Windows Phone 7开发版手机即将于下月发行

微软计划于7月向开发者提供Windows Phone 7设备,此举旨在确保在年底正式发布前有足够的应用支持。预计提供的机型将来自LG、Asus或Samsung。

在今天的TechEd 2010大会上,微软的Brandon Watson透露出有可能在7月份微软会针对开发人员发放Windows Phone 7的手机。至于会发放多少台,或者是哪一部我们不得而知。但是从以前透露出的消息看来,应该是LG/Asus/Samsung所提供的某一款。

在7月份发放面向开发人员的Windows Phone 7手机可以保证在年底微软在“2010年的某个假期”(当然我们都猜测应该是圣诞节)正式发行Windows Phone 7手机的时候,市面上具有丰富的Windows Phone 7的应用。如果过于晚的话,一些开发者会转投其他品牌的市场(例如机器人或者水果),而且仓促的时间也不利于市场上应用软件的准备工作。

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原文地址:http://www.wpmind.com/news/2010/06/09/windows-phone-7-developer-phone-will-be-released-in-july.html

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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