欧洲杯竞猜赔率

  • 斯坦福/伯克利第三期暑期学术课程

  • 工程导论:李培根院士

  • 迷信思惟与研讨体例:国度讲授名师 余龙江传授

2018休斯敦欧洲杯竞猜赔率暑期操练名目(9)

作者:时辰:2018-09-26点击数:编辑:刘艳红

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欧洲杯竞猜赔率:综述:

本周是2018韶华中科技欧洲杯竞猜赔率同窗来休斯顿欧洲杯竞猜赔率ECE学院遏制暑期操练的第八周。在导师们和学长学姐们的指点和率领下巨匠的科研名目也都在杂乱无章的展开着,时代有课题停顿的欢快,也有测验测验不顺的忧?。信任巨匠能够或许或许或许降服坚苦,尽力前行。

欧洲杯竞猜赔率:小我操练日记:

UH操练日记|赵隽逸

本周的测验测验又有了新的停顿,按照教员的指点,咱们测验测验了线性激光照耀磁流体,测验测验景象与预期根基分歧。光芒能够或许或许或许像一把铡刀一样将磁流体劈开。咱们但愿能够或许或许或许设想一套setup将该景象操纵到实际傍边,如许才能真正阐扬科研的代价。而这实在也恰是现今科研使命者所面对的题目之一,高校科研与产业界摆脱严峻,良多科研功效都是测验测验室界别的,没法操纵到产业界傍边。而对科研使命者和迷信家来讲,他们的闭幕方针便是用自身的科研功效来改良天下,造福全人类,而非纯真的为了文章而科研。可是此刻良多的科研使命者并不认识到这一点,科研仿佛变成了一种文章比赛,至于具备多大的操纵代价完整不去关怀。

别的本周末是中秋节。为了庆贺中秋节,咱们周日一路去到师兄家开了个暖锅party,早晨又去了老板家。老板家的昙花恰好怒放,正所谓好景不常,第一此见到怒放的昙花,实际的绽开时辰也就3个小时。师母为咱们做了月饼,另有从家门口湖里打下去的鱼。老板家是一个2层的house,很是气度,听说在德州买如许一套house也并不是很贵,能够或许或许如许的价钱在国际连一个apartment都买不起,由于美国人并不炒房,并不会把买屋子作为一种投资赢利的体例,这与国际是有庞大差别的

图片包罗 职员, 餐桌, 盘子, 美食已天生极高可托度的申明

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UH操练日记|李宛泽

 细心想一想,这已是到这里的第九周了,操练能够或许或许或许说已曩昔了三分之二,再过一个月就要分开了。能够或许或许或许说有点不舍,也有些焦急。今天首要仍是改了改之前的打算,由于测验测验室的打印机存在偏差,我只能一点一点地调剂尺寸遏制共同。别的,今天我试着操纵了示波器,将fishfinder传感器的输出旌旗灯号显现出来,可是成果并不抱负,完整看不出甚么来。测验测验室的法国粹长承诺今天帮我看看。

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周二Becker传授和咱们遏制了之前打坏钢化玻璃杯的测验测验。我本来是想尽能够或许摹拟出传感在水中的状态,在切近实在使命环境的环境下遏制测验测验,是以该测验测验一向不遏制,可是Becker传授间接用金刚钻把被子打透了,最初杯子固然胜利地碎掉了,可是这个进程的坚苦水平仍是超越了我的设想,是以不得不抛却了这个打算。早晨,和测验测验室学长前去四周的河滨测试了装备,咱们操纵两个三角架和滑轮搭起了一条高出整条河的绳索,而后将传感器挂在绳索上,从河的一侧拉到别的一侧,记实数据。可是由于将绳索从一侧拉到别的一侧的操纵比拟庞杂并且在测试途中绳索常常缠在一路,再加上去的比拟晚,是以并不实现估计的测试使命。

