group :: ubidroid | BibSonomy

закладки (спрятать)258
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1joelito/Multi_Legal_Pile · Datasets at Hugging Face
https://huggingface.co/datasets/joelito/Multi_Legal_Pile
год назад , @hotho
law
data
recht
lawdatarecht
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1https://8530121.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/8530121/Website%20Relaunch%202022/Blogbeiträge/DASC-PM_v1.1.pdf
https://8530121.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/8530121/Website%20Relaunch%202022/Blogbeitr%C3%A4ge/DASC-PM_v1.1.pdf
год назад , @hotho
science
Modell
process
data
model
scienceModellprocessdatamodel
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Gopher and RETRO Prove Lean Language Models Can Push Boundaries
https://www.deeplearning.ai/the-batch/large-language-models-shrink/?utm_campaign=The%20Batch&utm_medium=email&_hsmi=240401361&_hsenc=p2ANqtz-8xSUusSBIkSJlMHiucL2H3K9ukcSqlS-6aE-4TxPD5Bh1ElshDiBx1Vs-ROguVWC1JTS-wlfpgjJtgeuN18dgvmvEbtA&utm_content=240401361&utm_source=hs_email
2 лет назад , @becker
shrink
large
language
data
skrinking
less
model
themis
shrinklargelanguagedataskrinkinglessmodelthemis
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Titanic Model with 90% accuracy | Kaggle
https://www.kaggle.com/code/vinothan/titanic-model-with-90-accuracy
2 лет назад , @becker
science
kaggle
titanic
data
sciencekaggletitanicdata
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1kaggle-titanic/titanic-solution.ipynb at master · minsuk-heo/kaggle-titanic
https://github.com/minsuk-heo/kaggle-titanic/blob/master/titanic-solution.ipynb
2 лет назад , @becker
science
titanic
data
sciencetitanicdata
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Data Science Club | Becker Lab
Hallo
2 лет назад , @becker
science
dsc
dts
data
club
dtsclub
sciencedscdtsdataclubdtsclub
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1The Predictive Privacy Project - Rainer Mühlhoff
Data Protection in the Context of Big Data and AI
2 лет назад , @hotho
deep
privacy
data
machine
Datenschutz
predictive
learning
big
ml
deepprivacydatamachineDatenschutzpredictivelearningbigml
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Tired: PCA + kmeans, Wired: UMAP + GMM | R-bloggers
https://www.r-bloggers.com/2021/06/tired-pca-kmeans-wired-umap-gmm/
2 лет назад , @becker
umap
science
comparison
data
gmm
kmeans
pca
combination
umapsciencecomparisondatagmmkmeanspcacombination
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1shafferm/SCNIC: Sparse Cooccurence Network Investigation for Compositional data
https://github.com/shafferm/SCNIC
2 лет назад , @becker
co-occurrence
data
correlation
compositional
positive
analysis
project:fastcor
network
coocurrence
co-occurrencedatacorrelationcompositionalpositiveanalysisproject:fastcornetworkcoocurrence
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1leon-thomm/Ryven: Flow-based visual scripting for Python
https://github.com/leon-thomm/Ryven
2 лет назад , @becker
science
jupyter
python
data
dag
notebook
programming
sciencejupyterpythondatadagnotebookprogramming
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1wonderworks-software/PyFlow: Visual scripting framework for python - https://wonderworks-software.github.io/PyFlow
https://github.com/wonderworks-software/PyFlow
2 лет назад , @becker
science
jupyter
python
data
dag
notebook
programming
sciencejupyterpythondatadagnotebookprogramming
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1DAG Based notebooks? - JupyterLab - Jupyter Community Forum
https://discourse.jupyter.org/t/dag-based-notebooks/11173
2 лет назад , @becker
science
jupyter
python
data
dag
notebook
programming
sciencejupyterpythondatadagnotebookprogramming
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
3Galaxy
https://usegalaxy.org/
3 лет назад , @becker
code
gene
genes
data
intensice
biomedical
tools
alignment
research
platform
codegenegenesdataintensicebiomedicaltoolsalignmentresearchplatform
