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umap论文权威发布_umap.abchina.com(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

umap论文

机器学习预测数字金融资产价格的研究评述最近有一篇论文引起了我的注意，它用机器学习来预测数字金融资产的价格，特别是非同质化代币（NFT）和去中心化金融（DeFi）在COVID-19疫情期间的变化。这个研究框架非常有意思，涵盖了技术指标、宏观经济指标、媒体炒作和情绪相关的特征，以及非线性特征工程和集成机器学习。数据和特征工程 𐟓Š 论文使用了8种加密货币（包括AAVE、BANCOR、ENJ等），9个技术指标（如MA5），5个宏观经济指标（如以太坊和比特币的日收盘价格、经济政治不确定性指数、原油和黄金价格），以及6个媒体指数（如恐慌指数和媒体炒作指数）。这些数据被用来训练和测试模型。预测建模 𐟧 论文采用了两种主要的机器学习模型：ISOMAP-GBR和UMAP-RF。等距映射（ISOMAP）和统一流形近似与投影（UMAP）技术类似于主成分分析（PCA），与梯度提升回归（GBR）和随机森林（RF）结合，以实现预测分析。模型性能评估 𐟓ˆ 论文将ISOMAP-GBR和UMAP-RF模型与决策树（DT）、支持向量回归（SVR）、自回归综合移动平均（ARIMA）和季节性自回归综合移动平均（SARIMA）模型进行了比较。通过Kruskal-Wallis测试，发现ISOMAP-GBR和UMAP-RF模型的性能优于其他模型。模型解释 𐟔 论文还对模型进行了详细的解释，特别是对ENJ的预测进行了特征影响分析。结果显示，技术指标在解释ENJ动态中占据优势，而ETH和BTC也具有显著影响力。此外，原油价格（OIL）也成为一个关键因素，显著解释了价格变化。个人思考 𐟤” 这篇论文不仅展示了机器学习在预测数字金融资产价格方面的潜力，还提供了许多有用的见解。例如，ETH和BTC对所有币种的高预测能力，以及OIL与币种之间的非线性关联。这些发现不仅对学术研究有价值，也对实际投资有一定的指导意义。总的来说，这篇论文是一个很好的例子，展示了如何结合多种数据源和机器学习技术来预测数字金融资产的价格。如果你对机器学习和数字金融感兴趣，强烈推荐你读一读这篇论文！

𐟌𓦠‘型RAG模型论文解读𐟓– 𐟎‰探索AI新领域！今天，我们将深入解读一篇引领潮流的论文：《RAPTOR: RECURSIVE ABSTRACTIVE PROCESSING FOR TREE-ORGANIZED RETRIEVAL》。𐟓š 𐟌𒠒APTOR，一个创新的文本检索方法，通过递归嵌入、聚类和总结文本块，构建了一个多层次的树形结构。这不仅是一个高效的检索模型，更是对知识理解和信息检索方式的一次深远变革！𐟌Ÿ 𐟔 论文的亮点在于其递归摘要能力，能够构建从底层到顶层的不同抽象级别的树形结构，显著提升多个任务上的传统检索增强型语言模型表现。更令人惊叹的是，当与GPT-4结合使用时，在QuALITY基准测试上的准确率惊人地提高了20%！𐟚€ 𐟛 ️ RAPTOR运用了多项先进技术，如SBERT嵌入为文本块生成向量表示，软聚类实现更灵活的文本分组，以及降维技术UMAP和高维空间中的文本语义结构保持。贝叶斯信息准则(BIC)则智能地确定了最佳聚类数。𐟒ኊ𐟓 论文在NarrativeQA、QASPER和QuALITY三个数据集上进行了严格的测试，与传统的SBERT、BM25和DPR方法相比，RAPTOR展现了卓越的性能。这无疑为信息检索领域设立了新的性能基准。𐟏† 𐟔 展望未来，RAPTOR不仅优化了传统检索方法，更预示着信息检索新时代的到来。我们期待这项技术能进一步推动AI研究和应用的进步。𐟌ˆ 𐟒젤𝠥﹒APTOR模型有何看法？你认为它将如何影响AI领域的发展？欢迎在评论区留言讨论！𐟒쀀

2024年Q1生信领域亮点速览 𐟎‰ 大家好！今天给大家带来的是2024年第一季度biorxiv上的一些精彩生信文章速览，对于我们这些科研小伙伴来说，简直是宝藏级别的存在！𐟌Ÿ 首先，arXiv推出了新功能，为LaTeX提交的论文生成HTML版本，这对于视力障碍的科研人员来说，无疑是一大福音，也让我们看到了科学界对于无障碍化的努力。𐟑 接下来是biorxiv的AI辅助阅读功能，这个功能可以帮助我们更快地获取文章的核心内容，无论是大众还是专家，都能找到适合自己的阅读模式。𐟓š 当然，重头戏还是那些让人眼前一亮的科研文章，比如： t-SNE和UMAP在单细胞测序数据分析中的争议：这个话题在社交媒体上已经引发了热烈讨论，你站哪边呢？𐟤” AlphaFind：这个基于结构的快速检索引擎，可以全面检索AlphaFold DB中的蛋白质结构，对于结构生物学家来说，这可是个大杀器！𐟒劄ata Citation Explorer：这个自动化服务可以促进基因组数据与文献的关联，大大提高了研究效率。𐟔— 诺奖得主Doudna的新发现：基于病毒组学的蛋白质全新折叠模式，这可能会开启蛋白质研究的新篇章！𐟏† 泛基因组的基因图分析新工具：为我们提供了探索基因内容的新视角。𐟧슧𚳧𑳥픦Š€术的新突破：一次测序中跑10万个条形码，这对于生物多样性的研究来说，意义重大。𐟌ˆ 近缘物种间的表型差异与基因组3D结构变异关系的研究：为我们理解物种演化提供了新的线索。𐟧𕊅NCODE数据库的新资源：构建人类增强子-基因调控网络，这对于疾病研究和治疗有着深远的影响。𐟧𒊎CBI的真核生物比较基因组可视化工具CGV：让基因组比较分析更加直观。𐟓Š 非洲生物基因组研究的新模式：这不仅是科研的进步，也是对非洲科研人才培养的重要一步。𐟌 这些文章和工具，无疑将对我们的科研工作产生深远的影响，让我们一起期待它们带来的更多惊喜吧！

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