连吞三块表

[quote] 今天上午,住院观察的陈静(化名)终于可以吃下东西了。就在两天前,想寻短见的她瞒着家人连吞下三块表,在北京军区总医院的抢救下,滞留在胃里的表在没开刀的情况下被顺利取出。

  由于患有精神类疾病,35岁的陈静一直和父母住在一起。6月9日中午,陈静母亲买了很多菜,就喊陈静父亲到楼下帮忙。趁着家里没人,陈静便将三块表塞进嘴里,咽了下去。她吞下的这三块表中,有两块是带着金属链的女式腕表,还有一块是甲壳虫形挂表。

  等午饭做好后,家人发现陈静坐在屋里,不仅不肯出来吃饭,还一个劲儿地说自己的胃里很满。想着女儿可能是待在家里运动量比较少,家人就没太在意。

  到了晚饭时间,陈静还是不肯吃饭,只说自己的肚里很胀,这一反常举动让家人着了急。在母亲的再三追问下,陈静这才说出自己因觉得活着没意思,在中午的时候想自杀,吞了三块表。“这些表都是平时她看着好玩买下的。”陈静的母亲急忙带着女儿来到了北京军区总医院。

  为了不给陈静带来创伤痛苦,医生决定采取无创伤手术。在用药液对胃里进行冲洗后,医生用异物钳夹住了一块腕表,将其小心翼翼地拉了上来,随后另一块腕表也被顺利地取了出来。为了避免取出挂表时,张开的金属翅膀对食道造成再次伤害。医生先把一根粗软管伸进陈静的食道里,再将异物钳下到胃里,这块挂表最终被取了出来。(李环宇 武子涛) [/quote]
http://www.chinanews.com.cn/sh/news/2009/06-11/1730477.shtml
内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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