优化各类SOTA模型成果 齐全在频域学习的时序预测模块
当天给大家引见一篇浙大、中南、南洋理工、上交、北大等多所高校联结提出的一种期间序列预测建模方法，针对目前时序预测间接预测方法没有思考到预测各个期间步相关的疑问，提出了在频域中启动预测的方法，可适配到各类时序SOTA模型中，取得了长短周期时序......
TFB 2024最新期间序列预测Benchmark
当天给大家引见一篇VLDB2024中期间序列预测Benchmark的上班，文章由华东师范大学，华为云，奥尔堡大学联结颁布，该论文提出了TFB，期间序列预测基准测试，，这是一个陈腐的智能化基准测试框架，旨在经过蕴含来自十个不同畛域的数据集，并......
咱们一同聊聊基于时空特色提取的并行预测模型
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压器数据集引见和预处置1模型全体结构模型全......
一文汇总 时序预测中的多频率建模方法
频率是期间序列的一个关键消息，给定一个期间序列，可以经过依照不同频率的聚合，取得不同粒度的期间序列，比如，给定的原始期间序列是以小时为粒度的，那么经过将24个点加和成1个点，就可以构成以天为粒度的期间序列数据，不同的粒度，蕴含的消息也不同，......
Agent也有快慢脑了！这次真的不一样
在与用户启动人造对话交互时，智能体须要成功两个外围义务，一是启动对话交流，二是执行推理与布局，智能体在对话环节中，须要综合应用一切可失掉的消息来做出回应，同时其行为要一直围绕指标倒退，这种对话交互与多步推理布局的双重形式，与卡尼曼所形容的人......
训练模拟人形机器人的五种强化学习技术大PK
本文将经常使用五篇新宣布的强化学习论文中引见的五种算法，DDPG、SAC、PPO、I2A和决策转换器，来训练模拟人形机器人相互打斗并对训练结果启动排名，简介我想起了最近的一个老电视节目，Battlebots，，并想对这个节目进后退一步的变革......
Planning大揭秘 轻松拿捏多方案选用！ Agent
在人工智能的环球里，我们经常面临一个应战，如何让机器像人类一样，面对复杂义务时，能够生成多种或许的处置方案，并从当选用最优的方案呢，这正是，多方案选用，Multi，PlanSelection，要处置的疑问，当天，我们就来聊聊这个幽默的话题，......
介绍！精选五大GPT模型 优化智能交互体验
最近，ChatGPT推出了一项有目共睹的新配置——自定义GPT，这一翻新配置为用户带来了史无前例的共性化体验，经过提供特定的文档、网页链接等资料，用户可以轻松打造一个齐全合乎自己需求和偏好的聊天机器人，启用该配置后，聊天机器人将能够更好地理......
Agent上班流程 搞定网页爬取和数据提取 Crawl4AI带你体验高效AI
嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道！当天我要跟大家分享一个超级棒的开源工具——Crawl4AI，这个工具简直是构建AIAgent的福音，它智能化了网页爬取和数据提取的环节，让开发者们能更高效地构建智能Agent来搜集和剖析消息，首......
五个繁难好用的本地运转大模型的方法
出品，技术栈，微信号，blog51cto，像ChatGPT、Claude.ai和phind这样的聊天机器人十分有用，但或许并不总是宿愿的疑问或敏感数据由外部运行程序处置，在平台上尤其如此，在这些平台上，你的互动或许会被人类审查，并以其余形式......