YottaChain企业云盘行业应用场景

YottaChain企业云盘可实现文档资料集中高效管理与快速传输,受制造业、商务服务企业、教育机构欢迎。存储是IT基础架构核心,泛圈科技推出基于YottaChain的专业级存储服务器。我国企业云盘市场发展快,其服务成企业急性需求。

YottaChain企业云盘能帮助企业实现文档资料的集中高效管理和快速传输,使员工在不同地域、不同网络条件下均能便捷调取工作资料。正是这样的产品特性,直接决定了企业云盘产品现阶段最受欢迎的行业:制造业企业文件体积普遍较大、工程条件复杂,设计咨询公司、律所等商务服务企业有很强的数据集中归档查阅及传输需求,教育机构的知识协作需求旺盛。在这里插入图片描述

当然数据是用户最重要的资产,数据存储一向都是重中之重。而在IT基础架构三件套计算、存储、网络中,存储方面是最核心最重要也是最复杂的,每年企业存储市场将近千亿美元,随着5G的到来数据以11的11次方倍增,在2019年5月21日泛圈科技举办的超级节点大会,会上宣布了首台基于YottaChain的专业级存储服务器,泛圈科技一直秉承打造全球最顶级的分布式存储服务器,为大数据存储行业提供最优质的存储空间。

我国企业云盘市场正处于快速发展期,企业整体IT支出,企业云盘产品在现阶段成为企业IT消费的必选项。究其根源,企业云盘所提供的文件存储、管理、协作服务在企业的需求层级中偏高,在现阶段成为大多企业的急性需求。

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。
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