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平时咱们进行竞争风险模型分析都是使用R语言的cmprsk包，但是cmprsk包的核心算法是用C++写的，不利于咱们了解竞争风险模型的原理和计算方法，今天我来使用R语言手搓一个竞争风险模型原理，有利于咱们进一步了解竞争风险模型。公式有两个大小t, T表示观察到的事件发生时间，t是咱们的时间，.表示在时间 t 时，在尚未发生任何事件的条件下，单位时间内发生第 k 类事件的瞬时风险。这是一个简单的数据，
想要学习和使用有时间看看以前写的教程：R包开发-fastGEO，快速下载、注释GEO芯片表达谱和临床数据fastGEO v1.01，快速下载GEO表达谱、差异分析、火山图、热图fastGEO v1.03，让手动构建GEO注释文件更快捷fastGEO V1.6.1 这个版本强的可怕，GEO数据自动下载、探针注释、Shiny AppfastGEO v1.7.0 大更新，支持PCA、差异分析、火山图、热
如何提高程序运行速度，减轻服务器压力是服务端开发必须面对的一个问题。简单且朴素的原则：不要在for循环中操作DB，包括关系型数据库和NoSql。我们应该根据自己的业务场景，在for循环之前批量拿到数据，用尽量少的sql查询批量查到结果。 在for循环中进行数据的匹配组装。举个栗子场景说明业务在多个情景下需要获得用户的详细信息，有点可以通过查询用户表直接获取到，有的需要查询关联关系表获取到，有的只保
所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终符合出版标准的稿件由IEEE出版，见刊后提交至EI Compendex, Scopus检索，往届会议皆已完成检索。◆ 投稿前可通过CrossCheck, Turnitin、iThenticate任一查重系统进行查重，否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任，涉嫌抄袭的论文将不被出版。承办单位：天津科技大学、天津大学、马来西
更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud作者简介：MATTHIJS HOLLEMANS荷兰人，独立开发者，专注于底层编码，GPU优化和算法研究。目前研究方向为IOS上的深度学习及其在APP上的应用。推特地址：https://twitter.com/mhollemans邮件地址：mailto:m...
ggpairs() 是 GGally 包中最为常用的函数，用于创建散点图矩阵。散点图矩阵是一种非常有用的工具，能够展示多个变量之间的两两关系。ggpairs() 的灵活性在于，它不仅能够显示数值型变量之间的相关性，还可以处理分类变量之间的关系，甚至可以在同一图中混合展示数值型和分类变量。
僵尸进程（zombies）：子进程退出的时候，如果父进程没有主动读取回收子进程的信息，那么子进程会让自己一直处于Z僵尸状态，即对应子进程相关资源尤其是task_struct结构体不能释放。exit系统调用接口可以终止一个进程，使用exit可以保证我们的子进程或父进程被终止在这里插入图片描述代码语言：javascriptAI代码解释int main()sleep(1);count--;exit(1)
在AI多模态时代，图片解析、图文交互已经成为开发刚需，而谷歌Gemini系列模型凭借优秀的多模态能力，成为很多开发者的首选。今天就给大家带来**可直接落地的Gemini多模态实战代码**，支持**本地图片**和**网络图片**双解析，封装了严谨的路径处理、类型识别和异常容错，零基础也能一键实现图片智能分析，文末还附核心知识点和拓展方向，建议收藏！本文解析的代码是经过优化的工业级写法，相比基础版更适
使用R语言的rayshader完成地形可视化处理。
另外，tabpct()函数是epiDisplay包中的另一个重要工具。它不仅可以生成多维频数表，还可以自动将频数表转换为百分比形式，并通过马赛克图（Mosaic Plot）来可视化二维列联表。
CC共富集到93个通路，富集的top5通路分别为：呼吸链复合体（respiratory chain complex）、线粒体呼吸体（mitochondrial respirasome）、线粒体呼吸链复合体I（mitochondrial respiratory chain complex I）、NADH脱氢酶复合体（NADH dehydrogenase complex）和呼吸链复合体I（respir
python 中的数据分析库, 操作对象可直观理解为二维表格, 像 mysql 这种常见的关系数据表一样.官网及教程见参考 [1].