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Google AI Blog: KELM: Integrating Knowledge Graphs with Language Model Pre-training Corpora
https://ai.googleblog.com/2021/05/kelm-integrating-knowledge-graphs-with.html
3 лет назад , @hotho
LM
dataset
deep
data
learning
model
KG
integration
LMdatasetdeepdatalearningmodelKGintegration
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1zqfang/GSEApy: Gene Set Enrichment Analysis in Python
https://github.com/zqfang/GSEApy
3 лет назад , @becker
enrichment
set
database
gene
python
data
py
api
analysis
base
enrichmentsetdatabasegenepythondatapyapianalysisbase
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Data Visualization in AR/VR
https://www.compassred.com/data-journal/data-visualization-in-arvr
3 лет назад , @becker
visualization
toolkit
data
vr
immermind
tools
toolkits
visualizationtoolkitdatavrimmermindtoolstoolkits
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Home - Immersion Analytics
https://www.immersionanalytics.com/
3 лет назад , @becker
analytics
visualization
data
company
vr
immermind
analyticsvisualizationdatacompanyvrimmermind
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Augmented reality platform for Enterprise | Magic Leap
https://www.magicleap.com/en-us
3 лет назад , @becker
visualization
headset
data
vr
immermind
visualizationheadsetdatavrimmermind
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Virtualitics: Make Smarter AI-Driven Decisions | AI Data Analysis Software
https://virtualitics.com/
3 лет назад , @becker
visualization
data
company
vr
immermind
visualizationdatacompanyvrimmermind
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Immersion Analytics: 1st Place Winner - Tableau 2021 DATAdev Hackathon - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=hYxPO-bfbOk
3 лет назад , @becker
tableau
visualization
data
vr
immermind
tableauvisualizationdatavrimmermind
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)362
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Data-driven longitudinal characterization of neonatal health and morbidity
D. Francesco, J. Reiss, J. Roger, A. Tang, A. Chang, M. Becker, T. Phongpreecha, C. Espinosa, S. Morin, E. Berson и 23 other автор(ы). Science Translational Medicine, 15 (683): eadc9854 (2023)
2 лет назад , @becker
myown
project:2023-tracking
data
health
neonatal
paper:fastcor
longitudinal
myownproject:2023-trackingdatahealthneonatalpaper:fastcorlongitudinal
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning
P. Villalobos, J. Sevilla, L. Heim, T. Besiroglu, M. Hobbhahn, и A. Ho. arXiv preprint arXiv:2211.04325, (2022)
2 лет назад , @becker
set
models
deep
large
sets
data
learning
requirement
datasets
dataset
machine
limit
model
themis
setmodelsdeeplargesetsdatalearningrequirementdatasetsdatasetmachinelimitmodelthemis
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?
L. Grinsztajn, E. Oyallon, и G. Varoquaux. Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track, (2022)
2 лет назад , @becker
comparison
forest
decision
neural
data
tabular
learning
tree
trees
network
performance
random
citedby:scholar:count:5
evaluation
citedby:scholar:timestamp:2022-12-1
machine
ml
nn
comparisonforestdecisionneuraldatatabularlearningtreetreesnetworkperformancerandomcitedby:scholar:count:5evaluationcitedby:scholar:timestamp:2022-12-1machinemlnn
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Corruption of the Pearson correlation coefficient by measurement error and its estimation, bias, and correction under different error models
E. Saccenti, M. Hendriks, и A. Smilde. Scientific reports, 10 (1): 1--19 (2020)
2 лет назад , @becker
estimation
citedby:scholar:timestamp:2022-9-23
citedby:scholar:count:53
error
bias
correlation
data
paper:fastcor
correction
estimationcitedby:scholar:timestamp:2022-9-23citedby:scholar:count:53errorbiascorrelationdatapaper:fastcorcorrection
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Longitudinal variational autoencoder
S. Ramchandran, G. Tikhonov, K. Kujanpää, M. Koskinen, и H. Lähdesmäki. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, стр. 3898--3906. PMLR, (2021)
