网络研讨会的邀请:传统存储技术与一体机大比拼

本次网络研讨会由BeijingShennao主持,将于2014年7月25日20:00举行,主要讨论传统存储技术和一体机的区别与优劣。参与者可通过WebEx加入会议。

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[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0099/5232/d11ca1ad-54da-3043-b575-d616f77c68ad.jpg[/img]
您好,
Beijing Shennao 邀请您出席使用 WebEx 的网络研讨会。
主题:传统存储技术与一体机大比拼
主持人:Beijing Shennao

日期与时间:
2014年7月25日 20:00, 中国时间(北京,GMT+08:00)
活动号:510 258 072
活动密码:cu12ug34
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要加入该在线活动
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1. 单击此处加入在线活动。
或者将以下链接复制并粘贴到浏览器中:
https://cuug.webex.com.cn/cuug/onstage/g.php?MTID=e386396e9af1562f67bbccfe826f8d971
2. 单击“加入”。
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如需帮助
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您可以联系 Beijing Shennao,其电子邮件地址为:
cwx@cuug.com
播放 UCF (Universal Communications Format) 富媒体文件需要相应的播放器。要在会议中查看这类富媒体文件,请转至 https://cuug.webex.com.cn/cuug/onstage/systemdiagnosis.php 检查您的计算机上是否已安装相应的播放器 http://www.webex.com
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知长短期记忆网络结合)时间序列预测项目。项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力。
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