当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

AR模型最新视觉报道_m3u8视频可以永久保存(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

AR模型

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

FRM五月考季备考心得分享𐟓š 大家好！今天我想和大家分享一些关于FRM五月考季的备考心得，希望能帮到那些还没考完的小伙伴们。不同损失的处理方式首先，关于损失的处理方式，大家一定要搞清楚。EL（Expected Loss）是通过定价来处理的，而UEL（Unexpected Loss）则需要用资本金来覆盖。如果损失超过UEL，那就需要用到保险了。风险管理的本质风险管理不仅仅是防御性的，它更是主动选择承担的风险种类和水平。不要以为风险管理只是为了减少损失，它更是一种策略性的选择。尾部事件的可能性即使金融系统看起来很稳定，但时间一长，尾部事件还是有可能发生的。所以，大家一定要保持警惕。风险管理的三条线管理风险的三条线：业务条线（first line）、风险经理的每日监督（second line）和内审的定期独立审查（third line）。这三条线缺一不可，大家要重视。 RAROC的计算 RAROC（Reward/Risk）中，Risk代表经济资本。一般来说，RAROC要超过股东要求的必要回报率，也就是股权成本。次贷危机相关案例了解次贷危机的相关案例也很重要，比如雷曼、北岩银行和萨克森州这些案例都值得我们深入学习。 AR模型和MA模型 AR模型：ACF decay，PACF cutoff；MA模型：ACF cutoff，PACF decay；ARMA模型：ACF&PACF decay。这些模型的选择和使用也是考试的重点。多阶AR模型的平稳条件多阶AR模型平稳的条件是滞后多项式可逆。这个条件大家一定要记住。线性回归模型的检验线性回归模型检验的核心是检验残差项是否是白噪声，即检验残差项之间的相关系数是否等于0。大样本用BP test，小样本用LB test，两个test都服从卡方分布。线性时间趋势模型线性时间趋势模型中，amount是恒定的，而对数线性时间趋势模型中，growth rate是恒定的。这两个模型的区别大家要搞清楚。随机游走的检验检验是否存在随机游走，可以用ADF test。原假设是存在随机游走，备择假设是协方差平稳。正态分布的检验检验是否服从正态分布，可以用JB test。原假设是服从正态，备择假设是不服从正态。蒙特卡洛模拟中的降低标准误方法蒙特卡洛模拟中，降低标准误的方法有三种：增加抽样次数（成本高）、控制变量法（与原始变量高度正相关）和对偶法（与原始变量负相关）。机器学习中的监督学习与非监督学习在机器学习中，PCA、K均值聚类算法都是非监督学习，而支持向量机SVM、K最临近KNN都是监督式学习。最后，希望这些分享能帮到大家，祝大家都能顺利备考，考试顺利通过！加油！𐟒ꀀ

9步掌握ARMA，时间序列轻松！嘿，统计小白们！今天我们来聊聊如何用ARMA模型来分析时间序列数据。别担心，我会一步一步指导你，让你也能轻松上手。具体来说，我们需要经历以下9个步骤：绘制时间序列图 𐟓Š 首先，画出你的时间序列图，这样可以初步判断序列是否有明显的趋势或周期性。毕竟，了解数据的外观是很重要的。随机性检验 𐟎𒊦Ž夸‹来，通过LB test等随机性检验来判断序列是否为白噪声。只有当你拒绝原假设时，才说明序列不是白噪声，继续建模才有意义。平稳性检验 𐟚𖢀♂️ 用DF test或ADF test来检验序列是否平稳。如果拒绝原假设，说明序列非平稳，需要通过差分等手段使其平稳化。只有不拒绝原假设，序列平稳，才能继续建模。求自相关函数 𐟓ˆ 求出该平稳非白噪声序列的ACF和PACF，并绘制成图。这样可以帮助你更好地理解数据的性质。识别ARMA模型 𐟕𕯸‍♀️ 根据ACF或PACF图来识别ARMA模型。如果ACF拖尾PACF截尾，选择AR模型；如果ACF截尾PACF拖尾，选择MA模型；如果两者都拖尾，选择ARMA模型。估计参数 𐟧𜰨补ž‹中的未知参数值。这一步需要用到一些数学和统计知识，但不用担心，软件会自动帮你完成。检验模型有效性 𐟔 主要是对模型残差进行白噪声检验。希望你不拒绝原假设，这样说明残差序列为白噪声，模型对序列信息的提取是充分的。如果拟合模型不能通过检验，需要重新选择模型再拟合，随后再重复模型检验步骤。模型优化 𐟌Ÿ 如果模型通过检验，仍然可以拟合其它模型，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型（通过AIC，BIC等准则）。预测未来走势 𐟔œ€后，利用最优模型来预测序列的未来走势。这一步是最有趣的，因为你将能够看到你的模型如何预测未来的数据。好了，这就是ARMA模型的建模步骤。希望这篇指南能帮到你，让你在时间序列分析中不再迷茫。祝你建模顺利！𐟚€

