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那次流鼻血
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Shen.Yiyang：
exclusion不是单指打包，而是在依赖声明的整个生命周期都 ...
maven打包时过滤不想要的jar包
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内容概要：2023版《科学智能 (AI4S)全球发展观察与展望》阐述了AI for Science（AI4S）在全球范围内的最新进展及其对科学和工业的深远影响。文章首先回顾了AI4S在过去一年中的快速发展，特别是在药物研发、材料科学、地质学、污染治理等多个领域的应用实例。AI4S通过结合深度学习、机器学习和其他AI技术，加速了从基础研究到实际应用的转化过程。例如，在药物研发中，AI4S帮助科学家克服了“反摩尔定律”的挑战，提高了新药研发的成功率；在材料科学中，AI4S实现了复杂材料的高效模拟，如人造钻石、石墨烯、碳纳米管等；在地质学中，AI4S通过模拟地球内部结构和物理过程，为地震学研究提供了新视角。此外，文章还探讨了大语言模型（LLMs）与科学方法的结合，指出LLMs不仅能辅助科学研究，还能生成新的科学假设并进行逻辑推理。 适合人群：具备一定科研背景或对AI技术感兴趣的科研人员、工程师、政策制定者及高校师生。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里，是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践： 数据清洗：现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如，某些天的步数可能缺失，或者存在不切实际的数值（如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗）。通过处理这些问题，可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析（发现日常习惯中的模式）：可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势，比如一周中哪一天人们通常走得最多，或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表（步数趋势、睡眠与活动对比图）：将数据转换成易于理解的图形形式，有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如，绘制步数随时间变化的趋势图，或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事（将个人风格的追踪转化为可操作的见解）：通过讲述故事的方式，把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如，根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量，提供改善健康状况的具体建议。
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1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据） 2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试； 3.环境准备：Matlab2023b，可读性强； 4.模型描述：Transformer在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。 5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer在该领域的应用。 6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
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配套文章：https://blog.csdn.net/gust2013/article/details/146909670?spm=1001.2014.3001.5502
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