La visión socialista de la naturaleza humana supone que
Recientemente publicamos una corrección sobre el documento comunitario del Fragile Families Challenge (https://www.pnas.org/content/118/50/e2118703118). En resumen, cuando publicamos nuestro documento, también publicamos nuestro código en Dataverse (https://doi.org/10.7910/DVN/CXSECU), de acuerdo con las prácticas de la ciencia abierta. Posteriormente, un equipo de investigación -Charles Rahal y Mark Verhagen- se puso en contacto con nosotros para informarnos de un posible error en nuestro código. Hemos investigado detenidamente este informe y estamos de acuerdo en que había un error en nuestro código. Mientras investigábamos este error, encontramos otros dos problemas no relacionados. Al final, sin embargo, ninguno de estos problemas afectó a las conclusiones del artículo de ninguna manera.
Además de publicar la corrección, hemos actualizado nuestros materiales de réplica y hemos alertado a todos los investigadores que conocemos que están trabajando con los materiales de réplica. Si está trabajando con estos materiales de réplica, le recomendamos que utilice la versión actualizada. Estaremos encantados de responder a cualquier pregunta sobre ellos.
Una entrevista con el coorganizador del Reto, Matthew Salganik, realizada por Lauren Maffeo y Cynthia Rudin, acaba de ser publicada en la Harvard Data Science Review. El artículo – «Predicción, aprendizaje automático y vidas individuales: Una entrevista con Matthew Salganik»- trata sobre el Desafío de las Familias Frágiles y sus implicaciones para los científicos y los responsables políticos.
Socialismo de la naturaleza humana cerebral
donde (u,v) se refiere a los tamaños de los valores de la matriz, Nr se refiere a los valores máximos de nivel de gris, y Kmax es la longitud más.Raj et al. [236] han utilizado tanto GLCM y GLRLM como las principales técnicas de extracción de características para extraer las características óptimas de las imágenes médicas pre-procesadas, que además las características óptimas han mejorado los resultados finales de la tarea de clasificación. La figura 12 muestra los tipos de extracción y selección de características utilizados para la reducción de la dimensionalidad.Técnicas de selección de característicasAnálisis de la varianza-ANOVA: es un modelo estadístico por el que se evalúan y comparan las medias de dos o más experimentos. La idea de este modelo es que la diferencia entre medias es sustancial para evaluar el rendimiento de dos estimaciones [237]. Surendiran et al. [238] han utilizado el Análisis Discriminante ANOVA por pasos (DA) para la clasificación de masas de mamografía.Los pasos básicos para realizar el ANOVA en la distribución de datos son
Otra característica importante del algoritmo PCA es que se utiliza para la reducción de la dimensionalidad de las características. En el campo de las imágenes médicas, el PCA se utiliza principalmente para la reducción de la dimensionalidad. El PCA también se utilizó como un proceso de aumento de datos antes de entrenar la CNN discriminativa para diferentes tareas de imágenes médicas; para capturar las características importantes de las imágenes naturales, se compararon diferentes algoritmos para realizar el aumento de datos [241] (Fig. 12).Fig. 12Tipos de extracción y selección de características utilizados para la reducción de la dimensionalidadImagen de tamaño completoMétricas de evaluaciónPara evaluar y medir el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo mientras se validan las imágenes médicas, se utilizan diferentes métricas de evaluación de acuerdo con algunas regularidades y criterios específicos. Por ejemplo, algunas métricas de evaluación particulares se utilizan con tareas específicas como la puntuación Dice y la puntuación F1 se utilizan principalmente para la segmentación, mientras que la precisión y la sensibilidad se utilizan principalmente para la tarea de clasificación. Aquí nos centraremos en las métricas de medición del rendimiento más utilizadas en la literatura y cubriremos las métricas mencionadas en nuestras tablas de comparación.
Ensayo sobre la naturaleza humana del socialismo
Acabamos de terminar los Institutos de Verano en Ciencias Sociales Computacionales de 2018. El propósito de los Institutos de Verano es reunir a estudiantes de posgrado, investigadores posdoctorales y profesores principiantes interesados en la ciencia social computacional. Los Institutos de Verano se dirigen tanto a científicos sociales (en sentido amplio) como a científicos de datos (en sentido amplio). Además de la sede de la Universidad de Duke, organizada por Chris Bail y Matt Salganik, también hubo siete sedes asociadas dirigidas por antiguos alumnos del Instituto de Verano de 2017:
El propósito de esta entrada de blog post-mortem es describir a) lo que hicimos, b) lo que creemos que funcionó bien, y c) lo que haremos de manera diferente la próxima vez. Esperamos que este documento sea útil para otras personas que organicen Institutos de Verano similares, así como para las personas que estén organizando lugares asociados para los Institutos de Verano de Ciencias Sociales Computacionales de 2019.
Este post incluye informes post-mortem de todas nuestras sedes para facilitar las comparaciones. Como verán, los diferentes sitios hicieron las cosas de manera diferente, y creo que este tipo de personalización fue una parte importante de cómo tuvimos éxito. Este post también incluye un informe de nuestro AT itinerante que visitó cinco sitios diferentes.
Visión de la naturaleza humana en el socialismo brainly
Los modelos bayesianos multiescala explotan variantes del concepto «desacoplar/reacoplar» para permitir avances en la previsión y el seguimiento de series temporales cada vez más amplias. Las aplicaciones recientes y actuales incluyen la previsión financiera y comercial, así como los estudios de redes dinámicas. En este artículo se describen algunos avances recientes mediante ejemplos de aplicaciones de previsión de la demanda de los consumidores y de las ventas a gran escala con objetivos relacionados con el marketing. Dos escenarios aplicados conjuntamente implican (a) modelos para predecir las ventas diarias de cada uno de los muchos artículos en cada supermercado de una gran cadena nacional, y (b) modelos para entender y predecir el comportamiento de compra específico de los clientes/hogares para informar las decisiones sobre precios y promociones personalizadas de forma continua. El concepto de multiescala se aplica en cada escenario para definir nuevas clases de modelos jerárquicos bayesianos de espacio de estado adaptados a la aplicación. En cada ámbito, las series temporales individuales de nivel micro se representan mediante formas de modelo personalizadas que también incluyen factores de nivel agregado, estos últimos modelados y pronosticados por separado. El desacoplamiento condicional implícito de muchas series temporales permite la escalabilidad computacional, mientras que los efectos de los factores multiescalares compartidos definen el reacoplamiento para reflejar adecuadamente las dependencias entre series. Las ideas son, por supuesto, relevantes para otros entornos aplicados que implican series temporales a gran escala y estructuradas jerárquicamente.