# 深度学习能耗预测的实现步骤
## 流程概述
在进行深度学习能耗预测的项目中，我们通常需要经历以下几个步骤。这些步骤将帮助你逐步了解整个过程，并最终实现能耗预测模型。
| 步骤 | 描述 |
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摘要：公共建筑总面积不足城镇建筑总面积的4%，但总能耗却占全国城镇总耗电量的22%，公共建筑单位面积年耗电量达到70～300KWh，为普通居民住宅的10～20倍。公共建筑是节能大户和节能重点，做好公共建筑节能工作，对促进和带动全社会节能工作，实现节能减排目标，落实“转方式、调结构”重大战略具有重要意义。本文介绍西安科技大学北院能耗监测系统，采集现场的各类用能监测仪表，仪表就地组网后通过现场总线通讯
课程研究随笔
原创
2021-12-06 20:09:34
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能耗监测系统是一种用于监测和管理建筑物、工厂和设备能耗的技术。它通过传感器和数据采集设备监测能源消耗，帮助企业实时掌握能源使用情况，优化能源消耗，提高能源利用效率，降低能源成本，减少环境污染。该系统有助于节能减排。通过实时监测能源消耗，能够及时发现能源浪费和能源使用不规范的问题，进而采取有效的措施进行节能减排。例如，对于建筑物来说，可以通过调整温度、照明等设备的使用时间和方式，实现能源的最大利用效
# Python能耗预测
能耗预测是一项在工业、科学、生活中非常重要的任务。对于计划资源、优化运行和减少能源浪费来说，准确预测能耗是至关重要的。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行能耗预测，并提供相应的代码示例。
## 数据收集与处理
要进行能耗预测，首先需要收集并处理相关的数据。通常，我们需要收集能耗数据和影响能耗的因素数据。对于工业应用来说，可能需要收集温度、湿度、压力等传感器数
原创
2023-07-20 06:59:37
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课题研究随笔
原创
精选
2021-11-19 21:38:17
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一、检查显卡 ·查看自己的显卡配置是否能支持cuda，以及Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系: https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus ·nvidia与cuda需要满足关系： https://docs.nvidia.c ...
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2021-09-29 22:59:00
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能做深度预测或估计的网络好多，记一下，有时间一个个找源码和数据跑一遍。1，monodepth 无监督 有 tf 和 pytorch 代码 18，monodepth2 无监督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2Clément Godard小哥真是优秀！2，
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2023-09-08 16:24:57
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单神经元预测猫准确率为70%，实际上这个效果很一般，数据集的数据都是比较好的，类似这种： （我表情包随便截图的）回顾单神经元的构成： 1）传播函数，由输入x、偏置w、阈值b计算出a2）激活函数，将a映射到0~1之间的结果y，可理解为（是、否）的概率3）反向传播函数，通过y、label计算出dw、db（用以更新w和b）4）损失函数，计算y与label间的误差浅层神经网络的构成： 在浅层神经网络中，主
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2023-09-04 20:34:17
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# 深度学习与预测：一个实用的探索
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在各个领域内得到了广泛应用。尤其是在预测方面，比如天气预报、股市预测、甚至是疾病检测等，深度学习技术展示了其强大的能力和潜力。本篇文章将介绍深度学习在预测中的应用，结合简单的代码示例，帮助大家理解这一技术的基本原理和实践方法。
## 深度学习简介
深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的分支，它使用多
作者：Ivo Bernardo数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。当你想开启数据科学家的职业生涯时，应该学习哪些模型呢？本文中我们介绍了6个在业界广泛使用的模型。目前很多舆论对机器学习和人工智过度追捧，当你想建立预测模型时，这会让给你不禁思考，是不是只有很高阶的技术才能解决问题。但当你自己试着编程后才会发现，事实实际并非如此。作为一名数据工作者，你面临
