人工智能

8+SCI,机器学习+WGCNA+免疫浸润+分型+PCR验证,内容丰富,这种文章不接收,天理不容!

影响因子:8.786 研究概述: 阿尔茨海默病(AD)是一种严重的进行性神经退行性疾病,其特征是淀粉样蛋白-β(Abeta)斑块过度积累,神经功能障碍和认知障碍。本文采用ssGSEA、LASSO回归和WGCNA算法详细地评估AD患者的免疫微环境模式,使用SHAP和LIME算法分析机器学习模型的结果。接着使用了四个单独的GEO数据库进行外部验证,并根据区分基因的表达确定了免疫微环境的不

测量与误差定律 —— 读《醉汉的脚步》(八)

这一章实际讲的是测量一定有误差;在误差没有朝着特定一个方向偏离的情况下,得到的是正态分布(钟形曲线): 在揭示钟形曲线重要性的3个人中,其发现者分到的功劳却是最少。亚伯拉罕·棣莫弗(Abraham De Moivre)的突破产生于1733年,当时他正是65岁左右的年纪,而直到5年后他的《机率论》(Doctrine of Chances)第二版出版,人们才知道了这个突破。棣莫弗要找的,是那个被我们在

第五十八章 使用 ^BLKCOL 监视块冲突

第五十八章 使用 ^BLKCOL 监视块冲突 当一个进程被迫等待访问一个块时,就会发生块冲突。过多的块冲突会降低应用程序性能。 Using ^BLKCOL 在 IRIS® 数据平台中,^BLKCOL 实用程序对指定时间段(默认为 10 秒)内的块碰撞进行采样,记录这段时间内指定时间间隔(默认为 10 毫秒)内的最新块碰撞。对于每个记录的冲突,^BLKCOL 不仅标识块,还标识涉及的全局及其在块中

Docker(单机Kafka安装)

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书籍1 实战大数据(Hadoop+spark+Flink)2

第二章是搭建IDEA开发环境和Linux虚拟机 这章的内容较少,但需要花费的时间较长,毕竟都是实操部分 首先是搭建IDEA开发环境 每一个IT开发人员都得有一个合适的开发工具,IDEA是大数据开发的首选,在Windows上安装IDEA,然后构建Maven项目。 最首先的还是安装JDK,因为大数据开发的很多地方都是得需要用到Java的。 具体的安装和环境配置这里不再说明。 Maven的安装与配置

适合小白的本地部署AI教程(不仅仅DeepSeek)

在当今这个科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已然成为了各个领域竞相追逐并深度应用的焦点力量。从协助企业精准决策、助力医疗精准诊断,到为日常生活增添便捷与趣味,AI 的影响力无处不在。然而,多数人接触和使用的 AI 往往依托于云端服务,虽然便捷,却也存在着数据隐私风险、网络依赖等诸多问题。而本地部署 AI 的模式,正逐渐崭露头角,宛如一颗冉冉升起的新星,为人们开启了一条既能充分发挥 AI 强大功能