TimeMOE: 使用稀疏模型实现更大更好的时间序列预测

使用Huber损失函数,提高了模型对异常值的鲁棒性。引入辅助平衡损失,解决MOE架构中的负载不平衡问题。可扩展性设计:TimeMOE首次将时间序列基础模型扩展到24亿参数,其中11亿参数被激活。验证了时间序列领域的缩放定律,证明增加模型规模和训练数据量能持续改善性能。性能指标介绍研究者使用了多个指标来评估TimeMOE的...

蒙特卡罗方法模拟公路自行车运动员的功率及速度分布

利用MATLAB中的龙格库塔算法,用ode45函数求解上述运动微分方程,获得通过每个路段的速度分布和时间,ode45函数是MATLAB中提供的求常微分方程数值解的函数,表示采用的是四阶五阶龙格库塔算法。将每个路段的时间求和,得到总时间。在这个过程中,每个阶段的最终速度将作为下一阶段的初始速度。1.3.2功率选择本程序...

这10 个 Excel 函数公式,让你的效率提升:重复显示字符、生成工作...

1、重复显示字符=REPT("★",B2)REPT函数用于重复文本字符串特定次数,适用于在Excel中生成重复的文本或字符。2、生成工作表目录=HYPERLINK("#"&B2&"!B1",B2)HYPERLINK函数一般用于创建跳转到当前工作簿中的其他位置,或用来打开存储在网络服务器的文档。3、从日期中提取时间=MOD(A2,1)在Excel...

E类功率放大器:卓越性能的波形工程

在t=t0时,电流仍为I0;t0+之后,它为零。电感器中的电流不能瞬间改变,除非电路中施加或支持脉冲电压——狄拉克δ函数(t)。这可以通过注意到单位冲激函数δ(t)随时间的积分是单位阶跃函数(波形中的跳跃)来理解。换句话说,对具有跳跃不连续性的波形进行微分会导致导数波形内的脉冲函数。由于电感器两端的电压(v)...

BAAI:第一原理的脑和认知科学的人工智能,6大角度

在他们的模型中,他们考虑每个模块包含两组神经元,每组神经元形成一个CANN,它们的调谐函数在模态输入方面要么一致要么相反。他们表明,具有一致神经元的耦合CANN实现信息整合,而具有相反神经元的耦合CANN实现信息分离,它们之间的相互作用有效地实现了同时的多感官整合和分离。这项研究证明,互联的吸引子网络可以支持皮质区域...

射频设计基础——传输线介绍

为了检查与位置有关的波形依赖性,我们可以查看时间t=t1中特定时刻的波形(www.e993.com)2024年11月9日。在这种情况下,项??t变成了一个恒定的相位项,我们观察到电压信号是位置x的正弦函数。图1(c)中的示例波形显示了在给定时间点,沿着导线的电压如何沿着互连正弦变化。该波形可视为x在导线长度上的周期函数。该期限由以下公式给出:...

AI探索宇宙结构新突破,超精准场级模拟,半秒完成冷暗物质仿真

作者表示:我们现在可以使用人工智能在多个时间步上对大多数宇宙学特性生成宇宙的冷暗物质模拟。并且,物理学是这个神经网络设计的核心,它可以看成是PINN(内嵌物理知识神经网络)的一种实现,其损失函数建模了时间相关的粒子坐标和速度之间的特定关系。在这项工作中,研究人员提出了一个用于大规模结构的场级模拟器,捕获...

Excel的Text函数的使用教程

Excel老陈说:aaaa代表了星期几。如下图所示,将日期中的时间进行格式化显示,公式为:=TEXT(B2,"hh:mmam/pm")Excel老陈说:将区间判断总结为:[条件1];[条件2];[不满足条件的其他部分];[文本]Text函数是一个转换函数,可以将单元格内容进行数字格式转换,从而改变单元格内容的显示方式...

实现机器人领域的ChatGPT时刻,需要大模型+强化学习丨明星教授...

这是一种称为离策略(off-policy)的方法。如果能强制执行上面的优化方程,只需要很多状态和动作的样本,就可以得到最优策略的Q函数。因此,很长一段时间里,人们认为这样做就会有一个有效的离线强化学习方法。但是直到六年前,我才意识到,我们需要相当多额外的机制才能使离线强化学习生效。

心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架

最近的研究表明,答案在于湍流(turblence)(图5),这是一个远离平衡状态的不可逆动力学状态,显示出强烈的时间不对称性。最初由达芬奇命名为“turbolenza”[48],并由许多数学家进一步发展。湍流在自然界中无处不在,作为一种促进在时空尺度上有效能量和信息传递的基本动力学状态[49]。AndreyKolmogorov通过在流体动力学...