预测第13页

（三）动手学线性神经网络：从数学原理到代码实现

1线性回归线性回归是一种基本的预测模型，用于根据输入特征预测连续的输出值。它是机器学习和深度学习中最简单的模型之一，但却是理解更复杂模型的基础。

只有左边一个小酒窝·2025-06-09 13:09

狂登Nature子刊！2025年KAN还是大势！

KAN的核心在于将激活函数置于网络的边（连接）上，而不是传统的节点上，并通过B样条函数进行参数化，使得网络能够以较少的参数量实现高精度的预测。

沃恩智慧·2025-06-09 12:03

低空经济时代：AI气象预测技术如何重塑城市空中交通与能源革命

作为支撑低空安全的核心技术，高精度气象预测系统成为城市空中交通（UAM）、无人机物流、新能源管理等领域的“数字底座”。

·2025-06-09 11:25

第二十七课：手搓梯度提升树

Python实现梯度提升树(GBDT)：让决策树"代代进化"的魔法梯度提升树就像一群小树苗在接力成长，每棵新树都专注于前辈们犯过的错误，最终长成一片预测能力强大的森林。

顽强卖力·2025-06-09 11:54

数据分析面试题

数据分析的主要流程：观察现状留意变化多维、交叉分析预测趋势生成策略推动落地复盘效果你认为数据分析的价值如何体现？数据分析不是简单的数据统计，不能仅仅停留

顽强卖力·2025-06-09 11:23

武汉地铁客流预测:2025年五一期间总客运量可能达到2800万-2850万乘次。单日峰值：5月1日或5月2日可能突破550万乘次，返程日（5月5日）预计约480万-500万乘次

声明:本文发布时间为2025年4月30日，以下内容均为AI生成客流预测结果，非官方发布，仅供参考。

Ray_1997·2025-06-09 08:01

宏观交通流仿真软件：Cube_（6）.动态交通分配原理

在宏观交通流仿真软件中，动态交通分配是实现更精确交通预测和分析的关键技术之一。动态交通分配的基本概念动态交通分配的核心在于模拟交通需求

kkchenjj·2025-06-09 06:22

宏观交通流仿真软件：Cube_（7）.Cube软件中的交通分析模块

交通需求建模：分析和预测交通需求。交通分配：将交通需求分配到网络上的各个路径。交通性能评估：评估交通网络的性能

weixin_42749425·2025-06-09 06:22

机器学习笔记周志华第一章绪论

关于示例结果的信息样例（example)：拥有了标记信息的示例标记空间（labelspace)/输出空间：所有标记的集合监督学习（supervisedlearning)分类（classification)——预测离散值回

Olivia_ll·2025-06-09 05:43

如何利用Python进行量化交易的因子挖掘？如何通过因子挖掘发现新的投资机会？

因子，简而言之，就是那些能够预测股票未来表现的变量。通过挖掘这些因子，投资者可以构建出能够超越市场平均水平的投资组合。本文将带你了解如何使用Python进行因子挖掘，并探讨如何通过这一过程发现新

股票量化·2025-06-09 04:03

时间序列预测的机器学习方法：从基础到实战

时间序列预测是机器学习中一个重要且实用的领域，广泛应用于金融、气象、销售预测、资源规划等多个行业。

loopdeloop·2025-06-09 00:33

金融预测模型开发：数据预处理、机器学习预测与交易策略优化

金融预测模型开发：数据预处理、机器学习预测与交易策略优化概述本文将详细介绍一个完整的金融预测模型开发流程，包含数据预处理、机器学习预测和交易策略优化三个核心模块。

神经网络15044·2025-06-08 23:00

DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业：用 AI 重构农田管理 “神经网”

DeepSeek技术大揭秘2.1核心架构解析2.2关键技术剖析三、智能农业无人农场协同作业现状3.1发展现状概述3.2协同作业模式介绍四、DeepSeek的“农场奇妙游”4.1数据处理与分析4.2作物生长监测与预测

奔跑吧邓邓子·2025-06-08 17:50

Emerging Properties in Unified Multimodal Pretraining

BAGEL采用仅解码器架构和混合Transformer专家（MoT）设计，在文本、图像、视频和网页数据上进行训练，展现出复杂多模态推理的新兴能力，如自由形式图像操作、未来帧预测、3D操作和世界导航等。

UnknownBody·2025-06-08 17:20

论文解读：Locating and Editing Factual Associations in GPT（ROME）

因此： 1、开发了一种因果干预方法，用于识别对模型的事实预测起决定性作用的神经元。 2、为了验证这些神经元是否对应于事实关联的回忆，使用秩一模型编辑(Rank-OneModelEditing,

