应用agent智能生成论文idea 再也不用担忧做科研没有思绪了 ResearchAgent
大家好，我是HxShine当蠢才享微软的一篇文章，ResearchAgent，IterativeResearchIdeaGenerationoverScientificLiteraturewithLargeLanguageModels，传统......
embedding模型 应用LLM自身训练SoTA Microsoft
大家好，我是HxShine当蠢才享一篇Microsoft公司的一篇文章，Title，ImprovingTextEmbeddingswithLargeLanguageModels，经常使用大型言语模型改善文本嵌入，这篇文章探求了间接应用LLM......
LLM4CS 一种应用LLM优化多轮会话检索的效果的打算
大家好，我是HxShine当蠢才享一篇人大的文章，大型言语模型知道您的会话高低文搜查用意，LargeLanguageModelsKnowYourContextualSearchIntent，APromptingFrameworkforCon......
纯MLP模型到达新SOTA 基于序列
当天给大家引见最近的一篇探求如何在更好地建模通道，channel，之间的相关性的多元期间序列文章，文章旨在处置通道独立，channelindependent，方法不足对通道之间相关性的应用，以及通道依赖，channeldependent，方......
回归预测模型
前言本文基于Kaggle平台——洪水数据集的回归预测，文末附数据集，，引见一种基于CNN，LSTM网络的回归预测模型，以下是数据集中各列的形容，包含配置称号的含意，MonsoonIntensity，季风强度，这一特色或者权衡该地域季风降雨的......
咱们一同聊聊基于时空特色提取的高翻新预测模型
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，1模型全体结构模型全体结构如下所示，分支一，经过......
基于Transformer的期间序列综述
引言，探求期间序列生成的关键性和应战期间序列数据的生成是数据迷信畛域中的一个关键而具备应战性的钻研方向，期间序列数据宽泛存在于各种关键畛域，如医疗肥壮、金融市场、气候预测等，这些数据的有效生成可以极大地推进相关畛域的开展，例如，医疗畛域中的......
AI研发反派 API可视化测试新体验
当独立的API相互衔接时，它们变得极为弱小，无论是与外部客户的互动、外部经常使用还是惯例的端到端测试，简直一切的在线交互实践上都是由相互衔接的API网络构成的，流程，这种相互衔接是数字产品体验的外围，与API的弱小才干等量齐观，大型言语模型......
多步预测系列
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于CNN，LSTM网络的多步预测模型，1、电力变压器数据预解决与可视化1.1导入数据1.2多步预测预解决2、基于CNN，LSTM的多步预测模型2.1定义CNN，LSTM网络模型2.2设置参数，训练......
BiGRU Informer 聊聊基于
1翻新模型成果，1.1模型评价，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型翻新点引见2.1联合Informer和BiGRU，GATT的优点经过将这两种模型并行经常使用，可以更好地捕捉不同期间尺度上的形式，提高预测的准确性和鲁......