上海斯可络申请基于函数拟合曲线的离心压缩机精准预警系统及其...
金融界2024年10月21日消息,国家知识产权局信息显示,上海斯可络压缩机有限公司申请一项名为“基于函数拟合曲线的离心压缩机精准预警系统及其方法”的专利,公开号CN118757422A,申请日期为2024年7月。专利摘要显示,本申请公开了一种基于函数拟合曲线的离心压缩机精准预警系统及其方法,通过离心压缩机进气温度、入口压差、...
国家电网信通分公司申请基于双活切换管控平台的自动化调度方法...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于双活切换管控平台的自动化调度方法,方法包括数据采集、数据预处理、建立管控平台调度决策模型、优化调度决策模型超参数和自动化调度。本发明涉及自动化调度技术领域,具体为一种基于双活切换管控平台的自动化调度方法,本方案通过设计激活函数、设计模型结构、设计损失函数、设计梯度变化因子、...
【StataNow 新功能】面板数据向量自回归、贝叶斯线性回归变量选择...
例如,我们可以为一个包含三个相关结果的面板数据集拟合一个VAR模型,方法是键入xtsetpanelvarxtvary1y2y3,lags(2)然后,我们可以进行Granger因果检验vargranger或绘制脉冲响应函数图。irfcreatebaseline,set(irfs)irfgraphirf它有何独特之处或令人兴奋之处?面板数据VAR模型可通过社区贡...
基于2,500 平方公里实景数据,北师大团队提出 StarFusion 模型...
3)损失函数(Lossfunction):由内容损失和对抗损失两部分组成,生成器的Ref-SR和Grad-SR的损失函数是内容损失和对抗损失的加权和。其中,内容损失可用于评估预测图像与参考图像之间的差异,对抗损失则能够测量生成图像被判别器识别为真实图像的概率。更重要的是,该研究还设计了一个新的权重函数,称为边缘和颜色...
债市供需 | 机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益...
神经网络模型(见图8)通常可以分为输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层和每个隐藏层中的神经元数目均可以有多个。为了寻找输入数据X和真实数据Y之间的关系,需要初始化输入层到隐藏层神经元的权重和偏置,再经过非线性函数激活、加权求和,最终到达输出层。由于激活函数是非线性,使得模型可以描述X和Y之间更复杂的关系。此...
田大伟:我眼中的A股量化20年
经理T:这个“森林”就是量化体系(www.e993.com)2024年10月23日。在这个量化体系中,因子开发所用的原始数据需要统一,因子计算通用函数需要统一,因子回测模块需要统一,但因子的组合可以是千变万化。有了这样的量化体系,可以在很短的时间内对新的因子做一次全场景的回测,而不用担心是否使用了错误数据和方法,回测结果是否可比等问题。
全模态对齐框架align-anything来了:实现跨模态指令跟随
对于新数据集的注册,Align-Anything提出了一个名为「template」的数据集键值转换规则。无论prompt对应的键名是「prompt」还是「question」,无论response对应的键名是「response」还是「answer」,「template」机制都支持用户通过简单构建映射规则的方式完成键值解析和转换,避免用户单独实现复杂的数据预处理代码。
ECCV 2024 | 探索离散Token视觉生成中的自适应推理策略
现有的工作通过构建一套包含多个人工设计的调度函数(统一记为)的生成策略来缓解这一问题。如下图所示:然而,这种人为设计的方式不仅需要大量的专业知识和人力成本,最终得到的策略函数仍然可能并非最佳。与此同时,我们认为不同样本都有其独特的特性,一个应用于所有样本的、全局共享的生成策略可能难以灵活应对样本之间的...
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用:RMoK模型架构探析...
这种设计体现了Kolmogorov-Arnold表示定理,该定理指出多元函数可以通过单变量函数的组合来表示。具体而言,KAN使用B样条作为可学习函数来模拟非线性数据,如图2所示。这种方法为模型提供了极大的灵活性,使其能够学习复杂的非线性关系。图2:三次样条拟合非线性数据示例。
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
深度学习是基于人工神经网络的学习方法,尤其是深层神经网络。与传统的机器学习方法不同,深度学习通过多层结构自动学习数据的特征,而无需手动提取特征。这种方法使得深度学习在处理高维数据时表现出色,如图像、音频和文本等。深度学习的核心在于神经元的激活函数、损失函数以及优化算法。激活函数用于引入非线性,损失函数用于...