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时序预测论文权威发布_怎么把英文文献翻译成中文(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

时序预测论文

Transformer新突破！时序预测最近，Transformer在时间序列预测领域取得了令人瞩目的进展。iTransformer模型在不修改任何模块的情况下，实现了全面领先，成为了AI顶会的“红人”。 Transformer架构在时序预测领域面临诸多挑战，其中一个主要问题是计算多头自注意力的方式具有二次复杂度，这在处理长序列时会导致计算瓶颈。经典的informer模型就是针对这个问题诞生的。为了提升预测效果，人们对Transformer架构进行了多种改进。今天，我们分享了12种改进思路，帮助大家汲取灵感。这些改进思路不仅提升了模型的性能，还为论文创新提供了新的方向。

11篇顶会论文带你掌握深度学习预测模型 𐟓ˆ 深度学习在时间序列预测中的广泛应用！ 𐟓ˆ 在这个数据为王的时代，时间序列预测技术在金融、医疗、气象等多个领域发挥着重要作用。深度学习作为人工智能的重要分支，为解决复杂多变的时间序列预测问题提供了强大工具。 𐟓š 本文精心整理了11篇深度学习时间序列预测模型的顶会论文，涵盖了递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer架构以及多元时序预测等多种模型。这些论文不仅展示了该领域的最新研究进展，还为我们提供了如何有效利用深度学习进行时间序列预测的新思路和方法。 𐟔 你需要这份论文合集吗？快来探索这些先进的预测模型吧！

70%的人都在做“假量化”？大家好，今天我想跟大家聊聊量化的那些事儿。最近我发现很多人都说自己在搞量化交易，但仔细一想，其实他们只是用一些简单的工具，比如“麦语言”来自动选股，或者用文华财经的趋势策略。𐟘… 其实，这些都不能算是真正的量化交易。真正的量化交易核心在于数据分析和算法。✨高频量化交易更是对算法要求极高，延迟要控制在几微秒以内，这可不是一般人能做到的。每微秒的优势都可能带来巨大的收益差异，就像在时间的赛道上争分夺秒。𐟒芊在中低频量化交易中，预测是关键。无论是截面上的预测还是时序上的预测，都非常重要。𐟘ƒ 如果你有机会跟行业内超厉害的前辈学习，那一定要抓住机会多学学。𐟥𐥦‚果没办法联系到这些前辈，那就多看论文和研报吧。𐟓–大家一起在量化的道路上加油呀。𐟒ꀀ

泰迪杯数据挖掘挑战赛优秀论文分享泰迪杯数据挖掘挑战赛自2013年创办以来，已经连续举办了12年，吸引了全国千余所高校和超过10万名参赛者。今天，我们来分享一下第11届比赛中的优秀论文，看看他们是如何在数据挖掘领域大放异彩的。产品订单分析与需求预测 𐟓Š 需求预测在供应链管理中至关重要，它能帮助企业制定更有效的采购和生产计划，减少业务波动的影响。这篇论文主要探讨了如何通过多种方法预测产品订单需求量。数据预处理 𐟛 ️ 由于数据中存在缺失和重复样本，论文首先进行了数据预处理。通过剔除重复样本和使用隔离森林算法与四分位法确定异常样本，再利用BGCP算法修正异常样本，使得数据更加准确。需求影响因素分析 𐟓ˆ 论文研究了多个因素对产品订单需求量的影响。例如，观察核密度估计图和柱状图发现，当产品价格在600~800元时，订单需求量最大。此外，还分析了不同区域、销售方式、品类、节假日、促销和季节等因素对需求量的影响。需求预测模型 𐟓ˆ 在特征工程的基础上，论文使用了MMIFS算法来量化各个特征与订单需求量间的相关性，挑选出了12个特征进行训练。然后分别使用CRU模型、DeepAR模型和Prophet模型来预测不同时间粒度的需求量。在以天为时间粒度预测上，CRU模型表现最优；在以周为时间粒度上，DeepAR模型预测表现最优；在以月为时间粒度的小样本上，Prophet模型表现最优。模型评价 𐟌Ÿ 论文通过交叉检验评估了各模型的MSE，验证了模型的有效性。结果表明，这些模型能够有效运用于其他不规则时序需求预测问题。总结 𐟓 这篇论文通过深入分析产品订单数据，建立了多个数学模型来预测未来三个月的需求量。研究结果表明，不同时间粒度对预测精度有影响，选择合适的模型和方法能够显著提高预测准确性。这对于企业制定销售及运营计划、目标以及资金预算具有重要意义。

