【TokenInsight 评级报告】NEM:评级BBB,展望稳定

NEM是存续久且应用多的区块链基础开发平台,提供定制化模块等适配企业应用,有独创功能。Catapult (NEM 2.0)开发是重点,月底将公布路线图。NEM基金会正转型,新基金会获资金拨付。TokenInsight对NEM评级为BBB,展望稳定。

NEM作为一个存续时间较长且落地应用众多的区块链基础开发平台,为使用者提供了定制化功能模块、API接口和私有链解决方案,更好地适配企业应用。其独创的马赛克资产系统和命名空间功能更便于企业根据其特殊需求在区块链上进行部署。就项目开发进度而言,Catapult (NEM 2.0)的开发为目前发展的重点,预计将在本月底公布具体路线图。当前NEM基金会正面临关键的转型时期,其组织结构和商业拓展方式逐渐优化,新基金会已成功获得社区的资金拨付,未来改革成果有待持续观察。


综上,TokenInsight对NEM评级为BBB,展望稳定。


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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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