·2025-06-08 17:19

AI数据分析在体育中的应用：技术与实践

一、AI在体育中的典型应用场景1.1比赛结果预测AI通过对历史比赛数据、选手状态、战术风格等进行建模，

东奔西走的小喇叭·2025-06-08 17:15

【PmHub面试篇】PmHub集成Redission分布式锁保障流程状态更新面试专题解析

在这篇文章中，我们将深入探讨这一技术领域的相关面试题预测。

·云扬··2025-06-08 12:15

穿透报表迷雾：火电行业核心指标背后的市场增长新动能

这些核心指标不仅是衡量企业过往经营成果的标尺，更是预测未来发展趋势、挖掘潜在机遇的重要依据。火电行业核心指标梳理发电量：市场需求晴雨表发电

Qdgr_·2025-06-08 10:27

【机器学习】揭秘未来科技：人工智能、机器学习与大模型的融合与创新

从自动驾驶汽车到智能语音助手，再到精准医疗和金融预测，这些技术的应用已经深入到我们日常生活的方方面面。

AGI大模型学习·2025-06-08 10:27

2篇7章6节：弹性网（Elastic Net）回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示

我们经常使用线性回归模型来探索变量之间的关系、预测未知数据。然而，传统线性回归在处理多重共线性（也称为变量高度相关）或高维数据时，往往会遇到严重的性能问题，比如模型过拟合、解释力下降等。

R科学与人工智能·2025-06-08 10:27

工业4.0创新：融合AI驱动的智能制造未来之路

文章系统剖析工业4.0核心技术支柱及AI赋能路径，结合智能工厂、预测性维护、个性化定制等典型场景，展现制造业生产效率与柔性响应能力的提升路径。

领码科技·2025-06-08 08:39

LLM 笔记：Speculative Decoding 投机采样

1基本介绍投机采样（SpeculativeSampling）是一种并行预测多个可能输出，然后快速验证并采纳正确部分的加速策略在不牺牲输出质量的前提下，减少语言模型生成token所需的时间传统的语言模型生成是串行的必须生成一个

UQI-LIUWJ·2025-06-08 05:53

基于深度学习的无人机轨迹预测

精准的轨迹预测不仅能够提高无人机飞行的效率和安全性，还能在应对复杂环境下的突发状况时做出迅速反应。因此，基于深度学习的无人机轨迹预测已成为当前研究和应用的热门方向。

野马算法创新·2025-06-08 02:30

【深度学习——RNN心脏病预测】

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：深度学习100例-循环神经网络（RNN）心脏病预测原作者：K同学啊|接辅导、项目定制难度：新手入门⭐要求：本地读取并加载数据。

豆浆油条sq·2025-06-07 22:36

第1天：认识RNN及RNN初步实验（预测下一个数字）

RNN（循环神经网络）是一种专门设计用来处理序列数据的人工神经网络。它的核心思想是能够“记住”之前处理过的信息，并将其用于当前的计算，这使得它非常适合处理具有时间顺序或上下文依赖关系的数据。核心概念：循环连接RNN与普通的前馈神经网络（如多层感知机）最根本的区别在于它引入了循环连接：输入序列：RNN接收一个序列作为输入，例如：一个句子（单词序列）一段语音（音频帧序列）股票价格（时间点上的价格序列）

deflag·2025-06-07 22:36

平滑技术（数据处理，持续更新...）

对于理解数据的整体走向和进行长期预测非常重要。3.数据可视

坚持就完事了·2025-06-07 21:30

Python, C ++开发医疗药品采购APP

##**系统架构设计**```bash├──实时交易引擎(C++/Boost.Asio)#高并发订单处理├──药品知识图谱(C++/Neo4j)#药品关系网络├──智能采购层(Python)#ML需求预测模型

Geeker-2025·2025-06-07 21:30

Deepseek赋能生物技术：开启未来生物医药新纪元

本文将探讨Deepseek技术在生物技术中的应用前景，预测未来生物医药的发展趋势，并通过实例、代码示例及行业数据分析，展现这一前沿交叉领域的巨大潜力。

金枝玉叶9·2025-06-07 21:56

机器学习复习3--模型的选择

例如，判断邮件是否为垃圾邮件（是/否），图像识别（猫/狗/鸟），客户流失预测（流失/不流失）。需要考虑的问题：二分类还是

谢耳朵(wer~wer~)·2025-06-07 14:14

YOLOv11 改进策略：引入 Focaler-IoU 损失函数加强边界框回归

传统的IoU（IntersectionoverUnion）损失函数在处理误差较大的预测时表现不佳。

鱼弦·2025-06-07 13:40

近半数SAP ECC用户或将于2027年后继续坚守旧系统

更保守的预测甚至认为，到2030年，仍会有约1

syounger·2025-06-07 00:07

外汇交易预测平台：综合经济指标与情绪分析的自适应模型应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文介绍了一个名为"Forex_Technical_Analysis_Platform"的外汇技术分析平台，它采用自适应模型，融合经济指标和情绪分析来预测汇率。

电竞小潘安·2025-06-06 21:10

国赛一等奖水平思路分析：2025 年第七届中青杯全国大学生数学建模竞赛题目 C 题：忧郁症的双重防线：精准预测与有效治疗，更多内容持续更新，麻烦各位uu点赞收藏关注！

