生物３者系研究における研究手法についてのレポート

最新推荐文章于 2025-09-12 00:48:08 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-12 00:48:08 发布 · 530 阅读 · 0 ·
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jackie430
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Lightning ComponentにおけるApexCallsの汎用化
11-17
本記事では、Lightning ComponentにおけるApexCallsの汎用化について詳しく解説します。具体的には、Apexメソッドを呼び出す一般的なパターンを設計し、そのパターンを組み込むことで、開発者の間で一貫したアプロー...
Twitterを用いたイベント検出と同定に関する基礎研究
09-13
特に、地震や台風、交通渋滞、スポーツイベントなどの大規模なイベントの検出については、既存の研究が存在します。これらのイベントは大規模で、多くの人々に影響を与えるため、多くのツイートが得られ、高い精度で...
テクニカルアーティストについての記事をいくつか見つけました
wolf96的专栏
10-18 1529
原文：http://d.hatena.ne.jp/Aqu/20090914/1252902730 http://d.hatena.ne.jp/Aqu/20090915/1253036538 今朝、テクニカルアーティストについて調べていたら、いくつか面白い記事が出てきました。 まずは、今年のGDC開催前に新さんが書かれた、テクニカルアーティストについての記事。 http://it.n
Java EE ベースの大規模開発における単体テストの実践的アプローチ
二进制的专栏
04-05 1611
1.　は　じ　め　に 　社会全体の情報化が進む中，企業や官公庁の情報システムは重要な業務データや個人情報が 蓄積され，様々な機能が盛り込まれて大規模化している．情報システムが対象とする業務の範 囲やユーザ層が広がるにつれ，企業の競争優位や業務の効率化に及ぼす影響も大きくなるた め，システム開発における品質と生産性に対する要求も高まってきている． 　業務遂行に欠かせないミッションクリティカ
テクニカルアーティストの基本的な役割と、もう１つ重要な役割
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wolf96的专栏
10-18 1万+
原文：http://d.hatena.ne.jp/Aqu/20100129/1264787501 先日から、テクニカルアーティストの資料を集めたりしてる間に、そういえば各社の求めるテクニカルアーティスト像ってなんやろってのが気になったので調べてみました。 昔のエントリーでも少し触れていますが、今回は各社のリクルートページのテクニカルアーティストの募集要項から情報を集めていま
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している...
weixin_30379973的博客
08-10 2502
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組...
ITパスポート5天学习笔记①_Rx
Reiwaxr_Blog
01-05 1070
在日程序员必过考试，5天复习笔记。加油！
ITパスポート5天学习笔记③_Rx
Reiwaxr_Blog
01-06 1930
下方是我备考ITパスポート考试的笔记，希望可以给在日或要来日本工作的朋友作为一些参考 文章目录セキュリティJ-CRATS/MIME電子証明書**JVN**(Japan Vulnerability Notes)MITB(Man In The Browser)攻撃ISMS適合性評価制度VPNの特徴コンピュータ構成要素NFC(交通卡)ターボブーストシステム戦略経営戦略と情報システム戦略の関係システム構成要素稼働率(R=台数)システム開発技術ソフトウェア保守BYOD(Bring Your Own Device)ネッ
ITパスポート5天学习笔记④_Rx
Reiwaxr_Blog
01-07 1069
下方是我备考ITパスポート考试的笔记，希望可以给在日或要来日本工作的朋友作为一些参考 第4天セキュリティDMZゼロデイ攻撃（零日攻击）コード署名ハッシュ関数（到哪儿都是重点 hash）チェーンメール（迷惑メールような）システム企画ROI(Return on Investment，投下資本利益率)システム戦略BPR(Business Process Reengineering)エンタープライズアーキテクチャ（企业架构）ネットワークサブネットマスク（子网掩码）ESSID経営戦略マネジメントジョイントベンチャバラ
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から
04-19 990
SOURCE Python, Machine Learning, and Language Wars. A Highly Subjective Point of View(2015-08-24) by Sebastian Raschka (訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。)
voice-changerのシステムトレイ統合：最小化時の操作と通知設定
gitblog_01009的博客
09-12 971
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09-14
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「羅生門」における芥川龍之介のエゴイズムに関するの研究.zip
09-14
在这个压缩包文件中，我们聚焦于芥川龙之介在《罗生门》中的自我主义（エゴイズム）表现进行深入研究。 芥川龙之介的自我主义并不是通常意义上的自私，而是他对于人性本质的揭示和对现实社会的批判。在《罗生门》中...
