全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26562自 2000 年1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。该项目包括：将时间序列数据转换为分类问题。使用 TensorFlow 的 LSTM 模型由 MSE 衡量的预测准确性相关视频GPU 设置（如果可用）gpus=tf.config.experimental.li读取数据集有几种方法可以获取股市数据。以...

重复上述过程，最后是收敛指标。GWO算法的优化从初始化灰狼种群，以及a，A和C开始，其中a=2-2∙t/T，t表示当前迭代次数，T为设定的最大迭代次数，a 的取值越大则会使灰狼远离猎物，希望找到一个更适合的猎物，因而促使狼群进行全局搜索，若 a 的取值越小则会使灰狼靠近猎物，促使狼群进行局部搜索。通过对不同插层熔喷非织造材料的工艺参数、结构变量和产品性能数据的深入分析，我们比较了GA - SVR、

原文链接：http://tecdat.cn/?p=1078618购物狂欢节前后，网民较常搜索的关键词在微博、微信、新闻三大渠道的互联网数据表现，同时通过分析平台采集618相关媒体报道和消费者提及数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。社交媒体指数趋势观察平台数据显示，5月30日起，网上关于618的讨论明显热烈起来。5月30日网上声量相关讨论的主贴有3130条，其中提及最多的是关于“零点，天猫

全文链接：tecdat.cn/?p=40283潜在类别混合模型假设总体具有异质性，由 GG 个潜在类别组成。在多变量的情况下，潜在类别是根据 KK 个纵向结果来定义的，从而形成 GG 个组，每个组的特征由 KK 个轨迹均值轮廓集表示（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。多变量潜在类别混合模型潜在类别成员身份由一个离散随机变量 cici 定义，如果个体 ii 属于潜在类别 gg（g=1.

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23544在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本文使用降雨量数据（查看文末了解数据免费获取方式）进行分析。视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用什么是依赖关系？假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26318此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。视频LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用_序列对序列 LSTM 网络_。序列_对_序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间步进行不同的预测。此示例使用从佩戴在身上的智.

当中国创新药的“全球首创”与数字化的“全链条赋能”相遇，当本土企业与国际伙伴从“竞争”走向“协同”，医药产业的增长新引擎已蓄势待发。但到2024年，这一数字已增至40个，赛道覆盖度达40%，虽然仍落后于美国的53%，但已实现从“Me-too”（仿创）到“FIC/BIC”（全球首创/最优）的关键转身。2025年ASCO大会上，中国企业的双抗研究占比49%，ADC研究占比48.4%，康方生物的依沃西更

通过Seq2Seq架构结合多层LSTM预测用户签到轨迹，对比LSTM、Transformer等模型表现，Seq2Seq的RMSE最低（0.086），R²达0.354。纯LSTM：像个“机灵鬼”，能捕捉非线性关系，但容易“忘本”，单独用百度指数时误差16.01%，加了充电桩数据降到14.06%，可还是不如组合起来强。纯ARIMA：像个“老学究”，擅长抓整体增长趋势，但对充电桩突然变多、百度指数猛涨这

原文链接：https://tecdat.cn/?p=37598在当今数字化时代，人工智能（AI）已成为推动各行各业创新和转型的关键驱动力。随着技术的不断进步，AI的应用领域日益广泛，从基础数据服务到行业特定应用，再到全球市场的深入研究，AI的影响力无处不在（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。首先，我们将探讨中国在AI基础数据服务领域的最新研究成果，这是支撑AI技术发展的重要基石。接

全文链接：https://tecdat.cn/?p=39614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（点击文末“阅读原文”获.