汉字的零件儿

讠 yán
艹 ǎo

扌 shǒu
亻 rén
礻shì

忄xīn
彑 xue
廴 yǐn
辶 chuò
孑 jié
屮 chè
廾 gǒng
殳 shū
饣 shí
罒 wǎng
彳 chì
豸 zhi
犭 quǎn
丬 pán
虍 hū
凵 kǎn
冂 jiōng
匚 fāng
彐 xuě
攴 pū
宀 mián
冖 mì
厶 sī
亠 tóu
冫 bīng
卩 jié

 

偏旁,及其名称、例字
冫 |两点水儿| 次、冷、准
冖 |秃宝盖儿| 写、军、冠
讠 |言字旁儿| 计、论、识
厂 |偏厂儿| 厅、历、厚
匚 |三匡栏儿(三匡儿)| 区、匠、匣
刂 |立刀旁儿(立刀儿)| 列、别、剑
冂 |同字匡儿| 冈、网、周
亻 |单人旁儿(单立人儿)| 仁、位、你
勹 |包字头儿| 勺、勾、旬
厶 |私字儿| 允、去、矣
廴 |建之旁儿| 廷、延、建

卩 |单耳旁儿(单耳刀儿)| 卫、印、却
阝 |双耳旁儿(双耳刀儿)|
左耳刀儿(在左) 防、阻、院
右耳刀儿(在右) 邦、那、郊
 
氵 |三点水儿| 江、汪、活
丬(爿) |将字旁儿| 壮、状、将
忄 |竖心旁儿(竖心儿)| 怀、快、性
宀 |宝盖儿| 宇、定、宾
广 |广字旁儿| 庄、店、席
辶 |走之儿| 过、还、送
土 |提土旁儿(剔土旁儿)| 地、场、城
艹 |草字头儿(草头儿)| 艾、花、英
廾 |弄字底儿| 开、弁、异
尢 |尤字旁儿| 尤、龙、尥
扌 |提手旁儿(剔手旁儿)| 扛、担、摘
口 |方匡儿| 因、国、图
彳 |双人旁儿(双立人儿)| 行、征、徒
彡 |三撇儿| 形、参、须
夂 |折文儿| 冬、处、夏
犭 |反犬旁儿(犬犹儿)| 狂、独、狠
饣 |食字旁儿| 饮、饲、饰
子 |子字旁儿| 孔、孙、孩
纟 |绞丝旁儿(乱绞丝儿)| 红、约、纯
巛 |三拐儿| 甾、邕、巢
灬 |四点儿| 杰、点、热
火 |火字旁儿| 灯、灿、烛
礻 |示字旁儿(示补儿)| 礼、社、祖
王 |王字旁儿(斜玉旁儿)| 玩、珍、班
木 |木字旁儿| 朴、杜、栋
牛 |牛字旁儿(剔牛儿)| 牡、物、牲
夂 |反文旁儿(反文儿)| 收、政、教
疒 |病字旁儿(病旁儿)| 症、疼、痕
衤 |衣字旁儿(衣补儿)| 初、袖、被
 |春字头儿| 奉、奏、秦
罒 |四字头儿| 罗、罢、罪
皿 |皿字底儿(皿墩儿)| 盂、益、盔
钅 |金字旁儿| 钢、钦、铃
禾 |禾木旁儿| 和、秋、种
癶 |登字头儿| 癸、登、凳
米 |米字旁儿| 粉、料、粮
虍 |虎字头儿| 虏、虑、虚
 |竹字头儿| 笑、笔、笛
 |足字旁儿| 跃、距、蹄

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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