零基础发表深度学习论文需要多长时间？最近有几个小朋友问我，从零开始想发一篇深度学习的论文需要准备什么？需要多长时间才能搞定？今天我就简单说说这个事儿。基础理论：先打好基础 𐟓š 首先，你得对深度学习的理论有一定的了解。可以先从传统的机器学习开始，了解一下模式识别的方法。然后深入学习神经网络和反向传播规则，接着再学卷积神经网络（CNN）。特别是CNN的三个特点：局部感知、权重共享和池化。这些都搞定了之后，你可以考虑选择一个深度学习框架或者继续深入学习。路线一：选择深度学习框架 𐟛 ️ 在这一阶段，你需要开始搭建深度学习的工作平台，并在Ubuntu和Windows上配置GPU环境。可以考虑TensorFlow、Keras和TensorLayer这三个框架，并进行比较，选择适合你的。接下来，你需要进行一些实验，从运行源代码到逐渐独立搭建模型并调整参数。路线二：跟踪近两年的深度学习成果 𐟔 从最初的CNN卷积网络开始，深度学习每年至少有两次重大突破，因此要跟上进展需要花费很多时间。主要发展包括：递归神经网络（RNN）：用于处理时序问题。为了解决RNN中时间梯度消失的问题，诞生了一系列递归网络，如LSTM、GRU等。注意力机制模型：进一步提升了效果。在这一时期，RNN、CNN和注意力模型的各种组合应用于图像文本转换、视觉语义等领域，如DRAM。生成对抗网络（GAN）：用于图像/视频的生成。DCGAN、LPGAN和CGAN等几篇经典的论文值得深入研究。强化学习：当前非常热门的一种非监督学习方法，也值得花时间研究。其他分支：如批归一化、ReLU激活函数、优化函数等方面的理论，会用即可。也可以花时间研究其他小众领域，如单样本/零样本学习。时间安排：双管齐下 ⏰ 这两个路线可以同时进行。如果你再花些时间尝试些源码，运行下当前的主流网络等等，再配置些环境等其他事情，打基础大概需要一年时间。然后再写论文，再花一年时间，没人指导的话就要花两年时间。小建议：尽快完成论文 𐟓 如果你以后不攻学术，对大多数人来说，尽快完成论文毕设然后做自己的事最好。好的指导老师能助你一臂之力。具体可以看我的置顶笔记。希望这些信息对你有帮助！如果有任何问题，欢迎在置顶笔记下的回复里说哦！

硕士论文开题报告怎么写？看这篇就够了！五、研究技术路线 𐟛䯸技术路线图是论文研究思路的整体框架，能让导师和其他读者快速了解你的论文结构、研究问题和研究方法。它还能帮助评审专家评估你实现预期研究目标的可行性。在绘制技术路线图时，要包括对拟采用的理论、方法、技术等研究工具的描述，以及研究路径的时序性描述。技术路线图一般可以按照树形图来做，根据研究内容的流程来写，包括研究对象、方法、拟解决的问题。另外，也可以做成结构示意图，根据研究项目的子内容、研究顺序相互关系，方法、解决问题做成结构示意图。六、拟解决的重点难点 𐟔 拟解决的关键问题是指本研究的重点、难点、创新点等。拟解决的关键问题不宜过多，可以2~3个并清楚地罗列。例如：论证所构建的理论架构适用于本研究所欲开展的评估研究中; 如何以该理论为基础，开发出一套系统、全面的指标体系。七、创新点 𐟌Ÿ 一个研究想要有价值，那就必须具有创新点，无论创新点有多大还是多微观，都属于一种创新。同学可以从以下切入点来进行创新：理论创新：指的是在理论方面提出了自己的新见解，拓宽了学术视野。研究角度创新：指通过前人没使用过的新角度进行研究，得出研究成果，也可以是从微观对象扩展到宏观对象，或从宏观对象聚焦到微观对象。研究方法创新：指通过采用一种新的形式来展开研究，包含建立的模型等。八、预期目标 𐟎ΩœŸ目标可以简单地写完成毕业论文，复杂点可以写一些未来你想要做的一些横向课题论文。

医学+AI，科研新篇章！ 𐟔 探索方向：我们将医学与AI（机器学习和深度学习）相结合，开启临床医学科研的新篇章。研究领域涵盖医学影像、病理学、眼科、医学诊断、医疗机器人、医疗文本分析以及医疗大模型等。 𐟓š 学习方案：我们团队精心打造了一套基于数据与模型方法的AI科研入门学习方案，经过多次迭代，已形成时序、图结构和影像三大实验室。根据你的数据类型，我们将为你选择最适合的实验室，并规划好学习路线，仅需5个月左右。 𐟌Ÿ 成果展示：许多医学领域的学者通过我们的学习方案，已经成功发表了SCI二区以下和EI会议级别的论文。 𐟑€ 感兴趣的同学欢迎加入我们的行列，一起探索医学与AI的无限可能！

