1、智能与可持续技术国际会议:各方力量汇聚推动科技进步

智能与可持续技术国际会议:各方力量汇聚推动科技进步

在当今科技飞速发展的时代,智能与可持续技术正成为全球关注的焦点。2021 年 12 月 16 - 18 日,由 GIET 大学工程技术学院电子与通信工程系组织的第一届智能与可持续技术国际会议(ICSST 2021)成功举办,为全球相关领域的研究者、学者和行业从业者搭建了一个交流的平台。

会议委员会阵容强大

会议的成功举办离不开众多专业人士的支持,以下是会议各委员会成员情况:
| 委员会类别 | 成员详情 |
| — | — |
| 首席赞助人 | Dr. Satya Prakash Panda(GIET 大学校长)
Dr. Chandra Dhwaj Panda(GIET 大学副校长)
Dr. Jagadish Panda(GIET 大学总干事) |
| 赞助人 | Dr. Goutam Ghosh(GIET 大学副校长)
Dr. N. V. Jagannadha Rao(GIET 大学注册主任) |
| 荣誉主席 | Lakhmi C. Jain(澳大利亚悉尼科技大学) |
| 财务主席 | Dr. Ajit Patro(GIET 大学) |
| 大会主席 | Dr. Srikanta Patnaik(印度奥里萨邦布巴内斯瓦尔 SOA 大学)
Dr. Roumen Kountchev(保加利亚索非亚技术大学) |
| 国际咨询委员会 | 众多来自世界各地高校和科研机构的专家,如阿根廷国立拉潘帕大学的 Dr. Ing. Mario José Diván、美国北德克萨斯大学的 Dr. Saraju P. Mohanty 等 |

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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