[其它] 机器学习-逻辑回归分析（Python）

说明：回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题：回归问题：输入变量和输出变量均为连续变量的问题；分类问题：输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题的方法。区别：从三个维度来对比分类和回归方法：联系：从prediction角度来看，分类模型和回归模型本质相同，分类模型是将回归模型的输出离散化，比如：1、LogisticRegression和LinearRegressionLinearRegression：输出一个标量wx+b，是连续值，用以处理回归问题；L
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[其它] 基于广角干扰增强和多光束干扰抑制的蓝光发射有机发光器件

说明：对基于蓝色磷光体铱（III）双[（4,6-二氟苯基）-吡啶基-N，C 2']吡啶甲酸（FIrpic）的蓝色顶部发光有机发光器件（TEOLED）进行了说明。 通过引入2,9-二甲基-4,7-二苯基抑制多束干扰，本文获得了具有良好色度的蓝色发射，而不是使用常规报告中的微腔效应来获得蓝色发射。 -1,10-菲咯啉光输出耦合层位于半透明的Sm / Ag阴极上。 基于有效的载流子传输并考虑到FIrpic发射峰处的广角干扰，最大亮度为8029 cd / m2，发光效率为4.02 cd / A，进一步改善了蓝
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[其它] 高性能分布式执行框架——Ray

说明：Ray是UCBerkeleyRISELab新推出的高性能分布式执行框架，它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式，具有比Spark更优异的计算性能。Ray目前还处于实验室阶段，最新版本为0.2.2版本。虽然Ray自称是面向AI应用的分布式计算框架，但是它的架构具有通用的分布式计算抽象。本文对Ray进行简单的介绍，帮助大家更快地了解Ray是什么，如有描述不当的地方，欢迎不吝指正。首先来看一下最简单的Ray程序是如何编写的。在Ray里，通过Python注解ray.remote
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[其它] 有机/聚合物电存储器及其作用机制

说明：有机电存储是近几年来有机电子学与信息存储交叉领域的研究热点.本文介绍了有机电存储器的基本概念与原理,分类论述了有机/无机纳米杂化电双稳态材料、有机/聚合物电双稳态材料以及有机金属配合物电双稳态材料的最新研究成果,讨论原型动态随机存储器、一次写入多次读取存储器以及非易失性闪存存储器的实现,同时总结电开关与存储的形成机制,主要包括场致电荷转移机制、丝状电导机制、构象转变与相变机制、载流子俘获释放机制以及氧化还原机制,并展望今后的研究工作.
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[其它] 深度学习之图像处理与分析

说明：Artificialintelligence(人工智能)使人类通常执行的智力任务自动化的努力MachineLearning(机器学习)使系统无需进行显式编程即可自动从数据进行改进DeepLearning(深度学习)机器学习的特定子领域侧重于学习越来越有意义的表示形式的连续层最初于1950年代进行调查，始于1980年代不是真正的大脑模型受到神经生物学研究的宽松启发深度学习是人工神经网络的重塑，具有两层以上“深入”并不是指通过这种方法获得的更深刻的理解它代表连续表示层的想法GPU(GraphicsP
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[其它] 在还原的氧化石墨烯电极上直接生长的单壁碳纳米管制造的全碳电子器件

说明：（显示的图）开发了一种制造所有碳CNT-rCO器件的简单方法，其中单个长排列的SWCNT通过CVD直接生长，以与被非金属物体刮擦的rGO电极连接。 ？ 2010 WILEY-VCH Verlag GmbH＆Co. KGaA，魏因海姆。
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[其它] 深度学习下的医学图像分析（一）

说明：近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。ANeuralAlgorithmofArtisticStyle是一篇最新发表的研究性论文，论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像，并由此创建出另一张新图像。其他的一些论文，比如GenerativeAdversarialNetworks和WassersteinGAN，也已经为开发模型铺平了道路，这个模型能够创建出与输入数据
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[其它] 聚芴基超分子π共轭聚合物凝胶的制备与表征

说明：聚芴基超分子π共轭聚合物凝胶的制备与表征
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[其它] 大尺寸氧化石墨烯的透明，导电和柔性石墨烯薄膜

说明：大尺寸氧化石墨烯的透明，导电和柔性石墨烯薄膜
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[其它] 深度学习下的医学图像分析（三）

说明：在接下来的文章中，我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同，并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外，我们还将讨论在没有深度学习时，医学图像分析是如何进行的；以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分析。在这里，我非常欢迎和感谢我的新伙伴FlavioTrolese——4Quant的联合创始人和ETHZurich的讲师——他将协助我整合所有讨论的内容。根据Keras官网的介绍，Keras是Theanos和TensorFlow的一个深度学习库。运行于Theano和Ten
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[其它] 机器学习之逻辑回归（LogisticRegression）

说明：之前的文章中，我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多，例如一个在线交易网站判断一次交易是否带有欺诈性（有些人可以使用偷来的信用卡，你懂的）。再如，之前判断一个肿瘤是良性的还是恶性的，也是一个分类问题。在以上的这些例子中，我们想预测的是一个二值的变量，或者为0，或者为1；或者是一封垃圾邮件，或者不是；或者是带有欺诈性的交易，或者不是；或者是一个恶性肿瘤，或者不是。我们可以将因变量（dependantvariable）可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclas
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[其它] 使用新型中央半导体可饱和吸收镜（C-SESAM）优化无源调Q激光器

说明：用新型中央半导体可饱和吸收镜（C-SESAM）实现的二极管泵浦无源调Q激光器可以获得更高的重复率和更短的脉冲持续时间，这在理论和实验上都得到了证明。 因此，必须优化这种激光器以实现许多期望的性能。 当InGaAs薄层的直接带隙吸收，GaAs衬底的单光子吸收（SPA）和双光子吸收（TPA）过程同时被考虑时，通过数值求解归一化速率方程。 引入了一些新的归一化参数，并确定了最优无源调Q激光器的关键参数，包括最优归一化耦合参数和最优归一化可饱和吸收体参数，它们可以最大化输出能量。 生成了一组一般曲线，并
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