因此，精准识别个体在日常场景中的细微情绪特征，是预测抑郁风险、实现早期干预的前置前提。本问题的目标是建立一个多模态情绪识

极客数模·2025-06-06 21:09

AI大模型助力软件工程领域自动化测试升级

AI大模型助力软件工程领域自动化测试升级关键词：AI大模型、自动化测试、软件工程、测试用例生成、缺陷预测、测试优化、智能测试摘要：本文深入探讨了AI大模型如何革新软件工程领域的自动化测试。

软件工程实践·2025-06-06 20:07

探秘软件工程领域AI大模型自动化测试的奥秘

我们将从核心概念出发，详细分析AI大模型如何通过深度学习技术提升测试效率和质量，包括测试用例自动生成、缺陷预测、测试覆盖率优化等关键技术。文章将结合数学模型、算法原理和实际项目案例，为读者呈现一个

软件工程实践·2025-06-06 20:07

AI大模型赋能软件工程领域自动化测试

AI大模型赋能软件工程领域自动化测试关键词：AI大模型、自动化测试、软件工程、机器学习、测试用例生成、缺陷预测、持续集成摘要：本文深入探讨了AI大模型如何革新软件工程领域的自动化测试。

软件工程实践·2025-06-06 20:37

Python 爬虫实战：抓取猫眼电影详情（评论情感分析 + 评分预测模型）

通过Python爬虫技术，我们可以抓取猫眼电影的详细信息，包括电影评论，并进行情感分析和评分预测，从而深入挖掘数据背后的价值。

yansideyucsdn·2025-06-06 17:49

Python训练第二十八天

比如创建一个随机森林类，然后就可以调用他的训练和预测方法。现在我们来学一下自己定义一个类，这会让我们对于类这个对象理解的更加深刻ps：类的操作很多，我们这里只说一些在深度学习领域最常见和通用的常

火兮明兮·2025-06-06 16:39

MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化（含完整的程序和代码详解）

目录MATLAB实现基于TOM自组织特征映射聚类可视化...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...4项目应用领域...5项目效果预测图程序设计...6项目模型架构

nantangyuxi·2025-06-06 15:36

25年电工杯AB题|超级棒|光伏电站发电功率日前预测问题|城市垃圾分类运输的路径优化与调度|Python、Matlab代码、论文

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️竞赛事件及参赛1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版3电工杯A、B资源下载3.1A题3.2B题3.3完整资源下载4思路、Python代码、Matlab代码、论文⛳️竞赛事件及参赛“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛已成功举办十四届，累计参赛高校

·2025-06-06 14:55

数字孪生技术深度解析：从概念到多领域实践应用

一、数字孪生技术概述数字孪生，即物理实体的虚拟镜像，是一种通过高度仿真的数字化模型来实时反映物理实体状态，并利用数据分析、模拟仿真等手段预测物理实体未来行为、优化其性能

常州北格数字孪生·2025-06-06 13:50

数字孪生驱动智能制造

IDC预测，到2020年

I85382I3I93·2025-06-06 13:19

农产品产量智能预测系统-项目介绍

在这些因素的交织影响下，传统的农作物产量预测方式已难以满足现代农业发展的需求。传统预测方法，

数字化与智能化·2025-06-06 12:43

时序数据库IoTDB的UDF Sample算法在数据监控、故障预防的应用

通过实时监控工厂机械设备的运行状态，企业能够提前发现设备的潜在故障，从而实现预防性维护与可预测性维护。这一做法不仅能有效提升设备的总体使用效率（OEE），还能为工厂带来显著的降本增效效果。

时序数据说·2025-06-06 11:39

深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例，结合工业、金融等领域的实际落地场景分析

一、工业场景：非线性缺陷检测与预测1.‌半导体晶圆缺陷检测‌‌问题‌：微米级划痕、颗粒污染等缺陷形态复杂，与正常纹理呈非线性关系。‌

MYH516·2025-06-06 11:03

深度学习习题2

A、即使增加卷积核的数量，只有少部分的核会被用作预测B、当卷积核数量增加时，神经网络的预测能力会降低C、当卷积核数量增加时，导致过拟合D、以上都不正确2.构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入

小猪猪_1·2025-06-06 10:01

02 Deep learning神经网络的编程基础逻辑回归--吴恩达

逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类任务（如预测是否是猫咪等）的统计学习方法。尽管名称中包含“回归”，但其本质是通过线性回归的变体输出概率值，并使用Sigmoid函数将线性结果映射到[0,1]区间。

狂小虎·2025-06-06 10:01

MLP（多层感知机）

输出层：产生最终预测结果（如分类标签、回归值）。特点：层间全连接（每个神经元连接到下一层的所有神经元）。每个神经元包含一个

jerwey·2025-06-06 09:55

分布式光伏发电计及气象因子及出力预测方法研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍摘要：分布式光伏(DistributedPhotovoltaic,DPV)发电作为一种清洁、高效的可再生能源利用方式，在全球范围内得到了广泛应用。然而，DPV发电的出力具有间

天天Matlab科研工作室·2025-06-06 09:23

AI应用工程师面试

机器学习是人工智能的一个子集，它专注于开发算法和模型，让计算机能够从数据中学习规律并进行预测。

道亦无名·2025-06-06 08:46

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