为了解决时间序列的泛化难题，研究人员提出了一种名为Lag-Llama的基础模型，专门用于单变量概率时间序列预测。Lag-Llama采用解码器仅含变换器的架构，其核心创新在于引入滞后值作为协变量，从而有效地捕捉时间序列数据中的时间依赖性。如下图所示，Lag-Llama通过处理过去多个时间步的滞后特征，学习输出下一个时间步取值的概率分布。模型的输入是单变量时间序列在特定时间步的标记值。为了增强预测能力

本文主要探讨了如何利用大语言模型（LLMs）进行股票分析。通过使用提供的股票市场和金融新闻获取数据，结合Python中的相关库，如Pandas、langchain等，实现对股票新闻的情感分析。利用大语言模型构建情感分析模型，通过提示工程等技术优化模型，最终通过可视化展示股票市场的情感倾向，为股票投资决策提供参考。

在当今数字化时代，图像分类和图像超分辨率处理是计算机视觉领域的重要研究方向。深度学习技术的发展为解决这些问题提供了强大的工具。本文将详细介绍如何使用Matlab构建多标签图像分类模型和图像到图像的回归网络，以实现图像超分辨率处理。

通过本次对Google股价的深度剖析，我们验证了深度学习模型在时序预测上的强大能力，同时也揭示了预测与交易之间的鸿沟。单纯的预测模型（如Dilated-CNN）能取得95%以上的方向准确率，但在转化为实际交易信号时，需要考虑交易成本、滑点以及市场冲击。而强化学习智能体则直接以“盈利”为目标，学习出的策略往往更鲁棒，尽管其收益率可能不如预测模型回测时那般亮眼。我们的研究团队认为，未来的方向在于将预测

原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat当机器人的手不仅能精准接住网球，还能温柔地剥开鸡蛋；当四足机器人在泰山陡峭的石阶上负重清运垃圾；当外骨骼让瘫痪多年的老人重新站立行走——这些曾经科幻电影中的场景，正以惊人的速度涌入现实。2025年，机器人产业迎来关键转折：人形机器人从实验室走向工厂，特种机器人在应急救援、极端环境落地生根，核心零部件国产化率突破70%，而数据与AI的深度融合正重新定义“智能”的

群体代理（Swarm Agents）是指一组自治的AI实体，每个实体执行特定的子任务，并通过结构化通信共同完成复杂目标。这种设计模仿了自然界中的蚁群或蜂群：没有中央指挥官，但个体通过简单规则和局部信息交互，涌现出全局智能。在数据分析场景中，我们可以将任务拆分为“数据获取”、“数据清洗”、“统计分析”、“可视化”等多个环节，每个环节由一个专门的代理负责。代理之间通过预定义的切换工具（handoff

原文出处：拓端数据部落公众号关于分析师擅长Python、数据分析、机器学习、软件开发。

原文出处：拓端数据部落公众号。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11105在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程 （MDP）的理想模型 ，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23322月亮图和饼图饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。使用月亮图而不是饼图背后的动机主要是审美的选择。还要注意的是，由于月亮图的各部分是从圆的一侧或另一侧扫过的，所以一般只适合于描述一个或