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3.灰色预测分类及特点灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类：灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。
累加生成2.建立GM（1，1）模型3.检验预测值五、MATLAB代码六、实际案例七、论文案例片段（待完善）灰色预测模型主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解，如果想直接使用请跳转至——四、五一、算法介绍1.灰色预测模型灰色预测模型
Reference凯明大神组的作品：DesigningNetworkDesignSpaces,CVPR2020论文概述随着网络设计参数的增加，手动设计神经网络变得越来越具有挑战。近期较为流行的解决方法是使用神经结构搜索（NeuralArchitectur…
论文出发点：当前实例分割最佳模型Mask-RCNN的信息传播还不够充分，具体地，低层特征到高层特征的传递路径过长，FPN中每个proposal只负责金字塔特定的一层，掩码预测只基于单一视角论文贡献：针对上提出的几点不足，分别设计了相应的改进，所以
随着对预测信任的增加，将在企业内更广泛地部署机器学习模型。问题是–“我们如何建立对机器学习模型的信任”？1、动机正是在这种情况下，我对论文“为什么我相信您”–解释分类器的预测非常…
当我用来检测模型好坏的样本全是负例（即P(+)=0）,那我模型产生的错误就只有负例被错误的预测为正例这一种情况，就是(0,FPR)的由来！同样，当我用来检测模型好坏的样本全都是正例（即P(+)=1）,那我模型产生的错误就只有正例被错误的预测为负例的情况这一种情况，就是(1,FNR)的由来！
BERT在自然语言处理（NLP）领域刷新了11个任务的记录，万众瞩目，成为异常火热的一个预训练语言模型。今天我们就来详细讲解下BERT这个预训练语言模型，虽然BERT刷新了各个任务的
论文中边框预测公式如下：其中，Cx,Cy是featuremap中gridcell的左上角坐标，在yolov3中每个gridcell在featuremap中的宽和高均为1。如下图1的情形时，这个bbox边界框的中心属于第二行第二列的gridcell，它的左上角坐标为(1,1)，故Cx=1,Cy=1.公式中的...