微软秋季Win10 Mobile正式版已确定

微软已完成Win10Mobile正式版系统的确定工作,预计将在最新旗舰手机Lumia950、Lumia950XL上预装发布。这两款手机国行版最快双十一上市,随后将进行Win10Mobile正式版的推送。
麦枫此前已报道重磅消息,Win10 TH2正式版PC系统于今天11月3日完成签署。而随着Win10秋季更新定版本于10586之时,Win10 Mobile系统作为分支自然围绕在整个Windows10生态布局之下。现在消息称,Win10 Mobile正式版系统已经确定。微软于上周推送了最新的Win10 Mobile预览版10581,整体上已经接近Win10 Mobile正式版,现在消息称Win10移动版系统已经确定完工,下一步就是大家关心的Win10 Mobile正式版推送问题。
另外大家也可以关注下最新的Win10旗舰手机Lumia950、Lumia950 XL,按照惯例,这两款手机将会首先预装Win10 Mobile正式版系统。现在国行版Lumia950/XL最快双十一上市,而欧洲地区预订用户会在11月底或12月初发货,之后便是Win10 Mobile正式版推送时间。
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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