推荐系统 推荐系统笔记,包括论文,代码实现,相关推荐比赛等
2023-09-23 11:10:10 51.26MB 系统开源
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真棒能量预测 有关能源预测的文件,代码和其他资源清单。 竞赛 文件 2020年 Ahmad,W.,Ayub,N.,Ali,T.,Irfan,M.,Awais,M.,Shiraz,M.,&Glowacz,A.(2020年)。 使用改进的支持向量机和极限学习机进行短期电力负荷预测。 Energies,13(11),2907。 Yagli,GM,Yang,D.,Gandhi,O.,&Srinivasan,D.(2020年)。 我们是否可以用卫星衍生的太阳辐照度证明产生单变量机器学习预测是合理的? 应用能源,259,114122。 Yagli,GM,Yang,D.,&Srinivasan,D.(2019年)。 使用机器学习模型进行小时自动太阳预报。 可再生与可持续能源评论,105,487-498。 Ahmed,R.,Sreeram,V.,Mishra,Y.,&Arif,MD(2020)。 对
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使用深度学习进行时间序列预测的论文,代码和实验清单深度学习时间序列预测最新技术论文列表着重于深度学习以及使用深度学习进行时间序列预测的资源,代码和实验。 经典方法与深度学习方法,竞赛...目录论文会议竞赛代码理论-资源代码资源数据集论文2020复杂事件流处理和预测的方法Viktor Morozov,Mikhail Petrovskiy。 代码还没有。 知识增强神经
2022-03-02 14:36:55 886KB Python Deep Learning
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EE5230-项目 Power System Optmization研究生课程中的学期项目的论文,代码和文档。 随着全球可再生能源安装成本的持续下降,由于可再生能源的间歇性和不可调度性,提供可靠和负担得起的能源开始对电网运营商构成挑战。 该项目以包含不同资源类型的五总线微电网系统为例,研究了规划,设计和调度发电的非常简化的过程。 资源包括常规可调度发电,可再生资源不可调度发电以及综合需求响应。 使用Matlab和GAMS,通过在发电机约束范围内的直流最佳潮流来完成发电机的经济调度。 该报告对这种方法的性能及其优缺点进行了讨论。 历史负荷和发电数据用作输入。 微电网的运行是为了在运行限制内将成本降至最低,但将来可以运行以实现排放消除和其他限制。 完整报告在这里: : 。
2022-02-02 16:11:53 89.63MB MATLAB
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CVPR2021-带代码演示的文件 :glowing_star: 持续更新最新论文和相应的开源代码! :automobile: CVPR 2021收录列表: : :automobile:官网链接: : :timer_clock:时间:2021年6月19日-6月25日 :watch:论文接收公布时间:2021年2月28日 :raised_hand:注:欢迎各位大佬提交问题,分享CVPR 2021文件和开源项目!共同完善这个项目 :airplane:为了方便下载,已将文件存储在文件夹中 :check_mark:表示论文 :hammer_and_pick:思维导图| 思维导图 【思维导图】【TODO】 :fireworks:欢迎进群| 欢迎 CVPR 2021论文交流群已成立!已经收录的同学,可以添加微信: nvshenj125 ,请备注: CVPR +姓名+学校/公司名称!一定要根据格式申请,可以拉你进群。 :hammer:目录|目录(单击直接替换) 【去做】 【目录可直接加速】 :key:关键词| 关键字词 【去做】 骨干 :check_mark:
2021-11-16 11:33:31 132.88MB computer-vision cvpr cvpr2021
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多任务学习 有关多任务学习的论文,代码和应用程​​序列表。 欢迎发表评论和贡献! 而且正在更新... [目录] 文件 民意调查 多任务学习调查。 arXiv ,2017年7月。 深度神经网络中的多任务学习概述。 2017年6月, arXiv 。 简要介绍多任务学习。 多媒体工具与应用,77(22):29705–29725,2018年11月。 密集预测任务的多任务学习:一项调查。 arXiv ,2020年4月。 深度多任务学习和辅助任务学习的简要回顾。 2020年7月arXiv。 深度神经网络的多任务学习:一项调查,2020年。 架构设计 纯硬参数共享 MultiNet:自动驾驶的实时联合语义推理。 在IEEE Intelligent Vehicle Symposium,Proceedings ,2018。 使用不确定性权衡场景几何和语义损失的多任务学习。 IEEE计算机协会
2021-11-14 16:05:21 4KB
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很棒的多视图聚类 最新技术(SOTA)的集合,新颖的多视图聚类方法(论文,代码和数据集) 我们期待其他参与者分享他们的论文和代码。 如果有兴趣,请联系 。 目录 重要调查文件 多视角学习论文调查 基于图的多视图聚类系统研究纸代码 多视图聚类:调查论文 多视图学习概览:最近的进展和新的挑战纸业 文件 下列方法列出了论文:图形聚类,基于NMF的聚类,共正则化,子空间聚类和多核聚类 图Clusteirng AAAI15:通过两方方格纸代码进行大规模多视图光谱聚类 IJCAI17:具有多个图形的自加权多视图聚类”论文代码 TKDE2018:一站式多视图光谱聚类纸代码 TKDE19:GMC:基于图的多视图聚类论文代码 ICDM2019:一致性遇到不一致:用于多视图聚类的统一图学习框架论文代码 多Kenrel聚类(MKC) NIPS14:用于内核k均值聚类的局部数据融合及其在癌症生物学中的
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深度学习时间序列预测 最新的论文清单集中在深度学习以及使用深度学习进行时间序列预测的资源,代码和实验。 经典方法与深度学习方法,竞赛... 文件 2020年 Prathamesh Deshpande等。 代码还没有。 Shruti Jadon等。 代码还没有。 HD阮等人。 代码还没有。 JánDrgona等。 代码还没有。 安格斯·登普斯特(Angus Dempster)等。 [] 袁雪,等。 代码还没有。 Castellani Andrea等。 Honda Research Institute Europe GmbH 代码还没有。 很好的参考 金晓勇,等。 代码还没有
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通过深度学习进行语音分离和提取 此仓库总结了用于语音分离和说话人提取任务的教程,数据集,论文,代码和工具。诚挚地邀请您提出要求。 目录 讲解 [语音分离,李鸿-,2020年] [端到端神经源分离的进展,伊洛,2020] [音频源分离和语音增强,伊曼纽尔·文森特,2018年] [音频源分离,牧野昌司,2018年] [概述论文] 【概述幻灯片] [手册] 数据集 [数据集介绍] [WSJ0] [WSJ0-2mix] [WSJ0-2mix-extr] [WHAM&WHAMR] [LibriMix] [LibriCSS] [SparseLibriMix] [VCTK-2Mix] [CHIME5和CHIME6挑战赛] [音频 [Microsoft DNS挑战] [AVSpeech] [LRW]
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毕业论文:某图书馆系统的设计与实现(含答辩ppt),有论文和程序代码和答辩ppt,让你顺利拿到优秀毕业设计成绩,祝你成功。
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