管理企业大规模服务的弹性伸缩场景中，往往会面临着两个挑战：第一个挑战是精准的负载预测，由于应用实例的启动需要一定预热时间，被动响应式伸缩会在一段时间内影响服务质量；第二个挑战是高效的资源分配，即在保障服务质量的同时控制资源成本。为了解决这些挑战，美团基础技术部与中国人民大学信息学院柴云鹏教授团队...

AddressCLIP项目组 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI拔草星人的好消息来啦！中科院自动化所和阿里云一起推出了街景定位大模型，只要一张照片就能实现街道级精度的定位。有了模型的帮助，再也不用害怕遇到种草“谜语人”了。比如给模型看一张旧金山的街景之后，它直接给出了具体的拍摄位置，并列举了附近的多个候选地址。该模型...

水是人类生存的基本供给，此通告关系重大，发出后也引起了不小的恐慌。究其原因，其实是美国伊利湖爆发了大规模的蓝藻繁殖，水面被数十亿单细胞藻类覆盖。当地 2 家水处理厂商检测到湖水中堆积的毒素已达到危险级别，水质不再适合居民饮用。

门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）类型，旨在有效地捕获序列数据中的长期依赖关系。它是传统RNN的扩展，与长短期记忆（LSTM）网络具有相似性。

ARCH模型假设时间序列模型中误差项的条件均值是常数（零），与我们迄今为止讨论的非平稳序列不同），但其条件方差不是。这样一个模型可以用公式1、2和3来描述。

对于时间序列分析，有两种数据格式：  ts  （时间序列）和 xts  （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARMA、GARCH 和 VAR。

Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。Copulas 在 2000 年代开始流行。根据 Salmon (2009) 的说法，Li (2000) 最近提出的Copulas应用之一是 2008 年开始的金融危机。我们将使用 copulas 来模拟四个 E...

KNMI提供的数据集，我们假设气象雷达产生的信号在反射时会被降水（雨、雪、冰雹等）反射。由雷达捕获的反射信号的强度称为反射率（以 dBZ 计算），我们可以粗略认为它与该点的降水强度成正比。当通过根据信号强度映射色标将此反射率数据转换为图像时（默认情况下，KNMI 提供的色标为“viridis”，紫色/深蓝色表示较低值，...

在可再生能源领域中，太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，近年来得到了广泛关注与应用。随着技术的进步和成本的降低，光伏发电已成为全球能源结构转型的重要方向之一。然而，光伏发电的发电量受多种因素影响，如天气条件、设备状态、地理位置等，导致发电量呈现出高度的不确定性和波动性。因此，准确预测光...

时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序列模型的一种,与一般的时间序列模型不同的是模型中包含跳跃,即有门限,因此对模型的参数估计还需先对...

尽管文本到图像的扩散模型已被证明在图像合成方面达到了最先进的结果，但它们尚未证明在下游应用中的有效性。先前的研究提出了在有限的真实数据访问下为图像分类器训练生成数据的方法。然而，这些方法在生成内部分布图像或描绘细粒度特征方面存在困难，从而阻碍了在合成数据集上训练的分类模型的泛化能力。论文提出了Dat...

用全卷积网络做密集预测 （dense prediction），优点很多。但现在，你可以试试Vision Transformer了——英特尔最近用它搞了一个密集预测模型，结果是相比全卷积，该模型在单目深度估计应用任务上，性能提高了28%。其中，它的结果更具细粒度和全局一致性。在语义分割任务上，该模型更是在ADE20K数据集上以49.02%的mIoU创造...

Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。Copulas 在 2000 年代开始流行。根据 Salmon (2009) 的说法，Li (2000) 最近提出的Copulas应用之一是 2008 年开始的金融危机。我们将使用 copulas 来模拟四个 E...

Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。Copulas 在 2000 年代开始流行。根据 Salmon (2009) 的说法，Li (2000) 最近提出的Copulas应用之一是 2008 年开始的金融危机。我们将使用 copulas 来模拟四个 E...

要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用 _序列对序列 LSTM 网络_。序列_对_序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间步进行不同的预测。

Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。Copulas 在 2000 年代开始流行。根据 Salmon (2009) 的说法，Li (2000) 最近提出的Copulas应用之一是 2008 年开始的金融危机。我们将使用 copulas 来模拟四个 E...

Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。Copulas 在 2000 年代开始流行。根据 Salmon (2009) 的说法，Li (2000) 最近提出的Copulas应用之一是 2008 年开始的金融危机。我们将使用 copulas 来模拟四个 E...