IEEE专家峰会:管理不确定性

今年6月26日,IEEE将在伦敦举办为期一天的专家峰会,主题为管理软件业的不确定性。会议将探讨变更处理、风险规避、技术债务预防及敏捷与纪律间的平衡。演讲嘉宾包括来自Groupon的Michael Feathers、雅典经贸大学的Diomidis Spinellis等。
文来源于我在InfoQ中文站翻译的文章,原文地址是:http://www.infoq.com/cn/news/2012/05/ieee-summit-uncertainty

今年6月26日,IEEE将会在伦敦举办一场为期一天的专家峰会,此次峰会称作管理软件业的不确定性:风险、奖励与现实,会议地点在英国的计算机协会。

在众多的演讲者中不乏一些知名专家,如Michael Feathers(来自美国的Groupon)、Diomidis Spinellis(来自雅典经贸大学)以及John Favar(来自意大利的Intecs SpA)。

根据大会声明,此次峰会将会涉及到众多主题,如变更处理、风险与不确定性、如何避免技术债务以及如何在敏捷与纪律间找到最佳平衡点。

感兴趣的读者可以在大会站点上注册。

查看英文原文:IEEE Experts Summit on Mastering Uncertainty

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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