在数据驱动决策的时代浪潮下，如何从海量时序数据中挖掘价值、构建高可靠性预测模型，成为数据科学家们亟待攻克的核心命题。我们在过往服务客户的咨询项目中，深度聚焦于风电健康诊断与金融市场预测两大领域，通过将深度学习与传统机器学习算法创新性融合，成功搭建了兼具理论深度与实践价值的解决方案。

AltCLIP 提出了一种概念上简单有效的方法，以训练强大的双语或多语多模态表征模型。 以 OpenAI 发布的预训练多模态表示模型 CLIP 为基础，AltCLIP 另外采用了预训练的多语言文本编码器 XLM-R，并通过一个由教师学习和对比学习组成的两阶段训练模式来调整语言和图像表示。 实验结果表明，AltCLIP 在各种公开的图像数据集...

加速非线性迭代收敛替代传统松弛方法：使用ML模型（如神经网络）动态预测最优松弛因子或时间步长。例如，训练LSTM网络根据残差历史动态调整SIMPLE算法的松弛因子，避免手动调参。非线性方程组求解器增强：用GNN（图神经网络）或强化学习优化代数多重网格（AMG）的插值算子或粗网格策略，减少线性迭代次数。

原文链接：[链接]本案例研究说明了卡尔曼滤波器的设计和仿真。考虑稳态和时变卡尔曼滤波器。植物动力学考虑一个在输入u[n]上有加性高斯噪声w[n]的离散植物。此外，让 yv[n] 是输出 y[n] 的噪声测量，其中 v[n] 表示测量噪声：离散卡尔曼滤波器该问题的稳态卡尔曼滤波器方程如下。测量更新：时间更新：在这些方程中：ˆx[n...

LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测。另一方面，回归模型允许客户从预测变量中包含大量相关信息，但不允许处理ARIMA模型中可以处理的细微时间序...

将COVID-19的传播与图神经网络（GNN）的结合，使得最近几项研究发现了可以更好地预测大流行的方式。许多这样的模型还包括长短期记忆（LSTM），这是时间序列预测的常见工具。通过在LSTM的门内实施GNN并利用空间信息来进一步研究这两种方法的集成。并且引入了跳过连接，该连接对于共同捕获数据中的空间和时间模式也被证明...

我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。

在皕杰报表文本单元格属性中，有“数据值”，“显示值”和下“显示格式”三个属性，数据值是单元格的真实值，当单元格被引用时，引用的就是单元格的真实值；显示值是在报表展现时所显示的内容，仅仅用来显示；显示格式是当报表展现时的所展现的格式。通常我们在数据表里取出的某个字段的值是一个代号，但我们展现出来的报表，...

在分类模型评判的指标中，常见的方法有如下三种： 混淆矩阵（也称误差矩阵，Confusion Matrix） ROC曲线 AUC值 在回归模型评价指标中，常用的方法有如下几种： MSE RMSE MAE R2 混淆矩阵(Confusion matrix) 在机器学习领域中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。 混淆矩阵的定义 混...

我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。

导读：在模型的全链路测试过程中，模型的问题统一定义成广义一致性性问题，一致性问题也是模型稳定性的基础保障，落地到具体点上从维度上划分可以分为数据不一致、延时不一致、策略机制不一致、性能不一致等几个方向，在后果衍生上都会导致模型稳定性指标抖动，预估效果不符合预期，所以一致性测试在当前大规模机器学习...

在工业数字化转型的浪潮中，设备剩余寿命（RUL）预测作为预测性维护的核心环节，正成为数据科学家破解设备运维效率难题的关键。本文改编自团队为某航空制造企业提供的智能运维咨询项目成果，聚焦于如何通过机器学习技术提升复杂设备的运行可靠性。项目中，我们基于MATLAB平台构建了长短期记忆网络（LSTM），并引入贝叶斯...

关注前沿科技 量子位单目深度估计新成果来了！方法名为Metric3D v2，是CVPR单目深度估计挑战赛冠军方案Metric3D的加强版。用一套模型参数，在未知环境中，同时解决带尺度深度估计和法向估计两个问题。可用于生成真实世界的几何估计：在密集场景和特殊样本上也有较好效果：无需微调和优化，可直接用于无人机感知：无需调...

来自香港科技大学（广州）、约翰霍普金斯大学等机构的学者联合提出了提出医学世界模型（Medical World Model, MeWM），赋予了AI“预演”疾病发展的能力。

本文提出了一个全卷积单阶段的目标检测模型(FCOS)。它类似于语义分割，通过按像素预测的方式来实现目标检测。它属于anchor-free模型，通过消除先验框，避免了大量的额外计算，同样也避免了先验框/候选框(anchor box)的各种超参数的设置(SSD,Yolo以及faster rcnn等目标检测模型，无一不需要手动设置先验框的尺寸和长宽比...

电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测。