UMLによるオブジェクト指向分析入門.pdf
08-13
以上のように、本書はオブジェクト指向分析の基礎を詳しく説明しており、Rationalのオブジェクト指向分析設計の流れに沿ってUMLを活用する方法を紹介しています。また、各章は相互に関連しており、全体としてオブジ...
CNN-BiLSTM 癫痫预测 理学学士论文项目.zip
12-29
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【移动应用分析】微信抖音支付宝高德地图使用痛点与优化策略：四款国民级APP生态变现模式及用户体验提升方案研究
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12-29
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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）
12-29
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络（BiLSTM）对时间序列前后依赖关系的捕捉能力，构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量，能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测，适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程，展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于光伏电站功率预测系统，提升电网调度的准确性与稳定性；②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持；③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例，用于科研复现与教学参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节，同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
TrendLens慧瞰是一款基于深度学习的财经信息实时分析系统_该系统专注于对股票市场动态大宗商品价格波动金融科技政策演变宏观经济指标发布行业研报深度解析公司财报关键.zip
12-29
TrendLens慧瞰是一款基于深度学习的财经信息实时分析系统_该系统专注于对股票市场动态大宗商品价格波动金融科技政策演变宏观经济指标发布行业研报深度解析公司财报关键.zip
RESNETと時系列データ処理の応用例 ResNetはもともと画像処理向けに設計されたが、音声認識や心電図（ECG）解析など、時系列データへの応用も進んでいる。例えば、ResNetの畳み込み層を時系列データに適用することで、局所的なパターンを効率的に抽出できる。このアプローチは、音声認識における声質分類や、医療分野における異常心拍検出などに利用されている2。
08-23
### ResNetを時系列データ処理に応用した事例 ResNetはもともと画像認識分野で広く用いられる深層畳み込みニューラルネットワークであるが、1D畳み込みを用いることで時系列データの処理にも適応可能である。この特性を活かし、音声認識、心電図（ECG）解析、金融時系列予測など、さまざまな分野で応用が進んでいる。 #### 音声認識におけるResNetの応用 音声信号は時間軸に沿った連続的なデータであり、1D-ResNetを用いて局所的な音声特徴（例：フォルマントや音素の遷移）を効果的に抽出できる。この特徴量をLSTMやTransformerなどの時系列モデルと組み合わせることで、音声認識精度が向上する。具体的には、Google Speech Commandsデータセットを用いた実験で、ResNetベースのネットワークが高精度な音声分類を実現している[^2]。 #### 心電図（ECG）解析におけるResNetの応用 ECG信号は、心拍の周期的なパターンを含むため、1D-ResNetを用いてQRS複合体、R波、STセグメントなどの局所的特徴を抽出することが可能である。ResNetベースのモデルは、心房細動や心室頻拍などの不整脈検出において、高い識別性能を発揮する。ある研究では、MIT-BIH不整脈データセットを用いて、ResNetとLSTMを組み合わせたハイブリッドモデルが90%を超える精度で異常検出を行った[^2]。 #### 金融時系列予測におけるResNetの応用 株価や為替レートなどの金融時系列データは、短期的なトレンドと長期的なパターンの両方を含むため、ResNetとLSTMのハイブリッドモデルが有効である。ResNetは技術指標（例：移動平均線、RSIなど）の局所的変化を捉え、LSTMはその時間的遷移をモデル化することで、価格予測精度を向上させる。この手法は、Nikkei 225やS&P 500などの指標を対象とした予測タスクで高い再現性を示している[^2]。 以下は、1D-ResNetを用いたECG信号処理の簡易的な実装例である。 ```python import torch import torch.nn as nn class ResidualBlock1D(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(ResidualBlock1D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(in_channels) self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(in_channels) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): residual = x x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.bn2(self.conv2(x)) x += residual x = self.relu(x) return x class ResNet1D_ECG(nn.Module): def __init__(self, input_size, num_classes): super(ResNet1D_ECG, self).__init__() self.resnet = nn.Sequential( ResidualBlock1D(input_size), ResidualBlock1D(input_size), nn.AdaptiveAvgPool1d(1) ) self.fc = nn.Linear(input_size, num_classes) def forward(self, x): # x: (batch, channels, time_steps) x = self.resnet(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x ``` このように、1D-ResNetは時系列データの局所的特徴抽出に優れており、音声認識、ECG解析、金融時系列予測など、さまざまな応用が進んでいる。
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