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Predicting Vehicle Trajectory by Cesar Barrios, Yuichi Motai，车辆轨迹预测经典书籍
Predicting Vehicle Trajectory by Cesar Barrios, Yuichi Motai，车辆轨...
车辆轨迹预测
卡尔曼滤波
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更新于2023-05-27
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最新车辆轨迹预测经典书籍，采用多模型进行卡尔曼滤波，结合地图信息进行卡尔曼滤波，结合航迹推断进行卡尔曼滤波，采用智能手机进行轨迹推断等各种方法进行轨迹预测
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1. "Stock Price Prediction Using LSTM Recurrent Neural Network" by Xiao-Juan Zhang, Zhi-Hua Zhou, and Ming-Jie Zhang, published in IEEE Access in 2018. This paper applies an LSTM model to predict st
Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes读书报告
Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes读书报告。初涉该领域，很多不懂，文章理解错误之处，还望支出，交流学习。
predicting patient outcomes with graph representation learning
随着医疗技术的不断发展和数据的不断积累，如何快速而准确地预测患者的治疗结果成为了医学界的一个重要问题。而基于图表示学习的方法正是近年来受到广泛关注的一种能够有效解决这个问题的技术。 基于图表示学习的方法旨在通过将数据转化为图的形式，进而对图进行学习，从而提取出具有代表性的特征信息。在医疗领域，这种方法可以将患者的病情、治疗与生活等方面的数据表示为图，并通过图的学习提取出潜在的特征信息，进而预测患
轴承是机械设备旋转运行的重要部件，实时掌握轴承的运行状态，根据现有状态预判未来运行状态，指导工程技术人员及时对机械设备进行维护保养具有重要意义。现有网络识别精度有待提高，为了能够更加精确的预测轴承未来的运行状态，实现轴承不同剩余寿命预测工作，本文提出了一种Transformer编码层与LSTM长短记忆神经网络（Long short-term memory）相结合的Transformer-LSTM（Transformer encoder with LSTM）神经网络预测模型。首先，该模型从原始数据中提取轴承的径向振动加速度信号，构建原始数据集，并将数据集进行归一化输入训练网络。之后，对原始Transformer的解码层进行重构，将原始解码层替换为线性整流后的LSTM长短记忆神经网络，最终实现轴承寿命数据的串并行预测处理。实验结果表明Transformer-LSTM神经网络能够精准预测长、中、短不同失效时间的轴承寿命，提升了轴承寿命预测模型的泛化性。 翻译成英文
请用英文回答：轴承是机械设备旋转运行的重要部件，实时掌握轴承的运行状态，根据当前状态预判未来运行状态，指导工程技术人员及时对机械设备进行维护保养具有重要意义。现有网络识别精度有待提高，为了能够更加精确地预测轴承未来的运行状态，实现轴承不同寿命状态的精准识别，本文提出一种基于深度神经网络的轴承寿命预测方法。首先，利用频谱分析等方法对轴承振动信号进行特征提取，将信号的时域、频域、时频域特征提取出来，然
有没有财务困境的相关高水平参考文献
有很多关于财务困境的高水平参考文献。 一些经典的研究包括: 1. "Financial Distress and Corporate Performance" by Edward Altman，这篇文章提出了 Altman Z-Score 模型，用于评估公司财务困境的风险。 2. "Early Warning of Bank Failure: An Application of Financi
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帮我找几篇多分类逻辑回归原理论文
好的，我可以为您找到一些多分类逻辑回归原理的论文。以下是一些相关的论文： 1. "A Comparative Study of Multi-class Logistic Regression and Support Vector Machines for Text Categorization" by X. Zhang and Y. Li 2. "Multi-class Logistic Reg
请帮我找一篇关于蛋白质功能预测的英文毕业论文，提供其名称即可
我为您推荐一篇名为"Predicting Protein Function Using Machine Learning"的论文，它是由哈佛大学生物与生化系学生威尔·贝斯特撰写的，讨论了利用机器学习技术预测蛋白质功能的研究。
深度学习在真菌RNA-Seq上的已经有的研究包括哪些？
以下是深度学习在真菌RNA-Seq上已经有的一些研究： 1. "DeepFungi: A Deep Learning Framework for Efficient Prediction of Fungal RNA-Seq Expression Levels" - 该研究利用深度学习框架DeepFungi，通过学习基因编码的RNA-Seq表达谱，预测真菌特定基因的表达水平。 2. "A dee
如果您正在寻找关于财务和会计相关的论文题目，以下是一些可能对您有帮助的选项： "The Impact of International Financial Reporting Standards (IFRS) on Financial Statements" "An Analysis of Earnings Management Techniques Used by Companies" "The Effect of Corporate Governance on Financial Performance" "Financial Statement Fraud Detection using Artificial Intelligence Techniques" "The Role of Audit Committees in Corporate Governance" "An Examination of the Reliability of Financial Ratios in Predicting Corporate Bankruptcy" "The Evolution of Accounting Standards: From Local GAAP to IFRS" "The Impact of Taxation on Corporate Financial Decision Making" "Environmental, Social and Governance (ESG) Disclosure and Its Effect on Financial Performance" "Blockchain Technology and Its Impact on the Accounting Industry" 这些题目仅供参考，您可以根据自己的兴趣和研究方向进行适当修改。希望这些题目对您有所帮助！将这段文字翻译为中文
You are ChatGPT，一个由OpenAI训练的大型语言模型。 知识截止日期：2021年9月 当前日期：2023年2月15日 如果您正在寻找关于财务和会计相关的论文题目，以下是一些可能对您有帮助的选项： - "国际财务报告准则（IFRS）对财务报表的影响" - "公司利润管理技术的分析" - "公司治理对财务绩效的影响" - "利用人工智能技术进行财务报表欺诈检测" - "审计委员会在