别的周二我在测验测验室学长的赞助下将fishfinder传感器的波形调了出来,可是进一步若何测试还不设法。

本周接上去的时辰里,我将首要的精力投入到了全体式外壳的研制傍边。并做了一些测验测验,可是成果并不很是抱负,本来但愿能够或许或许或许崩成碎片的外壳只分红了两片,颠末阐发,缘由能够或许或许是这几条:1,由于整机接纳3D打印建造,层层聚积,存在纵向和横向屈就极限差别的状态,2,测验测验接纳的是从里面泵入氛围,如许的话整机的内压就会逐步回升直至将外壳最软弱处击破,此处一旦被击破,气压当即降落,天然没法碎成碎片。能够或许或许或许斟酌在外部加一层更微弱的内胆。在这个进程傍边我也休会到了开辟一个新产物的没法。测验测验室里首要的加工路子便是3D打印,可是由于3D打印自身的性子,致使整机的水密性,气密性较差,并且还存在各向同性的题目。别的,测验测验室的3D打印机精度不高,若想遏制罗纹共同的话要遏制屡次测试才能胜利。可是,如果接纳其余的加工体例则要耗时很久,是以也只能硬着头皮持续了。

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UH操练日记|关晨宇

欧洲杯竞猜赔率:离返国另有缺乏一个月了。

本周做的使命和之前接办的两个名目都有关,缘由在于前二者都堕入了障碍状态。铅堆积的测验测验由于发明了一些风趣的景象被传授临时遏制,他想从从头斟酌测验测验机理并从头设想测验测验。Cuwafer上堆积的测验测验自从上周样品送到了lam公司检测考核以后也一向不动静,我屡次扣问印度小哥对tem的停顿时他都对此摇点头并表现没法。

但测验测验老是要持续的。印度小哥是以带我转战别的一个课题,这是他在硕士阶段处置的使命的一局部。固然之前的使命已清算实现并颁发论文,但他仿佛对这篇论文并非很是对劲,只是由于要毕业辩论的缘由才仓促交了一个半制品。此刻恰好逮着机遇去摸索一下论文以外别的一个idea。率直讲,初度听到这个故事时内心还时很服气这类科研精力的。

但如许的抱负主义很快被实际击败了。由于斟酌到要设想摸索新的测验测验,咱们筹算从头设想之前的装备。因而编软件到改电路的使命都被提上了日程。我担任的是labview软件局部的设想点窜,恰好借机感触感染了一把这个算是另类的编程软件。它接纳的更像是初学编程时用的流程框图而非英文代码,是以在编程的进程中能够或许或许或许加倍直观地看到每段之间的彼此接洽,天然上手起来也就更轻易一些了。印度小哥担任从头设想并焊电路,这里我却是挺迷惑他一个一样学高份子工程的人怎样做起电路使命来也是如信手拈来普通简略,能够或许或许这是印式教导进修西欧教导的一个胜利案例?

全部装配的从头设想使命在周四实现,还好留给咱们两天的时辰来运转装备(为了科研这小哥决然抛却了周六的节沐日,固然一样为科研献身的另有操练生我)。不过两地利候运转的三个测验测验里失利了两次,缘由总仍是装配不太不变,装配胜利开车后居然在一般运转阶段状态百出,这是咱们没曾想到的任务。但悲观一点讲,总归是得了一组数据呢。

欧洲杯竞猜赔率:祝下周好运吧!

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欧洲杯竞猜赔率:贴张功效图吧~

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UH操练日记|梁子云

这一周中,咱们的使命任然是对医疗图片遏制预处置.图象库得图片数目庞大,内容复杂.咱们接纳坐标法将病变的地位标了出来.又在里面加上了限制框精确的找出病变地位.

上面是针对该图象库的一些设法和理论.

Classifying Chest X-Rays Using Deep Learning

Background

In October 2017, the National Institute of Health open sourced 112,000+ images of chest chest x-rays. Now known as ChestXray14, this dataset was opened in order to allow clinicians to make better diagnostic decisions for patients with various lung diseases.

Objective

·         Train a convolutional neural network to detect and classify diagnoses of patients.

·         Couple structured and unstructured datasets together into a dual classifier.

Dataset

The ChestXray14 consists of both images and structured data.

The image dataset consists of 112,000+ images, which consist of 30,000 patients. Some patients have multiple scans, which will be taken into consideration. All images are originally 1024 x 1024 pixels.

Due to data sourcing & corruption issues, my image dataset consists of 10,000 of the original 112,000 images. All data is used for the structured model.

Additionally, structured data is also given to us for each image. This dataset includes features such as age, number of follow up visits, AP vs PA scan, and the patient gender.

Exploratory Data Analysis

When researching the labels, there are 709 original, unique categories present. On further examination, the labels are hierarchical. For example, some labels are only "Emphysema", while others are "Emphysema | Cardiac Issues".