从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）2)异质性检验及发表偏移、漏斗图、雷
R语言与Python在AI领域的对比分析显示：Python在深度学习和大模型生态上占据优势，拥有TensorFlow、PyTorch等主流框架，适合生产部署和大数据处理；R则在统计学习、可解释性AI和数据可视化方面表现突出，特别适合学术研究和统计分析。最佳实践是混合使用两种语言——Python用于模型开发，R用于统计分析与结果解释，通过reticulate和rpy2实现互操作。数据科学家建议掌握两
书匠策AI的出现，让选题更精准、逻辑更清晰、内容更学术、格式更规范，同时坚守学术伦理的底线。它不是要取代你的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点，让你在保留学术自主性的同时，获得更高效的写作支持。访问书匠策AI官网，或微信公众号搜一搜“书匠策AI”，开启你的智能科研之旅——让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞，让学术之路因智能而更高效、从容！
AI大模型支持下的：R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表
AI支持下的高水平学术论文写作：从前沿选题挖掘、智能写作工程、顶刊图表可视化、到精准选刊投稿与审稿博弈策略
我们先创建一个就医患者的数据集。这里我们将数据集中每一行表示一个患者的就诊记录，包括患者 ID、姓名、年龄、诊断、住址和就诊日期等信息。我们将探讨完全去重和不完全去重的应用场景，并演示如何使用 duplicated() 函数实现不完全去重。
当我们希望 LLM 总结一份上万字的会议记录、论文或新闻合集时，即便是拥有超长上下文窗口的模型也常常记不住重点：重要信息淹没在冗长文本中，导致生成结果模糊、片段化。
在医学研究中，实验设计的合理性直接影响研究结果的可靠性和准确性。为了提高统计检验的效率，减少实验误差，控制非处理因素的影响，配对设计（Paired Design）被广泛应用。配对设计通过将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对（Matching），每对中的两个个体随机地给予两种处理，从而控制了个体间的差异，增强了检验的统计效能。
本章总结了本书的整个游戏部分。您现在已经了解了数据科学过程中最重要的部分：可视化（visualization）、转换（transformation）、整理（tidying）、导入（importing）。现在你已经对整个过程有了一个整体的了解，我们开始深入研究小部分的细节。本书的下一部分 "Visualize" 深入探讨了图形语法并使用 ggplot2 创建数据可视化，展示了如何使用您迄今为止学到的
SPSS插件--PROCESS v4.2安装教程和安装包分享
我们提出了一种新颖的框架，将决策树的可解释性与大型语言模型（LLMs）的高级推理能力相结合，用于预测初创企业的成功。我们的方法利用链式思维提示生成详细的推理日志，随后将其提炼为结构化、人类可理解的逻辑规则。该管道集成了多项增强功能——高效的数据摄取、两步精炼过程、集成候选采样、模拟强化学习评分和持久记忆——以确保稳定决策和透明输出。
RStudio的Terminal（终端）是一个集成在RStudio IDE中的功能，提供了对系统shell的直接访问。它允许大家直接在RStudio界面内执行系统命令，无需切换到外部终端程序，并支持运行vim、Emacs和tmux等全屏终端应用程序。
在股票投资和分析中，获取实时的股票基础信息是非常重要的。Infoway API 提供了一个接口，允许用户快速获取股票的基本信息，比如公司名称、每股收益（EPS）、每股账面价值（BPS）、股息收益率等。本文将通过具体的代码示例，教你如何使用该接口。
这张图片展示了四节点电力系统的潮流计算，使用了牛顿-拉夫森法来求解节点的电压和功率。通过图示的复杂数据和公式，可以得出各个节点的类型，并通过迭代方法计算出电力系统的稳定状态。这对于电力系统的设计、优化和调度至关重要。这几张图片展示的是使用牛顿-拉夫森（N-R）法进行的电力系统潮流计算过程，每一张展示了迭代的不同阶段。我们可以逐步分析每次迭代的变化，并理解如何逐步逼近稳定的解决方案。
本案例在于讲解使用图形参数控制图形外观。代码注释来源于deepseek。具体代码来源于《R语言实战》