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2023-08-22 13:00:08
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Use wechaty to apply pytorch model via WeChat.想法在跑深度学习模型时，我时常会感觉调用一个模型好复杂，需要写好长好长的代码，而我又没有学过小程序开发，于是想到做一个用微信快速调用模型的小玩意儿。本项目即是通过wechaty与微信通讯，利用fastapi中转数据并调用pytorch模型的实践。同时，目前该项目仅仅作为一个MVP（最小可行产品），功能可能并
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2023-08-22 14:38:23
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常规模型DNN常规的DNN模型，多层结构WDL【2016】特征的一阶结构与DNN部分并联，同时考虑了一阶特征和深度隐式的特征FNN【2016】使用FM预训练embeddingPNN【2016】增加内积、外积（outer product，张量积，注意与exterior product区分）结构，把内外积结构与一阶结构concat之后再进入多层神经网络，增加了特征之间的显式交叉程度DeepFM【201
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2023-07-23 18:58:03
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本文提出了一种新的深度学习结构，即注意图卷积序列到序列模型（AGC-Seq2Seq），将图卷积网络和注意机制集成到Seq2Seq框架中，以开发能够描述多步流量预测中时空相关性的预测模型。考虑到Seq2Seq模型的现有训练方法不适用于时间序列问题，我们在此提出的框架中设计了一种新的训练方法。AGC-Seq2Seq，该框架通过Seq2Seq模型和图卷积层从时空域协同提取特征。为了克服多步预测的挑战并捕
小叽导读：尽管业界对于图像处理和自然语言处理领域，在算法可解释性方向上已经取得了一些进展，但对于电商与广告领域，目前还是空白。另一方面，深度学习技术已经开始被大规模应用到广告业务中。广告是很多互联网现金流的重要来源，是核心业务。深度神经网络模型是核心业务中的核心模块，有效理解和评估这一“黑盒”算法变得非常重要。下面，我们针对可视化理解深度神经网络CTR预估模型进行探讨。主要作者：郭霖、叶卉、苏文博
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2023-10-24 22:09:41
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Deep learning over multi-field categorical data地址：https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一、问题由来 基于传统机器学习模型（如LR、FM等）的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案，其优点是模型简单，预测性能较好，可解释性强；缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息，目前一般通过特征工程来
1.车辆剩余续驶里程的定义 定义：电动汽车行驶过程中，从电池当前状态当完全放电状态，车辆能够行驶的距离。车辆剩余续驶里程主要由剩余可用能量和汽车未来能耗两个因素决定。在前面的研究中，我们可用利用安培积分法、速度对时间积分、KNN回归预测等方法准确预测出SOC，结合电压就可以估算出电池可用能量。车辆自身质量、结构及其零件的性能、电机效率、电池内阻消耗、胎压、造型这些因素都会对车辆的行驶阻力造成影响
paper：Efficient RGB-D Semantic Segmentation for Indoor Scene Analysis本文主要贡献在以下： 结合深度图像，提升仅用RGB图像分割的mIOU 设计一种结构，可用tensorRT实现，进而可在NX板上提升分割效率，比如有限计算能力和电池量的机器人场景 改进的ResNet-based encoder和decoder. 降低计算量，提升效
作者：龚志忠
于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点，各种各样的预测模型质量参差不齐，常常让人眼花缭乱，那么如何去评价一个模型的好坏，或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后，它到底靠不靠谱，值不值得去推广和使用呢？这是一个我们需要去好好考量的问题。一个好的疾病风险预测模型，它不只是简单的因变量和自变量的数学组合，它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点，这
机器之心报道编辑：杜伟、陈萍在深度学习方法应用广泛的今天，所有领域是不是非它不可呢？其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。过去几年，时间序列领域的经典参数方法（自回归）已经在很大程度上被复杂的深度学习框架（如 DeepGIO 或 LSTNet 等）更新替代。这是因为传统方法可能无法捕获长期和短期序列混合传递的信息，而深度学习方法的思路是掌握数据中的跨
