突然心血来潮，想到卡尔曼滤波器是否能和深度学习结合。于是从谷歌学术上搜了一下，发现现在这方面的工作还没有太多结合。Top 期刊 TNNLS 2021 有一篇最新工作。ICLR 2020 出现一篇 Kalman Filter Is All You Need 的文章，但目前从开源的审稿意见来看，凶多吉少。其余的，大部分出自于一个 Guy Revach 学者（团队）。...

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深度学习的兴起:而目前深度学习之所以热，就是现在出现了新技术来解决深层神经网络的难训练问题。这主要归功于以下三个方面：(1) 计算力的提高：大家都知道的摩尔定律，以及GPU，FPGA，ASIC等在深度学习的应用；(2) 大数据时代的到来：我们有了更多的训练样本；(3) 算法的创新：启发式的参数初始化，新的激活函数、优化方法以及网络架构等；深度学习的兴起与这三个方面紧密相关，其实更重要的是前两个方面

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最近课题组有上海交大的用知识图谱做故障的，看到也有某些用户做农业方面的知识图谱，需要学习调研一下。比如数据集的准备与构建，怎么训练的，有哪些已有的模型，表现怎么样，训练成本怎么样，找个简单的例子先练练手。参考资料基于知识图谱的问答系统(KBQA)_未名湖畔的落叶-CSDN博客_知识图谱问答系统农业领域的知识图谱构建（Agriculture_KnowledgeGraph）_Eason的博客-CSDN

我的意见如下：首先，要理清楚两个概念：一是多变量一般是指你在预测时考虑了主变量以外的其他变量，而不是说你要预测多个变量，预测多个变量当然是可以的，但效果特别差，这个我之前还和清华一个搞新能源预测的PhD讨论过，所以我们一般是多变量预测单变量，如果要预测多变量那就训练多个LSTM；二是步长的问题，我这里预测了4步，所以是多步。你所纠结的无非是预测的是下一时刻，然而我却直接经过转换变成了预测四个时刻，

首先看看为什么半导体可以用来做芯片,为何半导体芯片选择硅作为材料？

电力变压器数据集 (ETDataset)在这个仓库中，我们提供了涉及电力变压器的多个数据集，用于支撑”长时间序列”相关的研究。所有的数据都经过了预处理，并且以.csv的格式存储。这些数据的时间跨度为2016年7月到2018年7月。

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