1、信息与软件技术领域盛会成果展示

信息与软件技术领域盛会成果展示

在当今科技飞速发展的时代,信息和软件技术领域的研究成果对于推动各行业的进步起着至关重要的作用。2019 年 10 月 10 - 12 日在立陶宛维尔纽斯举办的国际信息与软件技术会议(ICIST 2019),汇聚了来自世界各地的专家学者,共同探讨该领域的最新研究进展。

会议概况与论文集

ICIST 2019 会议的论文集涵盖了信息系统、商业智能、软件工程以及信息技术应用等四个主要领域,这些领域又进一步细分为九个特别会议专题,包括创新知识转移支持应用、电子健康信息系统、智能数据分析与计算机辅助软件工程方法等。

会议吸引了来自 32 个国家的 121 篇论文投稿,但为了保证会议和论文集的质量,仅接受了 46 篇论文进行出版,接受率为 38%。所有论文都经过了由来自 80 多所学术机构的 65 位评审专家(外加 64 位额外评审专家)组成的程序委员会的严格评审,采用双盲评审流程,确保评审的公正性和专业性。在此,我们要向所有评审专家表示衷心的感谢,感谢他们投入宝贵的时间为作者提供详尽的评审和反馈。

组织架构

会议的成功举办离不开众多人员的辛勤付出和专业指导。以下是会议的主要组织架构:
- 大会主席 :Rita Butkienė(立陶宛考纳斯工业大学)
- 当地组织委员会
- 主席:Giedrė Vasiljevienė(立陶宛考纳斯工业大学)
- 成员:Romas Šleževičius、Lina Repšienė、Vilma Sukackė、Gintarė Lukoševičiūtė(均来自立陶宛考

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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