今天给大家推荐一个特别实用的办公文档搜索工具，它叫OFFICE-WPS文件内容检索，专门用来快速查找各类办公文件中的内容，用起来特别方便。跟Anytxt和搜索文本这些软件相比，它的优势特别明显——别人只能搜一个关键字，而这个工具可以同时搜索两个关键字，找起东西来精准多了。搜索完成后，结果会显示在右侧面板里，每个结果都会清楚地标明文件名、存储路径以及具体的匹配内容，让你一眼就能找到需要的信息。
跟着顶刊作图丨技术路线图、GIF动、散点图、韦恩图、upset图、生存曲线图、漏斗图、环形图、瀑布图、条形图、面积图、热力图、聚类热图、相关矩阵图等
规范单元作为 RD-Agent 的顶层组件，负责为下游模块动态配置任务上下文和约束，确保设计、实施和评估的一致性。
最后的最后，解决的方式还是我在网上参考到的，很简单，可能就是因为R里面装了很多带有forest()函数的包，以至于在这里调用的时候不是调用的专门的meta分析的包里面的forest函数，所以给它指定一下包就可以了。于是拿去问了GPT和DeepSeek，它们都给出了这个回答。于是就开始一堆解决，其实根本解决不了。今天绘制森林图的时候一直报错这个问题。看来人工智能还不够智能。
NVIDIA研究院在机器人学习领域取得了三项突破性的神经网络创新，并于CoRL 2025上隆重推出，统称为**R²D² (NVIDIA Robotics Research and Development Digest)**
中国科学院地理科学与资源研究所马泽清研究员团队在生态学经典期刊Ecological Monographs上发表最新研究 “Root‐mycorrhizal foraging strategies shift with forest age more than with nitrogen manipulation”，以温带落叶松林为对象，沿林龄梯度和氮施肥梯度综合分析了根系、菌根真菌和土壤真菌群落动
本文介绍了使用R语言进行机器学习分类任务的完整流程，涵盖逻辑回归、随机森林和XGBoost三大模型。首先以泰坦尼克号数据集为例，演示了逻辑回归作为基准模型的实现与正则化调参；随后讲解随机森林的集成学习原理和特征重要性分析；最后重点介绍XGBoost的高效调参技巧，包括早停法和交叉验证。文章强调从数据预处理、模型选择到参数优化的全流程思维，并提供了R代码实现模板，帮助读者建立分类任务的系统性方法论。
AI大模型支持下：如何借力国自然基金，让你的论文产出“质”“量”双升？
FinArena是一个开创性的人机协作框架，它利用一系列专门设计的大型语言模型（LLM）代理来执行金融数据分析和预测任务，目的是增强股票走势预测的精确度和可靠性。
这是plink2R-master.zip中的文件内容，DESCRIPTION文件实际是在plink2R文件夹中，所以这个plink2R才是真正的安装包，将这个目录压缩然后再去R中本地安装。然后就是本地安装环节，但是本地安装报错了，没有DESCRIPTION这个文件，因为每个人写的R包中，文件夹都会有一个这个文件（还好之前写过一个，知道这个文件）。本地安装时，参数也一定要给对，因为这里边的type默
临床科研的第一步，常常也是最难的一步。选题、变量、结局、分析流程……每一个环节都需要严谨的设计。课程中，利用AI工具使用的“支点”原则，你只需提供一篇范文、一份规范文档（如STROBE），AI即可生成结构清晰、逻辑完整的设计方案。为了便于理解，课程“以脑中风相关风险因素识别为例”详细展示了利用豆包从前期准备材料、数据清洗到绘制箱线图（探索性分析）、实现t检验、估算样本量、构建模型筛选变量、生成临床
跟着Nature学写作：如何撰写顶刊论文
AI支持下的高分SCI论文前期准备、写作、高质量图表制作、投稿技巧一站式提升
近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展已经彻底改变了数据科学领域，但日益增加的复杂性和专业知识需求仍然阻碍了进一步发展。尽管众包平台缓解了一些挑战，高级数据科学任务仍然需要大量的人力投入和迭代过程。为了解决这些限制，我们提出了R&D-Agent，一个用于迭代探索的双代理框架。研究员代理根据性能反馈生成想法，而开发者代理根据错误反馈优化代码。通过支持多条并行探索路径，并将它们合并和增强，R
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