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【IEEETII】TC-GATN：用于工业过程中多变量时间序列预测的具有非线性范式的时间因果图注意网络

多元时间序列（MTS）预测在工业过程监测、控制和优化中起着重要作用。通常，工业MTS之间的分层交互行为形成了复杂的非线性因果特征，这极大地阻碍了现有预测模型的应用。研究发现，图注意力网络（GAT）为应对这一挑战提供了技术思路。然而，节点信息的未知有向图和线性转换使得传统的GAT在工业领域不太受欢迎。在这篇文章中，我们提出了一种新的预测模型，称为具有非线性范式的时间因果图注意力网络（TC-GATN），以充分捕捉工业MTS的固有依赖性。具体来说，利用关于格兰杰因果关系的图学习算法来提取多个变量之间的潜在关系，以引导层次结构的定向边连接。然后，引入位于图邻域空间中的并行门控递归单元编码器，对节点特征进行非线性交互，实现自适应变换和传输。自我注意机制进一步用于聚合所有阶段的编码器隐藏状态。最后，补充了一个时间的模块来处理来自图层的信息，实现了令人满意的预测。通过甲醇生产和氯硅烷蒸馏的两个实际数据集验证了TC-GATN的可行性和有效性

  • 2024-09-09
  • 阅读802

如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环？

伴随着AI的兴起，越来越多的智能产品诞生，算法链路也会变得越来越复杂，在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题，本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环，为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
  • 阅读802
  • 下载0
  • 15页
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戴德梁行中国新基建

2020 年爆发的新冠肺炎疫情给中国经济带来了前所未有的挑战。为了应对疫情对经济的影响，同时着眼于中国未来经济的发展，中国政府启动了新一轮的基建投资。同以往不同，本轮的基建投资着眼于面向未来的新技术以及对当前基础设施的进一步补充。本报告从新基建的驱动力、涉及的七大板块及发展机遇三个方面展开研究，供读者参考。

  • 2021-03-17
  • 阅读801
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  • 58页
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西门子MES实践案例

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

  • 2021-03-15
  • 阅读800
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2022年度技术盘点与展望报告

对于数据库技术领域而言，2022 年是一个激动人心的重要年份。过去一年，数据库技术仍围绕着云原生、Serverless、分布式等核心方向快速发展，但是相较于前几年，数据库市场的客户逐渐成熟，对产品的理解更加理性，相应地要求也越来越高。不难看出，数据库领域的发展已经步入深水区。如果说过去数据库厂商们把更多的注意力聚焦在框架和架构搭建上，那么 2022 年，则进入了对数据库性能、成本、易用性等细节打磨的阶段，开始了对性能的极致追求。

  • 2023-02-21
  • 阅读799
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  • 311页
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机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾，并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议，用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法，比如模型评估和选择中的Holdout方法等；介绍了bootstrap技术的不同变体，通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计（performance estimates）的不确定性；在讨论偏差-方差（bias-variance）折中方案时，对比了留一交叉验证法（leave-one-out cross validation）和k-fold交叉验证法，并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。

  • 2021-04-18
  • 阅读798
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基于NSGA_算法的站域地下空间规划布局模型_查昞豪

近年来,随着轨道交通的蓬勃发展,站域地下空间开始承担起提高城市发展效能、促成地下空间综合网络化发展的功能。本文根据TOD （Transit-Oriented Development）模式下城市站域地下空间的功能构成要素和规划布局方法,建立了新的站域地下空间规划布局模型。基于用地冲突度、开发效益以及开发规模的多目标优化的数学分析方法,采用NSGA-Ⅱ启发式算法定量分析站域地下空间的规划布局。最后,本文对某地区站域地下空间的总体布局模式进行案例分析,计算结果表明,该模型能够提高站域地下空间的紧凑性和适用性,可用于指导未来城市地下空间的开发利用。

  • 2021-04-22
  • 阅读798
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组稀疏模型及其算法综述

稀疏性与组稀疏性在统计学信号处理和机器学习等领城中具有重要的应用。本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系，比较了不同组稀疏模型的变量选择能力，变量组选择能力、变量选择一致性和交量组选择一致性，总结了组稀疏模型的各类求解算法并指出了各算法的优点和不足，最后.本文对组稀疏视型未来的研究方向进行了探讨。

  • 2021-04-18
  • 阅读798
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  • 7页
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