研究本质,看似路远,实则捷径

本文探讨了当前社会评价体系的问题,如过分依赖量化指标,并提出应重视事物本质的研究态度。作者呼吁关注真相与本质,即使这可能是一条漫长的道路。

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为了解决问题,我们从事某些研究,但解决问题的目的是什么?
设想把问题作为一些系统的外在表象,之所以称为系统
那么在这种假设下,所听所见所感都是一些本质外在的表象,将为什么这样表现作为索引,研究系统才是关键.
具体些说,笔者认为一个社会进步与否,公民素质是高是低,其中的一个标准可以用它们对待事物的态度来评判,现在社会中的一些现象笔者不觉得是一种进步的表现,反倒是更充分的证明了我们到底处在什么环境中.
经济以GDP为准,高中教育以高考过关率为准,高等教育以论文发表的数目为准,选调人才以证书为准...这些指标本身并无错误,只是将这些死标准作为标准这种做法,实在可笑,有些像是黔驴技穷,记着马哲中当时在描述什么是唯物主义,唯心主义..时,这样举例,"某人的某句话,某些言论,代表这个人是唯物主义或唯心主义的",一个活人去评判一个死人的著作,然后再对其定性,....无语
虽然大环境不是很理想,但笔者相信还是有很多的人在坚持真理
以本质为研究对象,看似路远,实则捷径,只是需要细心观察,勤于思考
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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