如何改良基于Basis的期间序列预测模型
当天引见一篇NIPS2023中上海交大和蚂蚁团体联结宣布的期间序列预测文章，基于basis的期间序列建模，目前代码曾经开源，论文的详细消息如下，论文题目，BasisFormer，Attention，basedTimeSeriesForeca......
一文汇总 时序预测中的多频率建模方法
频率是期间序列的一个关键消息，给定一个期间序列，可以经过依照不同频率的聚合，取得不同粒度的期间序列，比如，给定的原始期间序列是以小时为粒度的，那么经过将24个点加和成1个点，就可以构成以天为粒度的期间序列数据，不同的粒度，蕴含的消息也不同，......
时序预测中的多类型模型组合建模打算
期间序列建模中很多种类型的结构可以选用，比如Transformer、CNN、RNN，以及最近被验证有效的MLP、Mamba等结构，但是，不同模型都有特定的潜在长处和劣势，因此，如今越来越多的时序预测模型优化上班，驳回了多模型组合的建模方式，......
经常使用Transformer来启动时序预测可还行
大言语模型的成功充沛证实了Transformer架构的先进性，越来越多的人宿愿把它运行到其它畛域，而非NLP畛域自身，因此也催生了以一套Transformer架构一致各种模态的钻研热点，而在工业界有一个十分经常出现的场景却鲜有触及，那就是结......
齐全在频域学习的时序预测模块 优化各类SOTA模型成果
当天给大家引见一篇浙大、中南、南洋理工、上交、北大等多所高校联结提出的一种期间序列预测建模方法，针对目前时序预测间接预测方法没有思考到预测各个期间步相关的疑问，提出了在频域中启动预测的方法，可适配到各类时序SOTA模型中，取得了长短周期时序......
咱们一同聊聊基于时空特色提取的并行预测模型
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压器数据集引见和预处置1模型全体结构模型全......
大模型与智能体何以成为 双骄 减速AI运行落地
嘉宾丨詹坤林撰稿丨诺亚出品，技术栈，微信号，blog51cto，在这个消息爆炸的时代，人工智能正悄悄融入生存，但是，将AI技术迅速、高效地转化为适用工具，一直是应战，在近期的WOT世界技术翻新大会上，58同城初级总监、AILab担任人詹坤林......
解密GCN 手把手教你用PyTorch成功图卷积网络
图神经网络，GNNs，GraphNeuralNetworks，是一类专为图结构数据设计的弱小神经网络，长于捕捉数据之间的复杂咨询和相关，相较于传统神经网络，GNN在解决相互关联的数据点时更具优点，比如在社交网络剖析、分子结构建模或交通系统提......
文心智能体带你探求AI 商业赚钱玩法 新 怎样用AI成功商业变现
在这个智能体技术飞速开展的时代，咱们正站在一个全新的商业风口，智能体的商业变现不再只是一个概念，而是每个智能体开展的主要阶段，为了迎接这一应战，文心智能体平台推出，商领方案，，努力于打造一个，可流通、可变现、可盈利，的智能体运行生态，协助大......
Crawl4AI 智能体网络智能采集利器
Crawl是一款收费的开源工具，应用AI技术简化网络爬取和数据提取，提高消息搜集与剖析的效率，它智能识别网页内容，并将数据转换为易于解决的格局，性能片面且操作简便，1经常使用Crawl的步骤步骤1，装置与设置pipinstall，crawl......