39、职业治疗工具包使用指南与内容概览

职业治疗工具包使用指南与内容概览

1. 最终用户许可协议

购买职业治疗工具包即表示接受并同意此最终用户许可协议的条款,该许可协议构成完整协议,自购买之日起生效,协议双方为开发者 Cheryl Hall 和被许可人(即购买者)。

1.1 许可授予

  • 作为个体治疗师的购买者,可在笔记本电脑、台式机、平板电脑和/或手机上使用职业治疗工具包的 PDF 文件。
  • 被许可人可为其患者/客户打印手册和治疗指南的副本。
  • 职业治疗工具包不可修改,每页必须保留页眉、DRM(PDF 印章、水印、公司标志)和所有版权信息,不得移除安全设置或转换文件。

1.2 限制条款

未经 Cheryl Hall 或其关联方、被许可人及/或合作伙伴的事先书面同意,被许可人不得修改、复制、重复、再现、许可或再许可职业治疗工具包,也不得将其或其中的任何权利转让给他人。

1.3 Cheryl Hall 的权利

职业治疗工具包是 Cheryl Hall 的专有产品,根据国际版权法,Cheryl Hall 拥有并保留所有版权和其他专有权利。此许可仅授予非排他性和有限的使用权,可根据本许可的条款和条件撤销。

1.4 保修免责声明

本协议中开发者的保修声明是排他性的,取代所有其他明示或暗示的保修,包括但不限于适销性和特定用途适用性的暗示保修。

1.5 责任限制

开发者不负责也不支付任何附带、间接或其他间接损害赔偿,无论是否基于收入损失等,无论开发者是否事先被告知此类损失的可能性。在任何

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值