鲸参谋监测的京东平台8月份手机市场销售数据已出炉！根据鲸参谋电商数据分析平台的数据显示，8月份，京东平台手机的销售量为380万+，环比下滑约7%。同比下滑约17%；销售总额为120亿+，环比下滑约17%，同比下滑约9%。从数据来看，手机市场在8月的销售表现并不理想。不过从价格角度来看，手机的市场均价同比则出现增长，涨幅为11%。*数据源于鲸参谋-行业趋势分析（来自公开渠道获取，数据仅供参考）8月份，苹果手机依然占据将近一半的市场份额，市占约46%，销售额为55亿+，不过受手机市场整体下滑的影响，当月苹果的销售额也呈现下滑趋势，环比下滑约29%，同比下滑约2%。当月销额超过10亿的品牌还有小米和

过去一年里，像ChatGPT这样的生成式人工智能（GenAI）应用程序已经渗透到我们生活的方方面面。从生成营销内容，到为广告和博客创建图像，甚至是编写恶意代码……我们每天都在以某种方式与生成式人工智能的结果进行交互。为了验证GenAI的能力，网络安全专家StephenSalinas用ChatGPT生成了2024年网络安全预测结果，并对每项预测结果进行了评分。预测1：勒索软件继续进化，并瞄准关键基础设施未来一年，勒索软件攻击的复杂性和强度可能都会不断演进。此外，威胁行为者可能会越来越多地以能源、医疗、交通或金融等关键基础设施部门为目标，旨在破坏基础服务并索要高额赎金。除了加密受害者的文件外，恶意

今天跟大家聊一聊大模型在时间序列预测中的应用。随着大模型在NLP领域的发展，越来越多的工作尝试将大模型应用到时间序列预测领域中。这篇文章介绍了大模型应用到时间序列预测的主要方法，并汇总了近期相关的一些工作，帮助大家理解大模型时代时间序列预测的研究方法。1、大模型时间序列预测方法最近三个月涌现了很多大模型做时间序列预测的工作，基本可以分为2种类型。第一种是直接用NLP的大模型做时间序列预测。这类方法中，使用GPT、Llama等NLP大模型进行时间序列预测，重点是如何将时间序列数据转换成适合大模型的输入数据。第二种是训练时间序列领域的大模型。这类方法中，使用大量的时间序列数据集，联合训练一个时间序

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。0写在前面最近很多小伙伴来向我们咨询轨迹预测相关的入门学习基础，今天我们也为大家分享下轨迹预测的定义、输出格式、常用的相关术语，常用的轨迹预测方法论，以及评测方式。所有的内容都为日常笔记输出，建议收藏，有时间随时可以学习！所有参考文献，底部备有出处~以上内容均出自《轨迹预测理论实战&论文带读课程》，双十一八折优惠进行中！1问题描述1.1轨迹预测的输入1.1.1道路场景（地图）信息道路位置、人行横道位置、车道方向1.1.2周围车辆信息当前状态、历史轨迹1.1.3目标车辆信息当前状态、历史轨迹：1.2轨迹预测的输出1.2.1目标车辆未来轨迹及分布目

目前主要使用的医药数据软件分为两大类，一个是免费医药数据软件，一个是商业综合类的医药数据软件。医药数据软件的本质是让用户能在最短时间内在一个网站把想要的信息通过检索一览无余，因此，全面性、准确性、及时性是该类数据库的主要指标。先说免费医药数据软件，大大小小的比较多，但真正用户量大，达到一定使用频率的，我们在此推荐三个最全面的：①：DrugBank数据库，它是加拿大阿尔伯塔大学（UniversityofAlberta）研究人员将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来,建立的真实可靠的生物信息学和化学信息学数据库。DrugBank包含50万种药物信息，其中包括2653种经批准的小分子药物、14

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️🐴作者：秋无之地🐴简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。🐴欢迎小伙伴们点赞👍🏻、收藏⭐️、留言💬、关注🤝，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析》，相信大家对数据挖掘实战（2）都有一个基本的认识。下面我讲一下：数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？一、设定目标今天我带你用数据挖掘对比特币的走势进行预测和分析。我们之前介绍了数据挖掘算法中的分类、聚类、回归和关联分析算法，那么对于比特币走势的预

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Transformer在时间序列预测中出现了强大能力，可以描述成对依赖关系和提取序列中的多层次表示。然而，研究人员也质疑过基于Transformer的预测器的有效性。这种预测器通常将相同时间戳的多个变量嵌入到不可区分的通道中，并对这些时间token进行关注，以捕捉时间依赖性。考虑到时间点之间的数字关系而非语义关系，研究人员发现，可追溯到统计预测器的简单线性层在性能和效率上都超过了复杂的Transformer。同时，确保变量的独立性和利用互信息越来越受到最新研究的重视，这些研究明确地建立了多变量相关性模型，以实现精确预测，但这一目标在不颠覆常见Transformer架构的情况下是难以实现的。考虑