来自"明天"的中科大通知:初试成绩公布,复试将推迟!

前几天,小编发过一篇文章,里面说了中科大准备公布考研初试成绩:

收到中科大的【温馨短信】了没?

学校拟于2月8日前后发布《2020年硕士研究生招生考试初试成绩查询及复查申请安排》,请广大考生予以关注。

而几小时前,小编在中科大考研群里发现,有同学讨论学校公布的一则通知:

看起来这个消息还挺真实的,只不过,落款的日期吸引了我们的注意力:

(这篇文章于2月4日写完,2月5日凌晨推送,此时的时间线是写文章时)

明天?

是我们穿越了?

还是中科大的老师穿越了?

日期还是早上,具体到秒,看起来非常真实。

难不成这是假消息?

小编去了官网查证,这的确是真的!网址:

https://yz.ustc.edu.cn/article_992.htm

想必是学校的老师搞错了时间吧。

我们也能理解,毕竟现在老师可能也是焦头烂额的,因为疫情通知一个接一个的下发,有没有学生帮忙处理(一般的大学都会有学生帮助处理行政工作,可能是导师的学生,可能是勤工助学岗位等等)老师们也非常辛苦。

只不过,可能考研成绩公布,又要推迟了。

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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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