云计算大会之行

继上次移动开发者大会以后,我们再次受到参加云计算大会的邀请,深感荣幸,当时特别兴奋,因为这是十分难得的机会。
  2012年5月23日至25日,业界瞩目的第四届中国云计算大会在京隆重举行。此次大会以“发挥示范引领作用,推动云计算创新实践”为主题,以云计算应用与实践经验为主要内容,以“云计算示范应用案例”系列发布为突出亮点,以行业主管领导和业界精英为主角,以行业专家学者为智库,参会人数超过8000人次,会场人头攒动,云集了工商,企事,教育等诸多社会各界人士的广泛参与,同时也吸引了数十家专业媒体的全程跟踪报道,是2012年最受瞩目的IT业界盛会。
大会现场:


中国电子学会云计算专委会委员 李彦:


  通过这次大会,初步了解到云计算的发展现状以及在现实生活中的具体应用等,由于英语水平有限,真是学到的不多啊。两天的大会完毕后,接着就是令人激动的高校俱乐部交流会,在会上我看到其他高校的运行情况,了解到他们是在怎么的组织下进行活动的,真的是受益匪浅啊,回去后一定要好好进行研究,改进自己的俱乐部,争取让俱乐部变得越来越好。




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编码器的表达能力,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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