The average age is 58 years old. However, about 400 patients are labeled as months, 1 of them is labeled in days.

Pipeline

Two pipelines were created for each dataset. Each script is labeled as either "Structured" or "CNN", which indicates which data pipeline the script is part of.

Description

Script

Model

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eda.py

Structured

Resize Images

resize_images.py

欧洲杯竞猜赔率:CNN

Reconcile Labels

reconcile_labels.py

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Convert Images to   Arrays

image_to_array.py

欧洲杯竞猜赔率:CNN

CNN Model

cnn.py

欧洲杯竞猜赔率:CNN

Structured Data   Model

model.py

Structured

Preprocessing

First, the labels were changed to reflect single categories, as opposed to the hierarchical categorical labels in the original data set. This reduces the number of categories from 709 to 15 categories. The label reduction takes its queue from the Stanford data scientists, who reduced the labels in the same way.

Irrelevant columns were also removed. These columns either had zero variance, or provided minimal information on the patient diagnosis.

Finally, anyone whose age was given in months (M) or days (D) was removed. The amount of data removed is minimal, and does not affect the analysis.

Model (Structured Data)

The structured data is trained using a gradient boosted classifier. The random forest classifier was also used. When comparing the results, both were nearly equal. The GBM classifier was used due to its speed over the random forest, and due to producing equal or better results to the random forest.

Results (Structured Data)

Measurement

Score

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H2O Gradient   Boosting Estimator

Log Loss

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欧洲杯竞猜赔率:MSE

欧洲杯竞猜赔率:0.510

欧洲杯竞猜赔率:RMSE

欧洲杯竞猜赔率:0.714

欧洲杯竞猜赔率:R^2

欧洲杯竞猜赔率:0.967

Mean Per-Class   Error

欧洲杯竞猜赔率:0.933

Model (Convolutional Neural Network)

The CNN was trained using Keras, with the TensorFlow backend.

The model is similar to the VGG architectures; 2 to 3 convolution layers are used in each set of layers, followed by a pooling layer.

Dropout is used in the fully connected layers only, which slightly improved the results.

Results (Convolutional Neural Network)

Measurement

Score

Accuracy

0.5456

Precision

欧洲杯竞猜赔率:0.306

Recall

欧洲杯竞猜赔率:0.553

欧洲杯竞猜赔率:F1

欧洲杯竞猜赔率:0.394

Explanations

Per the from Luke Oakden-Rayner, there are multiple problems with this dataset. The most notable are the images (and structured data) being labeled incorrectly. He also notes the annotators did not look at the images.

This became evident when training both models. Despite regularization, and rectifying the class imbalances, both models learned to return meaningless predictions. Per the above statement, this can be attributed to the incorrect labeling of the images.

Due to these findings, per Mr. Oakden-Rayner, and my own analysis: "I believe the ChestXray14 dataset, as it exists now, is not fit for training medical AI systems to do diagnostic work."

This doesn't discount convolutional neural networks from being able to predict diseases, but this is dependent on the labels being correct and accurate. Once this becomes rectified, and the images are correctly labeled, further analysis can resume against the ChestXray14 dataset.

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在这周的空余时辰中 ,咱们去了休斯顿博物馆.看到了绘声绘色的玛雅文明和古埃及文明遗留上去的名贵文物.也看到了良多恐龙及化石等.

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UH操练日记|熊雨琴

新的一周,教员上周去外洋开了四天的集会,以是我就将上周处置过的、有标签的图片按照分类把它们放入差别的文件夹,并且读取成hf5文件。如许以后,我成立好模子以后,能够或许或许或许间接将数据喂入模子里,并且用来计较loss的也是一样shape的数据。

可是,这周我的进度很是迟缓,一个缘由是数据集实在是太大,别的是数据的分类挪动操纵很繁复。第一个缘由间接形成的影响是电脑的内存呈现了垂危,渣滓箱的工具删除不了,电脑呈现了死机状态,这个状态华侈了我良多时辰,也耗损了我很多耐烦。第二个状态首要是我自身形成的,在写好剧本后不当真查抄并调试,首要是不好好领会数据库。以是当数据呈现了出乎我料想以外的情势后,法式不测间断,图片的挪动也间断。这间接就形成了很是糟的场合排场,一局部的图片已抽出来了,但还剩了别的一局部还留在那边。最初,我只能用笨方法,把已抽出来的图片放归去,再用改写好的法式运转。可是,终究我仍是胜利的把图片预处置了,下周就能够或许或许或许间接操练模子了。