AI一键生成动漫，老婆任你捏！在这个数字化的时代，AI技术在各个领域都取得了巨大的进步，尤其是在视频生成方面。最近，一个名为"YoYo"的二次元创作网站引起了广泛关注，它通过AI技术，让动漫爱好者能够轻松地创作出高质量的动漫视频。 "YoYo"网站提供了一个简洁易用的界面，用户只需通过文字提示或上传图片，就能一键生成动漫内容。无论是想看到自己喜欢的角色在同人视频中栩栩如生，还是想创作出具有特定风格的动漫作品，"YoYo"都能满足用户的需求。它拥有丰富的高质量素材库，包括几十个流行人物角色和各种风格，如哥特、梦幻、机甲等，让用户能够一站式地实现创作梦想。 "YoYo"的AI技术不仅能还原出精准而富有表现力的人物表情，还能让头发、蒲公英和身上的裙子随风飘动，呈现出非常自然的效果。此外，它还能生成具有电影镜头感的背景，如梦幻的森林大陆、古朴小镇的热闹街市等，大大提升了视频的观赏性。在技术层面，"YoYo"背后的鹿影团队长期专注于AI视频生成技术的研究，并取得了显著成果。他们发表了多篇高水平论文，提出了创新的图生视频框架Motion-I2V，解决了以往模型在可控性和生成速度上的缺陷。Motion-I2V通过解耦运动建模和视频生成过程，使用基于扩散模型的运动场预测器和新颖的运动增强时序层，实现了对视频中动作的精确、交互式控制，大大提升了视频生成的质量和效率。此外，鹿影团队还开发了AnimateLCM模型，它仅需4个迭代步骤就能生成高质量的动画，受到了开源社区的广泛欢迎。AnimateLCM从训练好的Stable Diffusion模型中蒸馏出先验知识，并采用了解耦策略，提高了训练效率和生成质量。它还能在零样本情况下进行高效的视频风格迁移或扩展视频长度。为了进一步提升视频生成的效果，鹿影团队在5月发表了最新的Phased Consistency Model（PCM）。PCM在可控性、一致性和效率上都取得了显著提升，支持确定性采样，能够保持多个推理步骤中的图像一致性，使用普通常微分方程求解器代替原有的求解策略，让模型能够接受更高的CFG值。在隐空间中引入对抗性损失来确保图像分布的一致性，大大提升了少步骤推理情况下的生成效果。

如何快速降低毕业论文重复率？𐟓š 一、查重工具推荐免费查重工具：freecheck、paperpass、paperOK、papertime、paperyy 这些工具适合初稿和课程论文的查重，结果可能会有所差异，仅供参考。收费查重工具：维普、知网降重这些工具查重结果更可靠。二、降重方法根据查重报告修改：重点关注报告中标出的重复段落，特别是那些重复率在30%-60%的语句，适当删减或修改。翻译修改：使用翻译软件将重复部分翻译成另一种语言，再重新阐述成自己的话。同义词替代：将重复的单句进行同义词替换，长短句替换和时序替换。拆分重组：将一段重复的文字拆分重组，可以有效降低重复率。段落乱序改写：如果论文中的案例不好改写，可以打乱结构，比如将原本的标题、背景、事件和反思改为题型和上课，或者用图表替换不好改写的文字。图片降重：将公式转化为图片格式，图片不会查重。通过以上方法，可以有效降低毕业论文的重复率，顺利通过查重环节。

每天学习一个单词：Temporality 今天我们来聊聊一个非常多面且常出现在学术论文、历史和文化研究中的词汇——"Temporality"。这个单词在不同的领域中，涉及到与时间有关的各种概念、性质和现象。哲学和存在主义中的时间性 ⏳ 在哲学和存在主义中，"temporality" 经常用来讨论存在、经验和意识与时间的相互关系。时间在这里不仅仅是一个流逝的概念，而是与我们的存在和意识紧密相连。社会学和文化研究中的临时性或短暂性 𐟎튥œ觤𞤼š学和文化研究中，"temporality" 可能指的是社会现象、文化实践或习俗的短暂或流动性。比如，某些节日、习俗或文化活动可能只在特定的时间段内进行，这种短暂性或流动性就是"temporality"的体现。科学和数据分析中的时序性 𐟓ˆ 在科学和数据分析中，"temporality" 用于描述时间序列数据或事件发生的顺序。比如，在天气预报中，温度、湿度等数据会随着时间变化，这种变化就是"temporality"的具体表现。历史学和叙事中的历史性 𐟓œ 在历史学和叙事中，"temporality" 可能关注事件或现象在历史时间轴上的位置或发展。比如，在讲述历史事件时，事件发生的时间顺序、背景和影响都是"temporality"的重要组成部分。 "Temporality" 是一个非常丰富和复杂的词汇，涵盖了多个领域和时间相关的概念。希望这篇文章能帮助你更好地理解它的多种含义。

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