2 лет назад , @becker
variational
autoencoder
deep
data
citedby:scholar:count:6
learning
gain
citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
timeseries
imputation
series
time
missing
model
net
temporal
nn
generative
longitudinal
variationalautoencoderdeepdatacitedby:scholar:count:6learninggaincitedby:scholar:timestamp:2022-5-13timeseriesimputationseriestimemissingmodelnettemporalnngenerativelongitudinal
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Gain: Missing data imputation using generative adversarial nets
J. Yoon, J. Jordon, и M. Schaar. International conference on machine learning, стр. 5689--5698. PMLR, (2018)
2 лет назад , @becker
deep
adversarial
data
learning
gain
citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
citedby:scholar:count:468
imputation
missing
model
net
nn
generative
deepadversarialdatalearninggaincitedby:scholar:timestamp:2022-5-13citedby:scholar:count:468imputationmissingmodelnetnngenerative
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
8An overview of data warehousing and OLAP technology
S. Chaudhuri, и U. Dayal. ACM SIGMOD Record, 26 (1): 65--74 (марта 1997)
2 лет назад , @hotho
overview
data
warehouse
olap
overviewdatawarehouseolap
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Machine Learning in Python: Main developments and technology trends in data science, machine learning, and artificial intelligence
S. Raschka, J. Patterson, и C. Nolet. Information, 11 (4): 193 (2020)
2 лет назад , @becker
python
rapids
artifical
data
ai
py
learning
gpu
intelligence
paper:fastcor
science
library
machine
pythonrapidsartificaldataaipylearninggpuintelligencepaper:fastcorsciencelibrarymachine
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1RAPIDS: Collection of Libraries for End to End GPU Data Science
R. Team. (2018)
2 лет назад , @becker
science
library
python
rapids
data
py
gpu
paper:fastcor
sciencelibrarypythonrapidsdatapygpupaper:fastcor
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2MIRACLE: Causally-Aware Imputation via Learning Missing Data Mechanisms
T. Kyono, Y. Zhang, A. Bellot, и M. van der Schaar. Advances in Neural Information Processing Systems, (2021)
3 лет назад , @becker
toread
citedby:scholar:count:1
data
imputation
machine
impute
learning
citedby:scholar:timestamp:2022-3-21
missing
causal
value
toreadcitedby:scholar:count:1dataimputationmachineimputelearningcitedby:scholar:timestamp:2022-3-21missingcausalvalue
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A knowledge graph to interpret clinical proteomics data
A. Santos, A. Colaco, A. Nielsen, L. Niu, M. Strauss, P. Geyer, F. Coscia, N. Albrechtsen, F. Mundt, L. Jensen и 1 other автор(ы). Nature Biotechnology, (2022)
3 лет назад , @becker
domain
clinical
proteomics
background
data
medicine
knowledge
network
graph
domainclinicalproteomicsbackgrounddatamedicineknowledgenetworkgraph
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Wilds: A benchmark of in-the-wild distribution shifts
P. Koh, S. Sagawa, H. Marklund, S. Xie, M. Zhang, A. Balsubramani, W. Hu, M. Yasunaga, R. Phillips, I. Gao и 1 other автор(ы). International Conference on Machine Learning, стр. 5637--5664. PMLR, (2021)
3 лет назад , @becker
shift
m:id:undefined:coordinate:x:-251.9265022277832
data
citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
datasets
distribution
m:
m:id:undefined:node
citedby:scholar:count:135
benchmark
m:id:undefined:coordinate:y:-169.61904335021973
shiftm:id:undefined:coordinate:x:-251.9265022277832datacitedby:scholar:timestamp:2022-1-21datasetsdistributionm:m:id:undefined:nodecitedby:scholar:count:135benchmarkm:id:undefined:coordinate:y:-169.61904335021973
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Imaxes: Immersive axes as embodied affordances for interactive multivariate data visualisation
M. Cordeil, A. Cunningham, T. Dwyer, B. Thomas, и K. Marriott. Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, стр. 71--83. (2017)
3 лет назад , @becker
virtual
citedby:scholar:count:140
reality
data
analysis
immermind
m:
plots
citedby:scholar:timestamp:2022-1-11