这周,礼拜五在测验测验室作报告的是隔邻测验测验室的师长教师,讲授的论文是一种计较类似散布的算法,也可用作一种解码器。

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上面是比拟直观的示例:

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图中z经由进程p函数取得了x便是左图的分离散布,而后咱们想取得的是q函数使得x能够或许或许或许取得z。这便是一个解码进程。而后,文章里也先容了操纵该算法能取得的成果。

下图是把mnist数据遏制数据的转换的成果

         

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UH操练日记|李昌

本周是离开休斯顿的第9周,本周在原有使命的根本上,持续对Li2DHBQ遏制改性的使命。

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在测验测验方面,本周的使命是和一名博士生师兄一路持续对Li2DHBQ遏制改性研讨。咱们在上周进步了Li2DHBQ的容量的根本上,但愿进步其轮回不变性和能量密度。咱们做的首要使命仍是从电极的建造和电池的装置方面动手,对每个细节遏制把控。比拟遗憾的是,固然有的电池测试出了,比拟之前有了必然进步,但依然没法到达我的请求。而大局部电池却几近不任何进步。这类环境也是我之前常常碰着的,即便在一个测验测验中转变一些变量,也没法取得差别的成果和数据。这个进程须要不时的测验测验和阐发。但愿这最初的一个月中顺遂到达咱们的方针。

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本周别的便是参与了一个seminar,主讲人是锂电的传怪杰物,LiCoO2的发明人John B. Goodenough教员长教师,我的导师和别的一名物理学院的大牛两人在seminar那天从UT-Austin开车把白叟家接过去的。巨匠便是巨匠!收场前就很欢快的和每个想和他合影的年青人合影。全部speech进程也是中气实足!看得出来白叟家身材仍是很不错的。我自身全程目不斜视的听报告,最初兴起勇气提了一个题目,教员长教师很欢快的提出了他的概念,并对我赐与鼓动勉励!此次seminar对我来讲能够或许或许是别的一个出发点!

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下周五便是自身暑期的总结报告请示了,固然组里根基都是中国人,但须要用英文做speech。但愿自身能顺遂的实现! 

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UH操练日记|张紫荆

本周是离开休斯顿的第九周,周一路首向测验测验室的姚传授做了weekly report,报告比来的测验测验停顿。可是在自身清算自身的数据的进程中,就能够发明实在自身那一局部的测验测验内容做得还并不完美。这两周我首要是在实现AQPTO的电导率测试这一局部的内容。我思疑放电进程中有其余惰性物资发生,可是发生的惰性物资并不可逆,并且,由咱们的加载体例测试电导率其首要决议身分为中心活物的品质。由于我感觉得出论断和报告请示这一关键测验测验数据已能够或许或许或许看出趋向,以是那时报告请示报告的时辰不进一步处置数据,但姚教员对我的报告请示不是很是对劲,倡议我要将数据遏制进一步的处置,如许才能够或许或许比拟周密地左证我的概念。我也接管了姚传授的倡议,决议鄙人一次周报的时辰花更多时辰来对已有的数据经行阐发,而不是将过量时辰用于做测验测验上。

在这个礼拜我还和国际的小火伴做了一次风趣的互动,由于资料学院在本周遏制奖学金的评比,而教导员说撑持视频辩论的体例,因而我自身在公寓录制了一个奖学金辩论的视频,发返国际,在班内辩论的现场由班长构造同窗们一路旁观,就想我还在现场一样。最初我也是由同窗们投票取得了科创奖学金。已快三个月不见到班里的同窗,很是驰念巨匠,此刻保研的同窗也已有了下落,找使命和考研的同窗还在斗争傍边,我在这里也算和巨匠并肩作战,一路尽力。

本周我破费了大批的时辰来筹办GRE的测验,在这个进程傍边背单词,操练浏览和作文,分派好时辰和做好进修打算都很是主要。从心态上,我以为把GRE不但单看做一次测验,看做一次对英语才能的晋升这是一种比拟安康主动的立场,如许才不会过度纠结于测验的成果。最初预祝我GRE测验统统顺遂~

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