ELSTM发布3D打印运动鞋 Orca:创新与舒适的完美结合
Orca目前售价250美元,预计一个月内发货。ELSTM在许多鞋部件中使用发泡TPU颗粒,这是一种比线材更经济的选择。发泡TPU可以在鞋的不同区域提供不同的柔韧性和柔软度,结合晶格结构,为设计师提供了极大的自由度来提升舒适度。每层的温度和发泡属性可以调整,晶格结构也可以在特定点或整个鞋中使用。技术创...
长光卫星申请一种基于注意力机制和LSTM的CMOS航天相机温度噪声...
金融界2024年7月28日消息,天眼查知识产权信息显示,长光卫星技术股份有限公司申请一项名为“一种基于注意力机制和LSTM的CMOS航天相机温度噪声校正方法“,公开号CN202410566500.5,申请日期为2024年5月。专利摘要显示,一种基于注意力机制和LSTM的CMOS航天相机温度噪声校正方法。涉及光学遥感技术应用领域,具体涉及CMOS航天相...
《海洋预报》| 基于LSTM网络的海水温度剖面预报研究
摘要:基于海水温度历史观测和海洋模式数值预报数据,利用长短期记忆(LSTM)神经网络开展了海水温度剖面短时预报方法研究。以南海17°46.91'N,112°03.24'E处海水温剖面预报为研究对象,利用模式预报数据和观测数据,构建了观测、预报、观测和预报混合3个样本数据集。基于LSTM神经网络模型,建立了由编码器-解码器组成的多对...
独家对话生成式AI之父:中国将在几年内缩小差距
我们的深度人工神经网络会观察某些特定化学物质在特定温度、压力、催化剂和其他条件下如何相互反应。通过大量的训练样本,它们学会预测最终输出物质的性质,学会直观地理解化学反应的过程。现在我们可以在逆向模式下使用这些预测机制:假设我们想创造一种以前从未观察到的特定理想特性的新材料,我们需要如何改变输入条件(比如...
浙江大学谭建荣院士领衔策划——复杂装备智能设计理论与方法丨JME...
实际应用验证与精度提升:通过某热轧厂的实际运行数据验证了所提出方法的有效性,结果显示与传统数据驱动方法相比,预测精度提升至96.90%。该方法不仅提高了轧辊寿命预测的准确性,还为生产流程的优化与维护决策提供了智能化依据。阅读全文:09基于多域故障传播的中央空调系统可维修性设计评价...
2023年海洋气象研究热点回眸 | 科技导报
Zhang等以2002—2016年的台风为训练案例,以2017—2018年的台风为预测和测试用例,利用多变量的长短期记忆递归神经网络(alongshort-termmemoryneuralnetwork,LSTM)预测了西北太平洋台风引起的海表温度冷却(www.e993.com)2024年10月16日。Cui等利用随机森林方法预测了西北太平洋台风导致的海温冷却的空间分布和时空演变。Wang等基于深度学习方法提出了...
中文导读 | 谈哲敏:AI在大气与海洋科学中的应用—引领未来
摘要:厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)是热带太平洋海气耦合系统中最显著的气候变率信号,国际上已开发了许多动力和统计模式用于模拟和预测ENSO事件。在一些简单的海气耦合模式中,海表温度(SST)异常与风应力()异常之间的关系可以通过统计方法来构建,如奇异值分解(SVD)等。近年来,人工智能(AI)在气候模式研究方面展现出广阔的...
使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测
颜色越强烈,两个分布的某些bin值之间的关系就越大。例如,当压力在1010和1020hPa左右时,温度往往会更高。我们还将在建模中使用这两个功能。我们使用所有要素工程获得的数据是:我们要近似的函数f为:目标是使用过去的值来预测未来。数据是时间序列或序列。对于序列建模,我们将选择具有LSTM层的递归神经网络...
没有压力的“压力测试”:LSTM神经网络是如何预测焦虑的?
再接再厉,研究人员又使用SVM、LR和LSTM三个模型同时预测1-7天的压力状况,数据显示,时间越长,LSTM的预测精度就越高。4天的数据预测效果比仅使用1天的数据要好得多。达到了83.6%的准确率。研究不仅发现了LSTM模型在实时压力预测上的能力,而且还有力地证明,仅仅使用从可穿戴传感器和智能手机中直接感受到的被动数据...
时间序列分析的模型应用 – 股价预测
3.建立及训练LSTM模型,模型很简单,就只有一個LSTM层及output层,其中并没有特别处理季节效应,模型训练100轮。从预测结果上看,初次构建的LSTM模型进行逐点预测的效果不如ARIMA模型,我们可以通过调整LSTM层数、添加dropout值或者增加epoch数来提高模型效果。关于模型参数的调整,网络上有很多文章可以借鉴,就不在赘述...