7、数字时代的能力与技能及数据查询方法解析

数字时代的能力与技能及数据查询方法解析

在当今数字时代,能力与技能的发展以及数据的有效处理和查询变得至关重要。以下将详细介绍两个方面的内容,一是能力模型相关的发展,二是数据查询方法的创新。

能力模型相关发展
  • WACOM能力模型 :该模型由水领域能力组成,这些能力源于与水专家的个人访谈以及对水行业的分析过程,并经过WACOM国家研讨会和在线调查结果的审查和完善。详细描述所有收集到的能力,可实现WACOM能力模型的标准化使用。水领域能力是与水行业、工作场所和职位要求直接相关的核心能力完整列表,WACOM能力模型(WCM)还包含供欧洲水行业应用和调整的模板。
  • eCOTOOL项目 :这是一个欧洲研究项目,旨在协调全欧洲的能力描述,并将能力建模融入欧洲政策,特别是由德国杜伊斯堡 - 埃森大学协调的Europass证书补充(CS)。其主要目标有两个:
    1. 改善职业教育与培训(VET)证书的创建、交换和维护,提高其可获取性和透明度。
    2. 增强欧洲VET系统的流动性和透明度。

为实现这些目标,项目将创建一个适用于欧洲政策,特别是Europass CS的能力模型和结构。主要目的是引入泛欧洲标准化结构来描述能力、技能和知识,以协调Europass与其他欧洲工具(如EQF、ECVET和电子能力)。开发支持VET证书中能力描述创建、维护和交换的兼容工具和手段,将确保目标的实现。该项目专注于Europass证书补充(CS),它是Europass的五大工具之一,为全欧洲的资格描述提供文件和指南。Euro

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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