：测试模型与评估，对单帧图片进行推理
在完成模型的训练之后，对模型进行测试与评估是至关重要的一步，它能帮助我们理解模型在未知数据上的泛化能力。本篇指南将带您了解如何使用PyTorch进行模型测试，并对测试结果进行分析。我们将基于之前训练好的模型，演示如何加载数据、进行预测、计算指标以及可视化结果。 准备工作 假设您已经有一个训练好的模型，保存在.pth文件中，以及一个用于测试的自定义数据集。我们将继续使用前文提到的自定义数据集Cu
分批次训练和评估神经网络模型
【背景】 训练神经网络模型的时候，特征组合太多，电脑的资源会不足，所以采用分批逐步进行。已经处理过的批次保存下来，在下一次跳过，只做新加入的批次训练。 选择最优模型组合在中间结果的范围内选择，这样能保证所有的特征都能得到组合，所有的组合都能得到训练和评估。 【流程】 +-------------------------------------+| 开始 (Start)
学习cel-go了解一下通用表达语言评估是什么
文章目录 1. 前言2. cel-go2.1 cel-go关键概念Applications(应用)Compilation(编译)Expressions(表达式)Environment环境解析表达式的三个阶段 3. cel-go的使用4. cel-go使用5. 说明6. 小结7. 参考 1. 前言 最近因为在项目里面实现的一个使用+和||来组合获取字段值的功能有点儿弱了，就想着
干部考评系统如何评估干部表现
一、引言 干部考评系统是现代组织管理中不可或缺的一部分，它通过科学、公正、客观的方式对干部的表现进行评估，为干部的选拔、培养、激励和约束提供有力依据。本文旨在探讨干部考评系统如何有效评估干部表现。 二、干部考评系统的构建 明确考评目标：考评系统应明确考评目标，包括干部的品德、能力、业绩等方面，确保考评内容的全面性和针对性。设计考评指标：根据考评目标，设计具体的考评指标，如政治素质、领导能
动态功能连接评估方法的变异性
摘要 背景：动态功能连接(dFC)已成为理解大脑功能的一种重要测量指标。虽然已经开发了各种各样的方法来评估dFC，但目前尚不清楚方法的选择会如何影响结果。在这里，本研究旨在考察常用dFC方法的结果变异性。 方法：本研究在Python中实施了7种dFC评估方法，并使用它们对来自人类连接组计划的395名被试的功能磁共振成像数据进行分析。本研究使用了多种指标来量化不同方法产生的dFC结果之间的相似性
探索大数据在信用评估中的独特价值
随着我国的信用体系越来越完善，信用将影响越来越多的人。现在新兴的大数据信用和传统信用，形成了互补的优势，大数据信用变得越来越重要，那大数据信用风险检测的重要性主要体现在什么地方呢?本文将详细为大家介绍一下，一起去看看吧。 大数据信用风险检测的重要性： 首先，大数据信用风险检测可以帮助个人更好地了解自己的信用状况 在现代社会，个人信用状况对日常生活和职业发展都有重要影响