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时间序列的表征学习——Time2Vec

时间序列的embedding好像还是比较少见的领域,正好看到了这个Time2Vec方法,就简单大概的介绍一下。 在Time2Vec中,主要想要达到的三个特性为: 1、Capturing both Periodic and Non-Periodic patterns-捕捉到周期性与非周期性的模式; 2、Invariance to Time Rescaling-时间重缩放的不变性; 3、Being Simple enough-足够的简单。

  • 2022-11-21
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2025年全球电力技术创新与应用报告

技术创新正以前所未有的驱动力推动全球能源革命进程。在“碳中和”愿景与保障能源安全供应的双重驱动下,新型电力系统的建设进程持续加速,各类电力技术不断实现创新突破并投入工程应用。本报告在跟踪分析近年来发电、输电、储能、电氢耦合、电力脱碳、数智化等全球能源互联网六大关键技术领域的最新发展动态的基础上,总结提出 2025 年各类技术的发展趋势。总体上看,全球电力技术的创新与应用呈现出清洁发电技术加速迭代、化石能源发电低碳转型、电网互联互通与灵活性不断提升、能源技术与数智化技术双向赋能的格局。

  • 2025-11-07
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  • 14页
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分解学习+对比学习实现更清晰的时间序列预测建模

基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型,将原始的时间序列通过网络映射到一个表示,再基于这个表示进行预测。然而,这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量,这个向量耦合了很多不同维度的信息,容易造成过拟合,对序列中噪声的敏感程度也更高。

  • 2022-11-21
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IT信息化规划实施指导方案(ppt)

IT信息化规划实施指导方案(ppt)

  • 2022-12-19
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绿色智慧校园建设与应用项目建设方案(355页)

学校将在数字化校园建设的基础上,积极推进智慧校园建设,加快学校信息化基础设施建设力度,推进信息技术在学校管理和教育培训过程中的普及应用,推动职业教育人才培养模式改革和学习方式创新,建成数字化和物联网基础上的现代化大学,提高教师信息化技术应用水平,实现信息技术与职业教育深度融合,全面提升教育质量与管理水平,并为交通运输行业提供良好的继续教育平台与教育培训资源。

  • 2024-08-02
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  • 355页
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中国信通院:电动化、网联化、智能化时代新能源汽车产业链全要素生产率报告(2023年)

全球汽车产业正经历着一轮技术革命和产业变革,业内人士普遍认为这轮变革的前半场是电动化,后半场是网联化和智能化。技术革命引发产业变革往往为后发国家提供换道超车的机会窗口,党中央抓住机遇前瞻部署技术研发和产业发展,我国在这场变革中走在世界前列。当前我国新能源汽车产销量全球第一,动力电池、智能网联等技术发展迅速,汽车品牌影响力逐渐扩大。如何巩固和增强汽车产业发展优势成为产业界和政界共同关注的话题。

  • 2024-05-07
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中国车企数字化转型趋势系列报告之供应链数字化2024(PDF)

中国汽车行业经过60余年发展,形成了绵密的分工机制并深度融入全球化进程;同时也导致了部分关键环节,一发不可牵,牵之动全身。由于新冠疫情、芯片短缺、地缘政治变迁等多因素的交织,中国汽车供应链的变革突如其来,导致供应链出现多处“卡点”、“堵点”和“断点”,并脱离了多数应急手段的干预范围。

  • 2024-06-04
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  • 48页
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chatGPT模型原理

这两天,chatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜,这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型,真可谓空前盛世。 我赶紧把 openai 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来,重新学习一下,认真领会大规模预训练语言模型(Large Language Model)的强大之处。 可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样,大家之前对 LLM 的感受依然是,预训练+finetune,处理下游任务,依然需要大量的标注数据和人工干预,怎么突然间,chatGPT 就智能到如此地步? 接下来,我简要梳理一下 openai 的 GPT 大模型的发展历程。

  • 2023-02-13
  • 阅读599
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