把“本文研究的主要内容包括：利用遗传神经网络模型对城市公交系统车站的客流量进行预测；研究影响城市公交系统车站客流量的因素,并提出相应的预测模型；对比不同的遗传神经网络模型在预测城市公交系统车站客流量方面的效果,并选择最优的模型；利用所得的预测结果为城市公交系统的运营提供参考,提高运营效率。”翻译成英文
The main contents of this study include: using genetic neural network models to predict the passenger flow of urban public transportation system stations; studying the factors that affect the passenge
Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics
Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python (FT Press Analytics) By 作者: Thomas W. Miller ISBN-10 书号: 0133886557 ISBN-13 书号: 9780133886559 Edition 版本: 1 出版日期:
翻译：In this thesis, we use latent semantic indexing (LSI, an information retrieval technique) [7] to retrieve the relationship among proteins from protein interaction networks. LSI can solve synonymy (many ways to express a given concept) and polysemy (words have multiple meanings) problems in information retrieval (IR). This property is also useful for solving our problem. Our experimental results show that our method indeed overcomes the problems about predicting protein functions using protein interaction networks.
我们在这篇论文中使用潜在语义索引（LSI，一种信息检索技术）[7]从蛋白质互作网络中检索蛋白质之间的关系。 LSI可以解决信息检索（IR）中的同义词（表达给定概念的许多方式）和多义词（单词有多种含义）问题。 这个属性对于解决我们的问题也很有用。 我们的实验结果表明，我们的方法确实克服了使用蛋白质互作网络预测蛋白质功能的问题。
Machine Learning for OpenCV 原版PDF by Beyeler
I'm glad you're here. It's about time we talked about machine learning. Machine learning is no longer just a buzzword, it is all around us: from protecting your email, to automatically tagging friends
“具体如下，Nancy L Nihan、Kjell O Holmesland 探讨了开发的时间序列技术在短期交通量预测中的应用”把这一句话换一种说法，但意思要保持不变
Nancy L Nihan and Kjell O Holmesland have discussed the application of time series techniques developed for predicting short-term traffic volume.
如何通过果树冠层体积和表面积计 算出喷雾量，请提供计算公式以及中文期刊论文出处 作者姓名 发表时间和对应期刊链接
可以使用气象学家哈里·里奇（Harley H. Richards）和杰夫·萨维斯（Jeffrey S. Savage）在《农业气象》（Agricultural Meteorology）期刊上发表的论文《植物叶片面积和植物体积预测喷雾量的模型》(A Model for Predicting Sprinkling Volume From Leaf Area and Plant Volume)中提出的
改写这段文字This paper investigates a phenomenon where query- based object detectors mispredict at the last decoding stage while predicting correctly at an intermediate stage. We review the training process and attribute the overlooked phenomenon to two limitations: lack of training emphasis and cascading errors from decoding sequence. We design and present Selective Query Recollection (SQR), a simple and effective training strategy for query-based object detec- tors. It cumulatively collects intermediate queries as decod- ing stages go deeper and selectively forwards the queries to the downstream stages aside from the sequential struc- ture. Such-wise, SQR places training emphasis on later stages and allows later stages to work with intermediate queries from earlier stages directly. SQR can be easily plugged into various query-based object detectors and sig- nificantly enhances their performance while leaving the in- ference pipeline unchanged. As a result, we apply SQR on Adamixer, DAB-DETR, and Deformable-DETR across various settings (backbone, number of queries, schedule) and consistently brings 1.4 ∼ 2.8 AP improvement.
本文研究了一种现象，即在预测中间阶段正确的情况下，在最后的解码阶段出现查询基础目标检测器误判的情况。我们回顾了训练过程，并将被忽视的现象归因于两个限制：缺乏训练重点和解码序列中的级联错误。我们设计并提出了选择性查询回收（SQR），这是一种简单而有效的查询基础目标检测器训练策略。随着解码阶段的加深，它累积收集中间查询，并选择性地将查询转发到下游阶段，除了顺序结构之外。因此，SQR将训练重点放在后期阶
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