长序列预测 & 时空预测万字长文:一文带你探索多元时间序列预测的...

一个典型的应用场景就是交通预测:分析未来交通状况不仅依赖时间维度的数据,还需要捕捉不同传感器之间的空间依赖。主要研究进展:早期的深度学习方法:早期的时空预测通常使用卷积神经网络(CNN)处理空间信息,并与循环神经网络(RNN)结合,来处理时间维度。这种结合为捕捉时空模式奠定了基础。时空图神经网络的崛起:随着图神...

港大打造LightRAG:让大模型RAG高效又便宜

2.基线方法对比他们在四个具有不同特性的评估数据集(Agriculture、CS、Legal、Mix)上,对LightRAG与多种基线模型的性能进行了对比分析。结果显示,LightRAG在各项评估指标上均表现出色,特别是在全面性和多样性方面,其胜率远高于基线模型。例如,在Agriculture数据集中,LightRAG的全面性和多样性胜率均超过了65%...

字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的深入分析

该度量标准用于测量两个等长字符串的不相似度,方法是将一个字符串叠加在另一个字符串上,并计算有多少位置的字符不同。汉明要求是长度一致的,但是一些库可以忽略长度条件,所以算法并不适用于处理长度不相同的2个字符串。>>importtextdistanceastd>>td.hamming('book','look')1>>td.hamming.normal...

华创证券张瑜:“中证A500” - “沪深300” ≈?

3)从相对水平看,资金流入中证A500后,较沪深300弹性更大的行业主要是社会服务、环保、纺织服饰、轻工制造,其中,社会服务、环保两个行业,沪深300成分中并未包含,而中证A500中,权重分别为0.31%、0.34%。第二,个股层面:1)在中证A500流入1000亿资金的情景下,弹性最大的30支个股弹性均在0.4%以上,详见正文;其中,...

道路积水识别AI智能分析算法方案

2）图像分割道路积水AI算法主要利用计算机视觉技术，将道路图像进行分割，将道路区域从背景分离出来，使用常用的分割算法包括基于颜色、纹理、深度等特征的方法。3）积水检测通过AI智能分析网关V6道路积水检测算法，对分割后的道路区域进行积水检测。该算法通过多种方式进行判断，如像素颜色、纹理、深度的变化等，例如...

...临床试验中的创新应用:从试验设计、患者招募维护到数据管理分析

SPOT系统:基于时间序列的预测方法SPOT(序列化预测模型)系统是另一种利用AI进行试验设计优化的方法(www.e993.com)2024年11月10日。与HINT算法不同的是,SPOT系统在分析时考虑了试验数据的时间序列特性,即它会根据历史试验的时间节点对数据进行加权,赋予近期试验更高的参考价值。这种方法使得SPOT系统能够更精准地捕捉到随时间变化的趋势和模式,从而为试...

基于专利分析的纯电动汽车线控转向技术研究

转向策略主要包括路感反馈控制方法、转向执行控制方法以及故障诊断与容错控制方法;而转向系统集成则主要包括转向控制装置、转向装置、集成系统及转向冗余系统。转向策略和转向系统集成专利具体分布情况如表2所示。转向策略领域中,转向执行控制方法相关专利占比较大,而在线控转向系统集成领域中,集成系统相关专利数量最多,转向...

性能提升、成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展

第三,开源库主要集中于中小型规模,导致实施简化,对细粒度性能优化的考虑有限。因此,这些系统导致训练吞吐量低下,尤其是在大规模场景中。通过对它们的设计和实现进行分析,作者发现了几种可能的优化方法,能够显著提高系统性能。应用这些修改后,训练吞吐量有了显著提高,从而使SRL的性能大大超过了现有系统。

...NUS尤洋团队联合MIT/上海AI Lab等提出首个无损数据集蒸馏方法...

二、方法控制生成特征的难易对于基于轨迹匹配的方法来说较为简单,可以通过控制用于匹配的训练轨迹来实现。为了便于理解,我们用来表示模型在目标数据集上的训练轨迹,并用表示第个epoch时模型的参数。为了能够灵活控制用于匹配的训练轨迹,我们为匹配范围设置了两个超参:匹配范围的下限和上限,如下所示。

8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明

二、常见的降维算法如果说,降维是一个目标,那么降维算法就是达到目标的具体技术或方法。降维是通过减少数据集的维度来简化数据的过程,而降维算法则是通过数学变换或特征选择,将这过程得以实现。在人工智能领域,我们常用的降维算法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、因子分析(FactorAnalysis)、局部线性嵌入(LLE...