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12篇顶会论文，深度学习时间序列预测经典方案汇总

早期的时间序列预测主要模型是诸如ARIMA这样的单序列线性模型。这种模型对每个序列分别进行拟合。在ARIMA的基础上，又提出了引入非线性、引入外部特征等的优化。然而，ARIMA类模型在处理大规模时间序列时效率较低，并且由于每个序列分别独立拟合，无法共享不同序列存在的相似规律。深度学习模型在NLP、CV等领域取得了成功应用后，也被逐渐引入到解决时间序列预测问题中。通过不同序列共享一个深度学习模型，让模型能从多个序列中学到知识，并且提升了在大规模数据上的求解效率。

  • 2022-11-21
  • 阅读241

工业互联网下的智慧电厂创新应用（85页 PPT）

习近平主席2017年9月在金砖国家工商论坛开幕式上发表主旨演讲，长篇宏论可用“新亮点，新思路，新蓝图”来概括。三个“新”字让人振奋向前。充分利用云计算、物联网、大数据等新- -代信息通讯技术为企业构建自动化、数字化、可视化、智慧化工厂，改造提升传统产业，大力推动生产方式，管控模式转变，实现产业升级和企业卓越运营。

  • 2021-04-23
  • 阅读239
  • 下载0
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大数据平台深化设计方案（227页 WORD）

社会治理大数据应用平台采用面向服务架构设计技术，平台总体分层架构由大数据汇集、大数据整合、大数据存储计算分析平台、大数据资源池、大数据研判分析、大数据服务、大数数据可视化展示、大数据管理等7大核心部分组成。

  • 2024-01-18
  • 阅读239
  • 下载3
  • 228页
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中移智库：2023在网计算(NACA)技术白皮书

人工智能和大数据等新兴科技产业正深刻影响我国经济社会发展，推动各行各业数字化转型升级。大数据处理、高性能计算以及人工智能大模型背后需要庞大的算力资源，对算力的高效稳定供给提出挑战。

  • 2023-10-25
  • 阅读239
  • 下载4
  • 30页
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上海财经大学：大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书

大模型技术带来了AI的新一轮技术变革和产业应用。构建大型在金融领域完善的开发框架和应用框架，可助力现有金融业务进行数字化转型。但其应用也面临着诸多风险，需要进行进一步防控。除了针对通用的大模型幻觉风险的防护围栏，还需要针对金融领域的应用进行隐私风险防控、大模型攻击防御、可解释性增强、可溯源性增强以及有害内容防控，从而更好的助力传统金融业务。除此之外，金融领域大模型治理框架的搭建、评测集的构建和人才体系的培养则有利于促进大模型在金融领域的生态体系构建。

  • 2024-05-10
  • 阅读239
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  • 76页
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C-MES制造执行系统解决方案v7.0

智慧工厂并不是单纯的用机器代替人工操作，更多的是将智能化、信息、自动化等相关技术逐渐融入到制造生产整个过程中，通过设备对接（MTM）及系统对接（STS），实现物联信息融合，使得产品生产过程更透明。

  • 2022-01-05
  • 阅读239
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  • 178页
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IT备份管理制度

为规范备份管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，特制定本管理制度。 备份管理工作应由DXC安排专人负责。备份管理人员负责制订备份、恢复策略，组织实施备份、恢复操作，指导备份介质的取放、更换和登记工作。日常备份操作可由备份管理人员或机房值班人员完成。

  • 2021-06-20
  • 阅读239
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  • 18页
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基于相似日算法及集成学习的短期光伏预测模型

随着分布式发电系统的日益增多，光伏发电预测逐渐成为影响电力系统运行及调度的关键。本文提出一种基于改进相似日算法和集成学习的短期光伏发电混合预测模型。应用改进的相似日算法在历史数据中找到相似日，将相似日数据和气候因素等作为 Bagging 集成学习的输入变量，对其进行建模训练。通过公开的光伏数据集进行验证，并与传统的神经网络模型和支持向量机进行对比。结果表明，该模型具有较高的预测精度。

  • 2021-06-18
  • 阅读237
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  • 5页
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