XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArima
LSTM-ARIMA作为算法投资策略的混合方法
从其他输入和其他输入中获得的预测获得。使用从2000年1月至2023年8月的每日频率数据跨越三个股权指数（标准普尔500，FTSE 100和CAC 40）的算法。测试的体系结构基于步行前进过程，该过程用于使用随机搜索和对算法进行回测的超参数调谐阶段。最佳模型的选择是基于适当选择的性能指标来确定的，该指标将重点放在风险调整后的回报量度上。我们考虑了两个
SDSC3027：智能物流和运输
引入物流和供应链系统的高级方法预测（例如Arima，Lasso技术，时空时间序列分析，人工神经网络等）Inventory and supply chain management Bullwhip effect, square root law for bullwhip effect Transportation systems and networks Mathematical programming techniques in logistics and supply chain Vehicle Routing Problems, Traveling Salesman Problems Reversed Logistics, quantitative models for reversed logistics Data-driven technologies in autonomous driving systems Real-time traffic monitoring and control problems and techniques Computer vision techniques in smart transportation systems
基于百度指数的“AI+教育”文章关注度分析及预测——以贵州省为例
摘要：研究民族地区“人工智能+教育”关注度对于我国推动西部地区教育新模式与现代技术的融合发展具有重要意义。贵州省是少数民族聚居地区，位于我国西南腹地，其发展智能教育对全国乃至整个地区都有较强的启示作用。因此，本文选取了2013—2020年贵州省“人工智能+教育”百度指数，利用弹性系数法分析其网络关注度的时空特征，并在此基础上构建ARIMA模型对其未来发展进行预测。研究结果表明，社会公众对“人工智能+教育”的关注度在时间和空间上存在明显差异。随后，根据预测结果，本文为国家推动西部民族地区教育可持续发展提出了相关建议。
2019 年至 2023 年坦桑尼亚 5 型磷酸二酯酶抑制剂治疗勃起功能障碍的使用趋势
在这项回顾性纵向研究中，2019 年至 2023 年期间进口的西地那非和其他类似 PDE5I 的数据来自坦桑尼亚药品和医疗器械管理局 (TMDA)。使用 Microsoft Power BI Desktop 进行预处理和可视化，并使用 IBM SPSS Statistics for Windows，版本 26（2019 年发布；IBM Corp.，美国纽约州阿蒙克）进行进一步分析。通过曲线拟合、Holt 线性趋势模型和自回归积分移动平均 (ARIMA) 模型确定使用趋势。使用世界卫生组织 (WHO) 解剖治疗化学 (ATC) 分类系统和世卫组织药物统计方法合作中心认可的 DDD 方法计算每 1000 名居民 (DID) 的定义日剂量 (DDDS)。
ece-Programme-2024.pdf
，日本，日本和伦敦大学的大阪大学约瑟夫·霍尔达恩博士，英国伦敦大学和大学教授，朱福和东京大学校长，日本东京大学，日本教授安妮·博丁顿教授，IAFOR副总裁兼执行副总裁，IAFOR＆MIDDLESEX大学，英国弗吉尼亚州教授，弗吉尼亚州教授，美国弗吉尼亚州教授。密歇根大学，美国和NACDA衰老教授格兰特·布莱克计划计划，日本，日本教授Dexter Da Silva，Keisen大学，日本基森大学，日本教授Baden Offord，人权教育中心，Curtin University，Curtin University＆Curtin Cultrucation＆Australasia Australasia＆Australasia Australasia and Cruparasia＆S. Ravitch S. Ravitch S. Ravitch S. Ravitch S. Ravitch S.，日本，日本和伦敦大学的大阪大学约瑟夫·霍尔达恩博士，英国伦敦大学和大学教授，朱福和东京大学校长，日本东京大学，日本教授安妮·博丁顿教授，IAFOR副总裁兼执行副总裁，IAFOR＆MIDDLESEX大学，英国弗吉尼亚州教授，弗吉尼亚州教授，美国弗吉尼亚州教授。密歇根大学，美国和NACDA衰老教授格兰特·布莱克计划计划，日本，日本教授Dexter Da Silva，Keisen大学，日本基森大学，日本教授Baden Offord，人权教育中心，Curtin University，Curtin University＆Curtin Cultrucation＆Australasia Australasia＆Australasia Australasia and Cruparasia＆S. Ravitch S. Ravitch S. Ravitch S. Ravitch S. Ravitch S.
预测未来30年中G20国家的生态足迹
生态足迹评估了可再生资源的可用性与这些资源消费程度之间的差异。在过去的几十年中，历史记录显示资源可用性的下降加速了。基于国家足迹和生物能力帐户，该分析旨在在30年的时间内推进G20国家生态足迹的预测。我们采用了Python中实施的时间序列预测方法，其中包括模块化回归（Prophet）和自回归集成移动平均线（Arima＆Auto-Arima）方法。我们评估并结合了这三种方法的性能。结果表明，在G20的最大经济体中，只有四个国家预计到2050年将具有积极的生态足迹平衡。这些国家共享大土地区域的共同点和中等的人口增长预测。但是，指标的总体趋势表明它将继续下降。
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
c9020-认证供应链需求计划预测...
此认证供应链需求计划与预测专业人员 (CSCD™) 计划旨在为您提供强大的学习体验，并将您打造成需求计划与预测专家。该计划将为您提供掌握需求计划与预测艺术所需的知识，包括最新的统计模型和技术，如回归分析和指数平滑法。通过全面了解如何从供应链中所有相关利益相关者收集数据，您将能够使用强大的工具（如指数平滑法 (ETS) 和自回归综合移动平均线 (ARIMA)）准确预测销售并满足客户需求。您将学习如何构建有意义的关键绩效指标 (KPI) 和指标来衡量需求计划和预测流程的有效性，以及如何简化供应链流程以提高效率和提升绩效。此外，您还将获得将销售与运营计划 (S&OP) 数据转化为可操作见解的技能，从而提高客户满意度和成功率。
量子计算机上的时间序列分析
摘要 — 由于量子电路上的旋转分量，一些基于变分电路的量子神经网络可以被认为等同于经典的傅里叶网络。此外，它们还可用于预测连续函数的傅里叶系数。时间序列数据表示变量随时间的状态。由于一些时间序列数据也可以被视为连续函数，我们可以预期量子机器学习模型能够成功地对时间序列数据执行许多数据分析任务。因此，研究用于时间数据处理的新量子逻辑并分析量子计算机上数据的内在关系非常重要。在本文中，我们使用需要少量量子门的简单量子算子，通过 ARIMA 模型对经典数据预处理和预测进行量子模拟。然后，我们讨论了未来的方向以及可用于量子计算机上时间数据分析的一些工具/算法。