数学建模竞赛必备模型与算法详解嘿，大家好！距离数学建模国赛还有一个月的时间，很多同学都在抓紧时间准备。今天，我想和大家分享一些数学建模竞赛中常见的模型和算法，希望能帮到你们！预测与预报 𐟓ˆ 预测与预报在数学建模中占据着非常重要的地位。以下是一些常用的预测模型：灰色预测模型：这个模型特别适合数据样本点少的情况，尤其是当数据呈现指数或曲线形式时。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然这个模型比较复杂，但它可以找到原始数据变化速度之间的关系，然后通过公式推导转化为原始数据的关系。不过，如果你的数学功底不是特别好，可能会有点吃力。马尔科夫预测：这个模型适用于序列之间没有信息传递的情况，数据与数据之间随机性强，相互不影响。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递。AR模型、MA模型、ARMA模型、周期模型、季节模型等都属于这个范畴。小波分析预测：这个模型特别适合数据无规律、海量数据的情况。通过分离出周期数据和规律性数据来进行预测。神经网络预测：大量的数据不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。建议作为检验的办法。混沌序列预测：这个模型比较难掌握，数学功底要求高。评价与决策 𐟎𛷤𘎥†𓧭–在数学建模中也是非常重要的部分。以下是一些常用的评价与决策模型：主成分分析：经常用，需要掌握。用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：经常用，需要掌握。用于做决策，比如去哪旅游，通过指标综合考虑做出决策。模糊综合评判：经常用，需要掌握。用于评价一个对象优良中差等层次评价，比如评价一个学校。投影寻踪综合评价法：揉合多种算法，比如遗传算法、最优化理论等。秩和比综合评价法：经常用，需要掌握。用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。数据包络（DEA）分析法：优化问题，对各省发展状况进行评判。方差分析、协方差分析等：方差分析用于看几类数据之间有无差异，差异性影响；协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素。关联与因果 𐟔— 关联与因果在数学建模中也是不可或缺的部分。以下是一些常用的关联与因果模型：灰色关联分析方法：样本点的个数比较少时使用。 Sperman或Kendall等级相关分析：用于考虑多个因素对问题的影响。 Person相关：样本点的个数比较多时使用。 Copula相关：比较难，主要用于金融数学和概率数学。典型相关分析：用于问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密。结语 𐟓š 希望这些模型和算法能帮到你们，让你们在数学建模竞赛中取得好成绩！如果你们不知道怎么准备，没有思路，不妨看看这些内容，思路会打开很多。记住，先从模仿开始，先学走，再奔跑！加油！𐟒ꀀ

时间序列预测，五模齐发！在时间序列预测中，选择合适的模型至关重要。以下是五种高精度的模型，帮助你更好地应对时间序列预测问题： 1️⃣ SARIMA（季节性自回归集成移动平均模型）：在ARIMA的基础上，增加了对季节性变化的处理，特别适合预测具有季节性特征的时间序列。 2️⃣ LSTM（长短时记忆网络）：这是一种专为处理长时间序列数据而设计的循环神经网络模型，凭借其强大的记忆能力，在时间序列预测中表现出色。 3️⃣ Prophet：由Facebook开发的模型，能够自适应地考虑趋势、季节性和节假日等因素，非常适用于各种时间序列预测场景。 4️⃣ XGBoost：基于决策树的集成学习模型，不仅适用于回归和分类问题，也能够在时间序列预测中提供良好的性能。 5️⃣ VAR（向量自回归模型）：适用于多变量时间序列预测，能够考虑多个时间序列之间的因果关系，适用于复杂的时间序列数据。选择模型时，应根据具体的数据和预测需求来挑选最合适的模型。希望这些建议能帮助你找到最适合的时间序列预测模型！

