1、14 届 WORDS 国际会议及无限词复杂度研究

14 届 WORDS 国际会议及无限词复杂度研究

一、14 届 WORDS 国际会议概况

14 届 WORDS 国际会议由于默奥大学计算机科学系组织,于 2023 年 6 月 12 - 16 日,即仲夏前一周,在瑞典于默奥举行。此次会议与 2023 年国际语言理论发展会议(DLT 2023)联合举办。

WORDS 是专注于词的数学理论的主要会议系列,尤其强调词的组合、代数和算法方面,其研究动机也可能来自理论计算机科学、生物信息学、数字几何、符号动力学、计数系统、文本处理、数论等其他领域。该会议每两年举办一次,1997 年在法国鲁昂举办了第一届,此后举办地点包括法国鲁昂(1999、2021)、意大利巴勒莫(2001)、芬兰图尔库(2003 和 2013)等。

受新冠疫情影响,2021 年的会议大部分在线上举行,此次会议是在两年后首次尝试恢复到相对正常的状态,尽管由于新冠限制的遗留问题以及俄乌冲突,国际旅行仍然比以往困难。

本次会议收到来自 12 个国家的 28 份投稿,每份投稿都由两到三名评审进行单盲评审,程序委员会在评审人员的帮助下进行了论文筛选,最终选出 19 篇论文在会议上发表和展示。除了投稿论文的展示,会议还安排了两场特定的邀请报告,以及与 DLT 2023 共享的另外三场邀请报告,具体如下:
|报告人|报告题目|
| ---- | ---- |
|Mélodie Andrieu(法国滨海奥帕勒大学)|“Minimal Complexities for Infinite Words Written with d Letters”|
|Shuo Li(加拿大魁北克大学蒙特利尔分校)|“On the number of

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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