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提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题，融合多源数值天气预报数据降低预测误差，采用时序注意力机制对输入信息进行自适应选择，采......
在线学习场景下,专注度是衡量学习体验的重要指标。提高专注度识别的准确率可以帮助老师及时获得课程反馈,以此提升学生的学习体验......
为提高风电功率的预测精度,提出基于数据分解和输入变量选择的短期风电功率预测方法。利用自适应噪声完备集成经验模态分解（complet......
针对花样滑冰运动人体运动轨迹复杂，动作类型多样，普通人肉眼难以区分且常规的行为识别方法识别准确率低的问题，提出了一种基于时空图......
2016年10月1日,继美元、英镑、欧元、日元后,人民币正式被纳入到SDR货币篮子,成为全球第五个主要储备货币,人民币汇率市场化程度得......
短期光伏出力预测对电力系统生产调度计划的合理制定极其重要，有助于促进光伏发电并网和消纳。光伏出力受气象特征影响较大，其过程具......
纳米孔测序技术因其超长读长的优势在全基因组测序及组装等研究领域备受关注,其核心是利用碱基序列识别算法解码测序电信号以识别......
在愈发紧迫的“碳达峰”、“碳中和”目标下,提高电能的利用效率成为亟待解决的问题。非侵入式负荷分解通过分解采集得的用户电力......
时间序列预测问题的研究至关重要,从电商销量预测到股票价格预测等,随处可见其应用场景。时间序列预测任务也是学术界长久以来的研......
在软件开发流程的前端开发环节中,前端开发人员需要根据UI（User Interface,用户界面）设计图编写对应的界面代码。为了1:1还原UI设计......
对于高校学生来说,除了学习以外还有其他的业余活动,有的学生有丰富的兴趣爱好,还有的学生兴趣爱好比较匮乏。在心理学中,兴趣作为......
随着移动技术的发展以及网民数量的增长,互联网中的信息与日俱增,文本数据是这些信息最主要的表现形式之一。从海量文本数据中提取......
交通流预测作为智能交通系统重要的研究领域之一,可以降低出行者的出行成本和社会的运行成本。现有的交通流预测模型建立前没有对......
近年来语音相关研究中出现一种趋势,过去被认为在序列数据上表现较好的以循环网络(RNN)为基础的各类模型,开始被时序卷积网络(TCN)......
随着信息时代的来临,如何从海量的自然语言数据中获取到有用的信息是当今社会一个非常重要的问题。自然语言数据不同于其他类型的......
鉴于目前主流的文本情感分析方法存在难以解决长期依赖和对上下文信息使用不足的缺陷,本文首次提出将时序卷积网络(TCN)和BiLSTM+A......
为克服利用气象因素对用电量预测任务中必须先观测到气象条件再进行预测的困境,提升用电量预测准确性,提出一种基于时序卷积网络与......
涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行。而对涡扇发动机的剩余寿命(RUL)进行判断......
目前基于深度学习的主机性能预测模型大部分缺乏普适性,实验数据缺乏公正性,无法准确预测能耗或性能峰值点且时间开销较大.为解决......
采用脑电数据集DEAP进行情感识别。由于脑电信号具有时序性,采用深度学习中的时序卷积网络(TCN)对数据进行训练识别。首先使用小波......
现有在线内容流行度预测方法忽略对传播级联演化过程中的结构和时序特征的捕获.针对此问题,文中提出基于图注意力时空神经网络的在......