计量经济学：时间序列模型全解析 𐟓Š 时间序列定义时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据。简单来说，就是同一指标在不同时间点的观测值。时间序列分析的目的是揭示这些数据背后的规律和趋势。 𐟔 白噪声与随机游走白噪声是一种没有模式或趋势的随机波动。而随机游走则是指时间序列中的每一个新值都是从前一个值随机生成的，没有固定的模式或趋势。 𐟓ˆ AR模型、MA模型、ARMA模型 AR模型（自回归模型）：通过将当前值与过去值的线性组合来预测未来值。 MA模型（移动平均模型）：通过将当前值与过去值的平均值来预测未来值。 ARMA模型（自回归移动平均模型）：结合了AR和MA模型的优点，适用于具有自相关性和移动平均性的时间序列。 𐟓Š 平稳性检验平稳性检验是时间序列分析中的重要步骤。通过检验时间序列的均值、方差和自协方差是否稳定，来判断该序列是否具有平稳性。 𐟔⠁RMA模型定阶 ARMA模型的定阶是指确定模型中的参数p和q的值。这通常通过观察自相关函数和偏自相关函数的图形来实现，选择合适的p和q值使得模型能够最好地拟合数据。 𐟓Š 单整、协整与协整检验单整：当时间序列经过差分后变得平稳时，称该序列为单整。协整：如果两个或多个非平稳时间序列的线性组合是平稳的，那么这些序列是协整的。协整检验：用于检验时间序列之间是否存在长期均衡关系。通过这些步骤，我们可以更好地理解和预测时间序列数据，为决策提供有力的支持。

环艺设计灵感与效率提升全攻略 𐟎蠧𕦄Ÿ网站： ✨ Pinterest - 探索无尽的设计灵感 ✨ Behance - 发现国际设计案例 ✨ 谷德设计网 - 中国建筑空间案例精选 ✨ MoooL - 全球景观设计风采 ✨ 拓者设计 - 中国室内设计案例 ✨ DINZ德国室内设计网 - 全球精品空间设计 ✨ ACS创意空间 - 新锐设计师作品 ✨ 如室 - 室内作品库 ✨ 大作网 - 国内版Pinterest ✨ S时刻设计网 - 空间设计案例 ✨ 站酷 - 中国设计师交流平台 ✨ ARCHINA - 工装室内作品案例 ✨ Bright.Bazaar - 欧洲个人设计师室内分享 ✨ House Beautiful - 著名室内设计杂志 𐟏— 模型网站： ✨ 3D溜溜网 - 模型库，贴图材质，3D光域网 ✨ 知末知 - 模型、材质贴图、CAD、插件 ✨ 建E网 - 模型，云渲染，VR全景，AI助手 ✨ 欧模网 - 贴图、材质、模型库 ✨ 3D Warehouse - 中国室内案例及图纸 ✨ Textures - 3D贴图素材及纹理 ✨ Ies Library - 照明设计，灯光下载 ✨ 3D侠 - 家装、公装、场景、户外 ✨ CG模型网 - 3d Max、maya、c4d模型 ✨ 3D学苑 - 模型、材质、光域网、插件、教程 ✨ 青模网 - 案例、模型、材质、后期、CAD ✨ 模大狮 - 展厅模型，展厅报价 ✨ U模型 - 展厅模型，贴图，落地图 𐟎蠨‰𒥽駽‘站： ✨ 中国色 - 传统色彩美学，故宫色彩 ✨ Coolors - 快速配色方案，创意无限 ✨ 日本传统色 - 原色、和色、洋色等大辞典 ✨ Adobe Color - 插画色彩，绝妙配色 ✨ Color Lovers - 世界色彩讨论平台，前沿调色板 ✨ Color Hex - 莫兰迪色系方案，高级感配色

