PDID:视觉离散化智能问答模型——基于图像像素离散化和图像语义离散化的VQA模型PDID: Visual Discretization Intelligent Question Answering Model—VQA Model Based on Image Pixel Discretization and Image Semantic Discretization
陈页名, 张思禹, 孙杳如 下载量: 229 浏览量: 411
计算机科学与应用 Vol.13 No.12, December 29 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2023.1312243 被引量
基于改进Bi-LSTM的航迹预测模型设计Design of Trajectory Prediction Model Based on Improved Bi-LSTM
雷 妮 下载量: 434 浏览量: 740
计算机科学与应用 Vol.13 No.8, August 17 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2023.138154 被引量
基于BERT模型和LDA主题模型的用户兴趣模型构建方法User Interest Model Construction Method Based on BERT Model and LDA Topic Model
马海江, 柴功昊 下载量: 586 浏览量: 1,924 国家自然科学基金支持
人工智能与机器人研究 Vol.11 No.4, November 10 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AIRR.2022.114043 被引量
使用差分方法提高预测精度——基于中国沪深300股票指数的实证分析Using Difference Method to Improve the Prediction Accuracy—An Empirical Study Based on China Shanghai and Shenzhen 300 Stock Index
阎可佳 下载量: 1,879 浏览量: 3,936
金融 Vol.8 No.1, January 4 2018, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/FIN.2018.81001 被引量
基于GARCH模型对股票市场进行分析预测The Analysis and Forecast of Stock Market Based on GARCH Model
贾 雪, 吴芷婧, 孙佳萍, 欧圆, 耿 帅, 白晓东 下载量: 657 浏览量: 1,526 国家社会科学基金支持
统计学与应用 Vol.10 No.2, April 20 2021, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SA.2021.102022 被引量
基于时空的深度学习模型感知通行时间Spatial-Temporal Based Deep Learning Model Perceives Travel Time
刘 阳, 李建波, 楚本嘉, 马照斌, 夏丰千 下载量: 636 浏览量: 872 国家自然科学基金支持
计算机科学与应用 Vol.13 No.3, March 24 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2023.133036 被引量
基于灰色模型的南通市人口老龄化预测Prediction of Population Aging in Nantong City Based on Grey Model
冒志宇 下载量: 399 浏览量: 645
应用数学进展 Vol.11 No.6, June 15 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2022.116355 被引量
基于轨道不平顺的机器学习方法建模和预测Modeling and Prediction of Machine Learning Method Based on Track Irregularity
杜静伟, 孙海燕, 赵文博, 刘铭基 下载量: 602 浏览量: 984 国家科技经费支持
计算机科学与应用 Vol.11 No.10, October 11 2021, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2021.1110247 被引量
计算机试验下Kriging模型选择的比较Comparison of Model Selection for Kriging Model in Computer Experiments
李 涵, 赵建昕, 王 晓, 李新民 下载量: 573 浏览量: 1,031
应用数学进展 Vol.10 No.3, March 16 2021, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2021.103076 被引量
基于CEEMDAN-GWO-KELM模型对我国电力需求预测Electricity Demand Forecasting in China Based on CEEMDAN-GWO-KELM Model
王 斯, 张国浩, 杨澈洲 下载量: 442 浏览量: 840 科研立项经费支持
计算机科学与应用 Vol.12 No.9, September 6 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2022.129210 被引量