m:id:immermind:coordinate:y:134.9595603942871
m:id:immermind:node
vr
m:id:immermind:coordinate:x:-378.8338394165039
virtualcitedby:scholar:count:140realitydataanalysisimmermindm:plotscitedby:scholar:timestamp:2022-1-11m:id:immermind:coordinate:y:134.9595603942871m:id:immermind:nodevrm:id:immermind:coordinate:x:-378.8338394165039
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A survey on image data augmentation for deep learning
C. Shorten, и T. Khoshgoftaar. Journal of Big Data, 6 (1): 1--48 (2019)
3 лет назад , @becker
image
citedby:scholar:timestamp:2021-11-23
deep
citedby:scholar:count:2261
data
learning
survey
augmentation
imagecitedby:scholar:timestamp:2021-11-23deepcitedby:scholar:count:2261datalearningsurveyaugmentation
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2BayReL: Bayesian Relational Learning for Multi-omics Data Integration
E. Hajiramezanali, A. Hasanzadeh, N. Duffield, K. Narayanan, и X. Qian. Advances in Neural Information Processing Systems, (2020)
3 лет назад , @becker
bayesian
modeling
omics
bayes
data
multiomics
learning
relational
multi
integration
bayesianmodelingomicsbayesdatamultiomicslearningrelationalmultiintegration
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
7Density-based weighting for imbalanced regression
M. Steininger, K. Kobs, P. Davidson, A. Krause, и A. Hotho. Machine Learning, (2021)
3 лет назад , @hotho
myown
imbalanced
data
regression
density
2021
cv1
selected
myownimbalanceddataregressiondensity2021cv1selected
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Training generative adversarial networks with limited data
T. Karras, M. Aittala, J. Hellsten, S. Laine, J. Lehtinen, и T. Aila. arXiv preprint arXiv:2006.06676, (2020)
3 лет назад , @becker
set
small
deep
neural
limited
adversarial
data
training
learning
datasets
network
networks
gan
citedby:scholar:count:128
citedby:scholar:timestamp:2021-7-20
model
generative
setsmalldeepneurallimitedadversarialdatatraininglearningdatasetsnetworknetworksgancitedby:scholar:count:128citedby:scholar:timestamp:2021-7-20modelgenerative
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Data-Driven Modeling of Pregnancy-Related Complications
C. Espinosa, M. Becker, I. Maric, R. Wong, G. Shaw, B. Gaudilliere, N. Aghaeepour, D. Stevenson, I. Stelzer, L. Peterson и 7 other автор(ы). Trends in Molecular Medicine, (2021)
3 лет назад , @becker
project:bmbf
myown
biology
modeling
cofirst
approach
complications
pregnancy
data
holistic
medicine
p21
systems
driven
project:bmbfmyownbiologymodelingcofirstapproachcomplicationspregnancydataholisticmedicinep21systemsdriven
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Integrated trajectories of the maternal metabolome, proteome, and immunome predict labor onset
I. Stelzer, M. Ghaemi, X. Han, K. Ando, J. Hedou, D. Feyaerts, L. Peterson, K. Rumer, E. Tsai, E. Ganio и 28 other автор(ы). Science Translational Medicine, (2021)
3 лет назад , @becker
labor
project:bmbf
myown
mining
of
pregnancy
data
paper:cordis
machine
multiomics
learning
onset
laborproject:bmbfmyownminingofpregnancydatapaper:cordismachinemultiomicslearningonset
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Multitask learning and benchmarking with clinical time series data
H. Harutyunyan, H. Khachatrian, D. Kale, G. Ver Steeg, и A. Galstyan. Scientific data, 6 (1): 1--18 (2019)
3 лет назад , @becker
multitask
task
serial
clinical
paper:milkreview:selected
data
learning
time
multi
citedby:scholar:count:322
citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
multitasktaskserialclinicalpaper:milkreview:selecteddatalearningtimemulticitedby:scholar:count:322citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

Что такое BibSonomy?: С чего начать; Кнопки для браузера; Помощь
Разработчикам: Обзор; API-документация

Контакт и защита личных данных: о нас; Cookies; Сообщить о проблеме; BibSonomy Вики

Интеграция: PUMA; Расширение для TYPO3; Плагин для; Клиент Java REST; Поддерживаемые источники; далее

О BibSonomy: Команда; Блог; Список рассылки
Социальные сети: Наш Twitter