金融计量学EViews实证分析指南 𐟓Š 实训内容：数据收集与预处理：收集某一金融市场（如股票市场、债券市场或外汇市场）的历史数据，包括收盘价、收益率、波动率等关键指标。对数据进行清洗和预处理，消除异常值和缺失值。差分方程与动态模型：利用差分方程对时间序列数据进行建模，分析数据中的动态特性。构建并估计一个简单的滞后模型，解释其经济含义。平稳AR模型与平稳ARMA模型：使用平稳AR模型和平稳ARMA模型对时间序列数据进行拟合。比较不同模型的拟合效果，选择最优模型，并解释模型的经济学意义。 GARCH模型：利用GARCH模型对金融市场的波动率进行建模。估计模型的参数，并解释模型如何捕捉市场的波动聚集现象。向量自回归(VAR)模型：选取多个金融市场指标，构建VAR模型。分析各变量之间的动态关系，进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验所选金融市场指标之间是否存在协整关系。如果存在协整关系，构建误差修正模型，并解释其经济学含义。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测。评估模型的预测性能。 𐟓‹ 实训要求：学生需要按照上述实训内容逐一完成，确保每个步骤都有详细的操作和结果记录。实训过程中应注重模型的经济学解释，而不仅仅是技术操作。预测结果应基于模型的实际表现，不得人为调整。提交的实训报告应包含数据描述、模型构建过程、结果展示和经济学解释等内容。 𐟓ˆ 示例分析：单位根检验：对深证成指收盘价序列进行ADF检验，结果显示存在单位根，说明序列非平稳。差分方程建模：对深证成指收盘价序列进行一次差分后，建立AR模型，结果显示模型拟合效果良好。 GARCH模型：利用GARCH模型对深证成指的波动率进行建模，估计参数后发现模型能有效捕捉市场的波动聚集现象。 VAR模型：选取多个金融市场指标构建VAR模型，分析各变量之间的动态关系，并进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验深证成指与上证指数之间是否存在协整关系，结果显示存在协整关系，构建误差修正模型后发现短期波动会向长期均衡调整。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测，并评估模型的预测性能。

上海电影公告，拟以现金形式收购控股股东上影集团、上美影分别持有的公司控股子公司上影元（上海）文化科技发展有限公司14%、5%股权，对应转让价格预计分别为不超过4902.8万元、1751万元。本次交易完成后，上影元股权结构为公司持股70%，上美影持股30%。上影元与多家大模型公司建立深度合作，联动公司参与发起设立的上影新视野基金，目前已布局如“AI+社交”“AI+游戏”“AI+短剧”等泛娱乐产品，以及AI+情感陪伴、AI+互动叙事内容体验等产品商业化应用，是公司在AI和AR/VR/XR/MR等领域落地的重要支撑。

自然语言处理（NLP）进阶指南如果你觉得这篇文章对你有帮助，别忘了点赞和关注哦！感谢你的支持~ 现代NLP模型 𐟓š Transformer模型：了解Transformer的基础结构是关键，包括自注意力、位置编码和多头注意力。动手实现一个Transformer模型，并尝试应用于翻译等任务。预训练语言模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是双向注意力和掩盖语言模型的代表。GPT（Generative Pre-trained Transformer）则是自回归模型和生成任务的典范。还有其他预训练模型如RoBERTa、XLNet、T5等，都值得一探究竟。 NLP项目实战 𐟚€ 文本分类：新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等项目都是不错的实践机会。序列到序列任务：机器翻译、摘要生成、对话系统等任务都可以通过序列到序列模型来实现。文本生成：文本补全、文章生成、对话生成等任务都是文本生成的应用场景。信息抽取：命名实体识别（NER）、关系抽取、事件检测等任务都需要从文本中提取信息。进阶与研究方向 𐟔 多语言处理：处理多语言数据的挑战和解决方案是自然语言处理的一个重要方向。大规模预训练和微调：如何针对特定任务微调大规模预训练模型是一个值得研究的问题。对抗性学习和鲁棒性：提高模型在面对对抗样本和噪声数据时的鲁棒性是增强模型性能的关键。工具与资源 𐟛 ️ 常用数据集：IMDB、20 Newsgroups、SQuAD、GLUE等都是经典的NLP数据集。在线课程和教材：Coursera、Udacity、edX上的NLP课程都是学习的好资源。经典教材如《Speech and Language Processing》、《Deep Learning for Natural Language Processing》也值得一读。研究论文与文档：ACL、EMNLP、NAACL等会议论文以及ArXiv上的最新研究动态都是获取最新研究成果的好途径。总结 𐟓 这条学习路线从基础理论到实际操作，涵盖了自然语言处理的各个方面。通过系统的学习和项目实践，你将逐步掌握NLP的关键技术和应用，为未来深入研究或实际工作打下坚实基础。

