Search Results Rパッケージ

Rとbrmsを用いた学校卒業者の結果のベイズ比較

学校を卒業した後に私たちがしたいことについては、たくさん話されます私たちは幼い頃から、大人になったら何をしたいかと聞かれ、その後13年間を予備教育で過ごします公立の…

「Rを使った南アメリカのマッピング：ジオビジュアライゼーションの詳細解説」

「あなたは、子供の頃から地図と地理を楽しんでいたデータサイエンティストで、アマチュアのVoAGI作家ですねグラフを使った次の仕事のための良いテーマを探していますね、そして、最も…」

「Amazon SageMakerを使用したフェデレーテッドラーニングによる分散トレーニングデータを用いた機械学習」

この投稿では、分散トレーニングデータを使用してAmazon SageMakerでフェデレーテッドラーニングを実装する方法について説明します

「データバージョンコントロール入門」

連続的に更新されるリソース、特に複数のユーザーによって同時に更新される場合、すべての変更を追跡するために監査トレイルが必要ですGitを使用すると、変更をコミットし、作成することができます...

10倍の生産性を向上させるためのTop 10 VS Code拡張機能

Path Intellisense C#、VB.NET、またはF#を使用している場合、Visual Studioの拡張機能であるPath Intellisenseのおかげで、Path Intellisenseを利用することができます。これにより、必要なルートを簡単に特定し、タイプミスや間違った経路から保護することができます。プロジェクトファイルはPath Intellisenseによって解析され、プロジェクトで使用されるすべてのパスのデータベースが作成されます。Path Intellisenseは、コードエディタの一部の機能であり、入力すると可能なルートを提案してくれます。提案されたルートは、目的地に素早く到達するのに役立ちます。入力すると、Path Intellisenseは適切なパスの補完を提案します。存在しないまたはアクセスできないパスを入力しようとすると、Path IntelliSenseが警告を表示します。Path Intellisenseを使用すると、用語の定義を簡単に取得することができます。パスを扱う際に時間を節約し、間違いを防ぐために、Visual Studio用のPath Intellisense拡張機能は非常に価値があります。Visual Studio Marketplaceで、無料でダウンロードすることができます。 Live Server Visual Studio Code用のLive Server拡張機能を使用すると、ライブリロードを使用してローカルで静的および動的なウェブサイトを構築することができます。これにより、コードを編集して、ブラウザでその効果を即座に確認することができます。開発者は、各変更後にブラウザを手動でリロードする必要がなくなり、時間を節約することができます。Live Serverのインターフェースは直感的です。Visual Studio Codeでプロジェクトを開き、Marketplaceから拡張機能を追加します。Live…

ジョージア工科大学の論文は、より速く潜在的な超伝導体を特定するAI手法を提案しています

「超電導体は、輸送、エネルギー、その他の産業において、最先端技術において重要な要素ですジョージア工科大学とハノイ科学技術大学の新しい論文は、AIによって駆動された手法を使用して、より迅速に潜在的な超電導体を特定することを提案しています論文によれば、共同チームは...」

ジョージア工科大学のこのAI論文は、より速く信頼性の高い方法で潜在的な超伝導体の新しい候補を特定するための人工知能手法を提案しています

超電導体は、臨界温度以下に冷却されると、電気抵抗を無視することができ、ゼロ抵抗を示します。この素晴らしい超電導体の特性により、エネルギー、交通、最先端のエレクトロニクスなど、さまざまな現実世界の応用が可能になります。過去10年間、高臨界温度超電導体の探索には大きな進展がありました。この論文では、ジョージア工科大学とハノイ科学技術大学（ベトナム）の研究者が、機械学習経路に原子レベルの情報を組み込むための最初のステップとして、新しい従来型（またはBCS）超電導体、特に周囲圧での発見に取り組んでいます。ゼロ温度での高温超電導の予測は研究者にとって困難な課題でした。研究者は、異なる圧力で計算されたλおよびωlogの1100以上の値を持つ584の原子構造のデータセットを慎重にキュレーションしました。λおよびωlogのためのMLモデルが開発され、マテリアルプロジェクトデータベースの80,000以上のエントリをスクリーニングし、Tcが約10−15KおよびP = 0に等しい可能性のある2つの熱力学的かつ力学的に安定した材料が発見されました（第一原理計算による）。研究者は、原子構造を数値ベクトルに変換するためにmatminerパッケージを使用し、MLアルゴリズムとしてガウスプロセス回帰を使用してこれを達成しました。研究者は、35の候補に対して超電導特性を予測するためにMLモデルを使用しました。その中で、最も高い予測されたTc値を持つものは6つでした。いくつかは不安定であり、さらなる安定化計算が必要でした。残りの2つの候補、すなわちCrHとCrH2の立方構造の安定性を検証した後、第一原理計算を使用してそれらの超電導特性を計算しました。研究者は、予測結果の正確性を報告された値の2-3%以内と確認するために、ローカル密度近似（LDA）XC機能を使用して追加の計算を実施しました。また、研究者は、これらの超電導体の合成可能性を調査するために、無機結晶構造データベース（ICSD）での起源を追跡しました。これらは過去に実験的に合成されたことがわかり、将来のテストで予測された超電導性が確認されることを期待しています。将来の研究では、研究者はデータセットを拡大し多様化させ、ディープラーニング技術を使用し、逆設計戦略を統合して実質的に無限の材料を効率的に探索するためのMLアプローチを向上させる予定です。研究者は、高Tc超電導体の発見を容易にするためにアプローチをさらに改善し、実世界のテストと合成のために実験の専門家と協力することを想定しています。論文をチェックしてください。この研究に関しては、研究者に全てのクレジットがあります。また、最新のAI研究ニュース、クールなAIプロジェクトなどを共有している26k+ ML SubReddit、Discordチャンネル、およびメールニュースレターに参加するのをお忘れなく。このAI論文は、ジョージア工科大学の研究者が、高速かつ信頼性のある方法で潜在的な超電導体の新たな候補を特定するための人工知能手法を提案しています。この記事はMarkTechPostで最初に掲載されました。

「GPT-4の能力と限界を探索する」

「GPT-4の公開：データサイエンスへの影響を解読し、その強みと限界を探る」

Artificial Intelligence

GPBoostを使用した縦断およびパネルデータのための混合効果機械学習（パートIII）

「PythonとRのGPBoostパッケージのデモ：縦断的およびパネルデータのモデル化のための木ブースティングとランダムエフェクトの組み合わせ」

「高次元のカテゴリ変数に対する混合効果機械学習 – 第二部 GPBoostライブラリ」

「高次元のカテゴリ変数モデリングのための木のブースティングとランダム効果の組み合わせ：PythonとRのGPBoostパッケージのデモ」

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