【7.23 直播】手把手教你零基础玩转 IoTDB 时序大模型!

📍想使用 IoTDB 自研时序大模型成果,但不知从何下手?

🚀这场直播带你从零开始,1 小时搞定下载、部署到微调实战!

📆7 月 23 日(周三)19:00,我们特别邀请天谋科技研发工程师、Apache IoTDB Committer 陈荣钊,带来一场干货满满的时序大模型入门分享!

💡直播内容:

  • 日晷系列大模型介绍:模型功能、核心技术讲解(PatchEmbed、TimeAttention 和 TimeFlow Loss)、模型输入输出规格

  • AINode 部署介绍:启动 IoTDB 集群、向集群导入数据、将 AINode 添加进集群

  • AINode 推理功能:如何使用 AINode 基于树模型和表模型调用日晷系列大模型进行推理

  • AINode 微调功能:如何使用 AINode 基于树模型和表模型微调日晷系列大模型

  • 快速上手:使用 Workbench 微调日晷系列模型,可视化推理效果

⬇️欢迎大家点击预约直播,1v1 答疑机会和周边礼品与您不见不散!

规上企业应用实例

能源电力:中核武汉国网信通产业集团华润电力

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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