《史仙》入围凤凰网首届原创文学大赛

凤凰网首届原创文学大赛公布了第二批入围作品名单,其中包括多种风格和主题的作品,从战争到校园生活,从历史到都市情感,展现了作者们丰富的想象力和创作力。

凤凰网首届原创文学大赛”第二批入围作品名单公布

史仙3020140

作者:易经生
更新时间:2013-12-15
从一位不知名的天不怕地不怕的“飞天蜈蚣”,究竟是怎么样的莫名其妙踏上修仙路.

“凤凰网首届原创文学大赛”自今年10月1日公布第一批入围名单后,我们又收到了近千部的作品投稿,其中不乏让人惊喜者。此次发布的是大赛第二批入围作品。编辑们加班加点,严格筛选,力求不错过每一部好作品。

这次的入围作品更加偏重文学性,但风格依然多样。有的书写战争与苦难,有的描写白衣飘飘的校园生活;有对历史的追溯与反思,也有对都市人物的内心剖析……此外,在保证质量的前提下,许多作者在作品题材方面也有了扩展,如方言写作、拟人化的书写、海外题材、传统戏曲,等等等等,让人欣喜。

在此,试举部分优秀作品中的数例,与读者分享:

@lwxshow

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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