专栏内容推荐

1536 x 1536 · png
11 AR模型举例 | 金融时间序列分析备课笔记
素材来自:math.pku.edu.cn
1024 x 684 · png
模型とARを組み合わせた映像技術！動画事業本部のAR研究 | ギークス株式会社
素材来自:recruit.geechs.com

741 x 714 · png
时间序列分析（二）:AR 模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
684 x 465 · jpeg
AR回归模型详解 - 程序员大本营
素材来自:pianshen.com

1536 x 1536 · png
11 AR模型举例 | 金融时间序列分析备课笔记
素材来自:math.pku.edu.cn
素材来自:youtube.com

2048 x 1218 · jpeg
アプリ「建築模型 AR」 - 建築模型 BENA
素材来自:bena.jp
1220 x 478 · png
[NLP]AR模型与AE模型 - 走看看
素材来自:t.zoukankan.com

1536 x 1536 · png
11 AR模型举例 | 应用时间序列分析备课笔记
素材来自:math.pku.edu.cn
800 x 600 · png
时间序列预测基础教程系列(7)_如何用自回归模型(AR)预测时间序列预测(Python)_ar模型 sklearn-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1170 x 2532 · jpeg
3D模型怎么AR展示？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1003 x 480 · jpeg
模型とARを組み合わせた映像技術！動画事業本部のAR研究 - ギークス株式会社採用サイト
素材来自:recruit.geechs.com

1536 x 1536 · png
11 AR模型举例 | 金融时间序列分析备课笔记
素材来自:math.pku.edu.cn
1536 x 1536 · png
11 AR模型举例 | 金融时间序列分析备课笔记
素材来自:math.pku.edu.cn

719 x 353 · png
现代信号处理——AR模型谱估计_yule-walker-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

631 x 346 · png
现代信号处理——AR模型谱估计_yule-walker-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1536 x 904 · jpeg
アプリ「建築模型 AR」 - 建築模型 BENA
素材来自:bena.jp
1344 x 960 · png
11 AR模型举例 | 应用时间序列分析备课笔记
素材来自:math.pku.edu.cn

1120 x 840 · png
AR 预测模型的 Matlab 实现（超详细建模流程） - 代码天地
素材来自:codetd.com
2295 x 1362 · jpeg
アプリ「建築模型 AR」 - 建築模型 BENA
素材来自:bena.jp

1536 x 1536 · png
11 AR模型举例 | 应用时间序列分析备课笔记
素材来自:math.pku.edu.cn
741 x 730 · jpeg
时间序列分析（二）:AR 模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

951 x 366 · jpeg
时间序列模型(二)：AR模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1170 x 2532 · jpeg
3D模型怎么AR展示？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1920 x 1080 · jpeg
Sketchbox：会画图就能使用的AR建模应用
素材来自:sohu.com

1444 x 994 · png
[NLP]AR模型与AE模型 - 走看看
素材来自:t.zoukankan.com
828 x 361 · png
ARMA模型性质之平稳AR模型得统计性质_ar(2)模型的方差-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

300 x 424 · gif
AR模型功率谱估计的MATLAB实现
素材来自:zhuangpeitu.com
640 x 360 · jpeg
你想知道的关于AR 设计的基础知识，这篇都有了！ - 优设-UISDC
素材来自:uisdc.com

782 x 522 · png
[时间序列分析][4]--AR模型,MA模型,ARMA模型介绍 - WMN7Q - 博客园
素材来自:cnblogs.com
884 x 230 · png
[20200620]AR模型的参数估计_r语言建立ar(4)模型得到参数估计值-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

677 x 182 · jpeg
AR回归模型详解 - 程序员大本营
素材来自:pianshen.com

1134 x 728 · png
金融时间序列分析：4. AR自回归模型
素材来自:ngui.cc
698 x 384 · jpeg
【NLP每日干货分享】之大模型概念解读 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

640 x 360 · jpeg
AR案例教学_腾讯视频
素材来自:v.qq.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)