MAD 定义为,一元序列 Xi" role="presentation">XiXi 同其中位数偏差的绝对值的中位数(deviation,偏差本身有正有负): MAD=median(|Xi−median(X)|)" role="presentation">MAD=median(|Xi−median(X)|)MAD=median(|Xi−median(X)|) 1. MAD 用于异常点的检测 假定数据服从正态分布,我们让异常点(outli

NIPT, Non-invasive Prenatal Testing - 无创产前基因检测 (学术名词) NIFTY,胎儿染色体异常无创产前基因检测 (注册商标)华大的明显产品 新生儿耳聋基因检测 新生儿遗传代谢病检测 安孕可单基因遗传病携带者筛查 地中海贫血基因检测 安馨可™新生儿及儿童基因检测 SeqHPV®人乳头瘤病毒(HPV)分型基因检测 - HPV检测 遗传咨询 (Genetic Counseling) 肿瘤早筛 Oseq™-Drug靶向药物全景基因监测 病原感染 PMseq 对感染

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层

这里 irf 两个交换机 S4 S5 S4 S4的MEmber id 为1 IRF member 1 renumber 1 S4的 irf 优先为10 irf member priority 10 链形堆叠 irf domain 10 进入 要irf的端口 int range name irf int ten-g 1/0/50 to ten-g1/0/51 暂时关闭 shutdown 进入irf port irf-port 1/1 port group int ten-g 1/0/50 port

一.IRF简介 IRF(Intelligent Resilient Framework,智能弹性架构)是H3C自主研发的软件虚拟化技术.它的核心思想是将多台设备通过IRF物理端口连接在一起,进行必要的配置后,虚拟化成一台“分布式设备”.使用这种虚拟化技术可以集合多台设备的硬件资源和软件处理能力,实现多台设备的协同工作.统一管理和不间断维护. 二.多IRF冲突检测(MAD功能) 2.1 机制介绍 IRF链路故障会导致一个IRF变成两个新的IRF.这两个IRF拥有相同的IP地址等三层配置,会引起地址

一.组网需求 由于公司人员激增,接入层交换机提供的端口数目已经不能满足PC的接入需求.现需要在保护现有投资的基础上扩展端口接入数量,并要求网络易管理.易维护. 二.组网图 三.配置思路 Device A提供的接入端口数目已经不能满足网络需求,需要另外增加一台设备Device B.(本文以两台设备组成IRF为例,在实际组网中可以根据需要,将多台设备组成IRF,配置思路和配置步骤与本例类似) .鉴于第二代智能弹性架构IRF 技术具有管理简便.网络扩展能力强.可靠性高等优点,所以本例使用IRF技术构建

一.组网需求 由于网络规模迅速扩大,当前中心交换机(Device A)转发能力已经不能满足需求,现需要在保护现有投资的基础上将网络转发能力提高一倍,并要求网络易管理.易维护. 二.组网图 三.配置思路 Device A处于局域网的汇聚层,为了将汇聚层的转发能力提高一倍,需要另外增加一台设备Device B.鉴于第二代智能弹性架构IRF技术具有管理简便.网络扩展能力强.可靠性高等优点,所以本例使用IRF技术构建网络汇聚层(即在Device A和Device B上配置IRF功能),接入层设备通过聚合

困扰年轻人的脱发问题萌生了新兴的产业链.36氪先前曾剖析过近来火热的植发市场,更多人则选择"防范于未然","头皮检测"服务备受关注.此前,人们对"头皮检测"的认识大多仅停留在美容美发店的捆绑式服务,而实际上效果式微. 36氪最近接触到的「先锋汇美」使用AI技术分析医疗数据,提供AI辅助诊疗整体解决方案,为客户提供头发养护方案. 四川先锋汇美生物科技有限公司是中国先锋医药控股有限公司(股票代码:HK01345)的控股子公司.同时,也是四川美容美发行

文章来自微信公众号:机器学习炼丹术.号主炼丹兄WX:cyx645016617.文章有问题或者想交流的话欢迎- 参考目录: @ 目录 0 论文 1 概述 2 pipeline 3 技术细节 3.1 预处理 3.2 卷积网络 3.3 VGG分类网络结构 3.4 图像分割 4 遇到的问题 0 论文 论文是2018年的,发表在医学期刊<Circulation>的一篇文章<Fully Automated Echocardiogram Interpretation in Clinical Pract

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果. 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成: 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次卷积后的结果,这样可以保证得到 更多的信息. 在网络的末端得到两张feature map之后还需要通过softmax函数得到概率图,整个网络输出的是类别数量的特征图,最后得到的是类别的

1. 基于统计的异常检测 Grubbs' Test Grubbs' Test为一种假设检验的方法,常被用来检验服从正太分布的单变量数据集(univariate data set)\(Y\) 中的单个异常值.若有异常值,则其必为数据集中的最大值或最小值.原假设与备择假设如下: \(H_0\): 数据集中没有异常值 \(H_1\): 数据集中有一个异常值 Grubbs' Test检验假设的所用到的检验统计量(test statistic)为 \[ G = \frac{\max |Y_i - \ove

这一节我将讲解thinkgear.h 里面的函数和宏定义.这一些都可以在MindSet Development Tools\ThinkGear Communications Driver\docs\html\index.html 这个路径中找到并打开.是使用doxygen软件生成的API帮助文档. 下面我将做一下简单的翻译.其实最主要的功劳还是google翻译(^v^)? 这些是API THINKGEAR_API int TG_GetDriverVersion () 获取当前TGCD库的版本 T

navigator.userAgent //检测浏览器的版本以及那个厂商的 (不怎么准,你比如360经常跟别人干架,所以别人检测到360浏览器就提示浏览器危险,所以360就自己修改了) //分解这个地址 http://www.imooc.com/course/list?c=linux#mad=100 location.protocol "http:" //打印结果 location.host "www.imooc.com" //打印结果 location.pathn

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世