在水资源管理和洪水风险控制中，准确的径流预测是至关重要的。然而，对于许多数据匮乏的水文领域，传统的深度学习模型因缺乏足够的本地数据而面临挑战。近日，吉林大学与诺丁汉大学宁波校区的研究团队联合发布了一项新研究，提出了一种基于迁移学习的创新模型DAformer，旨在有效提升这些地区的径流预测性能。

近年来，长短期记忆网络（LSTM）在人工智能领域愈发引起关注。随着算法的不断优化和创新，LSTM已不再是传统的序列数据处理工具。特别是在2024年，LSTM的原作者推出了全新的变体，如xLSTM和Vision-LSTM，进一步拓展了其在各个领域的应用可能性。而在最新的研究成果中，LSTM与Transformer的结合已经登上了《Nature》杂志，显示出其在多任务实时预测中的优越表现，尤其在一定数 ...

在机器学习和深度学习的领域，LSTM（长短期记忆网络）逐渐成为了研究的热点。尤其是在2024年，它的热度已经达到了前所未有的高度，伴随频频涌现的新技术和创新。不过，究竟是什么让LSTM如此火热呢？让我们来深入探讨这一趋势的背后故事。

本文讲述了大语言模型LLM的基本原理以及应用，仅供参考。 最近在做一些基于LLM（Large Language Models）的项目，计划系统化的梳理一个LLM系列文章，整个大纲，大概包括以下内容： 1、大语言模型：LLM的基本原理解读 2、如何将LLM应用到实际的业务中 3、基于LLM构建应用程序：设计指南 4、LLM的高阶应用：提示工程 5、LLM的高阶应用：插件的使用 6、LLM的高阶应用： ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !Liquid State Machine (LSM) 是一种 脉冲神经网络 (Spiking Neural Network, SNN) ...

构筑防汛“数字屏障”淮师学子开发洪水监测预警系统通讯员朱静文徐宁本报讯近日，由淮阴师范学院王抒怀、周睿、毛灵杰、金翔、傅嘉源等五名同学组成的社会实践团队，运用强人工智能等技术开发了一套洪水监测预警系统，该系统可以对河流流域性洪水进行精准预测，减少自然 ...

随着机器学习和深度学习技术的发展，如长短期记忆网络（LSTM）和Prophet等新方法也越来越多地应用于时间序列预测。然而，这些经典方法仍然是时间序列分析的基础，对于理解更复杂的方法和选择合适的预测策略至关重要。 在实际应用中，建议尝试多种方法并 ...

早在2016年，花旗集团就发表过类似的预测报告，其预测在2015年至2025年间，30%的银行业职位会消失，主要是零售业务自动化程度提升造成的。摩根大通则表示，公司需要招募更多的技术员工。 哪怕是那些不怎么被影响的产业如医疗健康领域，内部岗位需求也有所 ...

该研究获得了较为理想的预测甲烷含量的GBR非时序模型，且时序模型DA-LSTM在预测产气量方面优于时序模型LSTM和CNN-LSTM。该研究建立的机器学习模型可 ...