论文名称：DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110论文作者：亚马逊论文年份：2017论文被引：558（2022/3/23）几个比较好的资源：论文解读视频：DeepAR：使用自回归RNN预测时序概率分布论文解读博文：DeepAR:自回归循环网络进行时序概率进行预测实战视频：【机器之心×AWS】使用DeepAR进行时间序列预测torch源码实现：zhykoties/TimeSerieskeras源码实现：arrigonialberto
常用的国内外学术网站，你知道有哪些呢？这里给大家整理了一部分常用网站，记得点赞收藏哦！百度学术百度学术搜索，是一个提供海量中英文文献检索的学术资源搜索平台，涵盖了各类学术期刊、学位、会议论文，旨在为国内外学者提供最好的科研体验。通过百度学术能搜到知网，万方，维普等学术网站的论文，不过百度学术作为信息搜索引擎，并不能直接下载论文，如果下载还得到数据库。谷歌学术Google学术搜索是一个文献检索服务，主要是提供维普资讯、万方数据等几个学术文献资源库的检索服务。通过Google学术搜索只能够查找到这些学术资料的“报告、摘要及引用内容，如果想要获得这些资料的原文，还必须去这些内容提供商处下载。目前，大
文章目录论文信息摘要主要工作Model-agnosticmetalearning(MAML)GraphFLFramework1.GraphFL用于联合GraphSSC和非IID图数据2.GraphFed用于联合GraphSSC和新标签3.通过自训练来利用未标记节点论文信息原文地址：https://arxiv.org/abs/2012.04187摘要Graph-basedsemi-supervisednodeclassification(GraphSSC)haswideapplications,rangingfromnetworkingandsecuritytodataminingandmach
本科毕业设计（论文）题目：新闻发布及管理系统的设计与实现专题题目：本科毕业设计（论文）任务书题目：新闻发布及管理系统的设计与实现专题题目（若无专题则不填）：原始依据(包括设计（论文）的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等)：工作基础基于web的新闻发布及管理系统的设计与实现，是动态网页和数据库结合，通过事件来处理新闻。我们对最新信息的更新和发布需要比较及时,而动态交互网页能实现这些功能，新闻发布及管理系统就是一个能够在网上实现新闻的发布及管理，让人们更好的获取更新的新闻资讯。研究条件随着全球信息化的发展,生活节奏越来越快,要求人们对信息的时效性容的实时性的要求。所以基于web的新闻发布系统
2022年是生成模型奇幻发展的一年，StableDiffusion🎨创造了超现实主义的艺术，ChatGPT💬回答了生命意义的问题，MakeaVideo🎥从文本生成了栩栩如生的马儿，DreamFusion✨生成了不可思议的三维模型，多个AI领域得以迅速发展，绘画、音乐、新闻创作、主播等诸多行业正在被重新定义。下面让我们一起回顾2022年里一些引人注目的生成模型顶级论文：模型文章链接项目链接方向DALL-E2[https://arxiv.org/abs/2204.06125]DALLE2-pytorch文本生成图像StableDiffusion[https://arxiv.org/abs/2112
近日，CodeGeeX模型迭代v1.5版本上线，用户反馈模型效果和使用效率较之前有大幅提升。恰逢CodeGeeX团队在arxiv上发布了论文，详细介绍了CodeGeeXAI编程辅助工具背后的代码生成大模型的架构、训练过程及推理加速等工作。今天我们对这篇论文的核心信息进行解读，让更多的开发者了解CodeGeeX背后大模型的演进历程，以便更好的使用CodeGeeX作为开发者新一代的生产力工具。基于Transformer的技术展现代码生成潜力机器是否能够根据人类意图的描述，例如“编写一个阶乘函数”，自动生成解决该需求的可执行程序？这就是自动程序编写的问题，自20世纪60年代计算机科学的早期就开始了各
XXXX大学毕业（设计）论文（校徽）论文题目：基于Web的一站式养老院的设计与实现专业班级：学 号：学生姓名：指导教师：电 话：学院名称：完成日期： 年 月 日XX大学毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文（设计）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学生签名： 日期：20
Ciscopackettracer软件模拟实现双核心中型企业/校园网网络设计。包含全部pkt文件操作文档技术说明设计2w字文档设计技术动态vlan，nat，ospfACL访问控制列表，HSRP备份冗余，服务器设计，动态主机配置协议（DHCP），生成树协议（STP），链路聚合。本视频的配置文件适用于多数毕业设计和课程设计！！！需要评论私信交流...项目演示视频：基于Ciscopackettracer的双核心热备份企业网/校园网网络设计综合组网配置详解/演示_哔哩哔哩_bilibili2 企业网系统需求分析2.1 总体需求分析概述2.2 业务需求分析2.2.1 信息点分布统计2.2.2 信息化需求
【FedAvg】论文链接：https://arxiv.org/abs/1602.05629摘要移动通信设备中有许多有用的数据，训练模型后可以提高用户体验。但是，这些数据通常敏感或很庞大，不能直接上传到数据中心，使用传统的方法训练模型。据此提出联邦学习，将训练数据分布在移动设备上，通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。考虑了5种不同的模型和4个数据集，证明本文的方法对不平衡和非独立同分布的数据是鲁棒的，且降低了通信成本。一、介绍主要贡献：将移动设备的去中心化数据的训练作为重要研究方向选择可以应用的简单而实用的算法对所提出的方法进行广泛的实证评估1.联邦学习的理想问题具有以下特性：训练来自移动设备
RepVGG是2021年发表于CVPR，它和resnet一样是一种图像分类网络，在目标检测中被用作backbone，论文提出一种新型技术称之结构重参数化，简单来说就是对训练出的模型进行等价替换成一个简单的模型，然后用这个简单的模型进行推理（也就是testing），目的就是加快推理速度，提高模型实用性。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697论文源码：https://github.com/megvii-model/RepVGG目录1、摘要和引言（RepVGG是什么） 对于复杂的网络明明可以达到一个非常高的精度为什么不用呢？1.1RepVGG模型结构2
