AbutionGraph是图特摩斯科技自研的首款GraphHOLAP图数据仓库，面向大规模实时图查询分析，在传统静态数据图谱的基础上，时序多维的动态知识图谱是其一大特色，从底层构建解决和优化一些既往图数据库无法完成的任务，是一款原生图存储系统。维度是数据库的概念，标签是业务上的概念，是对应关系。在大多数场景中，知识数据往往是多维的，就拿以人为中心的图谱画像来说，每个人的数据（金融、购物、出行等）都
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2024-07-30 13:01:54
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?1 概述CBAM(CBAM-CNN)是一种用于计算机视觉领域的卷积神经网络结构，它能够有效地从图像中学习关注和调整。CBAM模型结合了通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）两个部分，用于提升卷积神经网络的性能。通道注意力模块（CAM）旨在通过学习不同通道之间的相关性，为每个通道分配适当的注意力权重。该
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2024-09-20 12:06:45
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数据集首先介绍一下我们的数据集，可以在我的github下载 该数据集是一个污染数据集，我们需要用该多维时间序列去预测pollution这个维度构建训练数据首先我们删去数据中date,wnd_dir维（注:为了演示方便故不使用wnd_dir，其实可以通过代码将其转换为数字序列）data = pd.read_csv("./pollution.csv")
data = data.drop(['date'
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2024-08-08 21:58:29
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多维分析就是针对一个事先准备好的数据立方体实施旋转、切片（切块）、钻取等交互操作的过程，经常也被直接称为OLAP。它的后台运算在结构上很简单，如果用SQL语法描述，大体形式为：SELECT D,…, SUM(M), … FROM C WHERE D’=d’ AND … GROUP BY D,…即对立方体按某些维度分组汇总某些测度。其中C是数据立方体，D,…是选出维度，M,…是聚合测度，聚合函数也可
【Wyn Enterprise BI知识库】 认识多维数据建模与分析 ZT
与业务系统类似，商业智能的基础是数据。但是，因为关注的重点不同，业务系统的数据使用方式和商业智能系统有较大差别。本文主要介绍的就是如何理解商业智能所需的多维数据模型和多维数据分析。 数据立方体多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型
导读最近在梳理文本分类的各个神经网络算法，特地一个来总结下。下面目录中多通道卷积已经讲过了，下面是链接，没看的可以瞅瞅。我会一个一个的讲解各个算法的理论与实践。目录暂定为：多通道卷积神经网络（multi_channel_CNN）深度卷积神经网络（deep_CNN）基于字符的卷积神经网络（Char_CNN）循环与卷积神经网络并用网络（LSTM_CNN）树状LSTM神经网络（Tree-LSTM）Tra
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2024-10-14 08:58:15
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论文标题： OMNI-SCALE CNNS: A SIMPLE AND EFFECTIVE KERNEL SIZE CONFIGURATION FOR TIME SERIES CLASSIFICATION 论文链接： https://openreview.net/forum?id=PDYs7Z2XFGv 代码链接： https://github.com/Wensi-Tang/OS-CNN摘要感受野
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2023-11-26 23:41:17
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近几年大数据和人工智能技术逐渐成熟，运维领域多年来面临的困境有望得到突破。AIOps就是在这样一个环境下自然孕育而生。IT运维数据天生就有数据量大，维度多，时序等特征，结合人工智能算法，通过训练，就可以让机器自动发现系统异常，快速找到关联的根因，甚至可以根据历史数据提前做出预测。近些年关于AIOps的研究越来越热门，其中，多维时间序列的异常检测和故障诊断是其中非常重要的一个课题方向。本次和大家分享
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2024-03-30 10:19:42
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卷积神经网络 convolutional neural network（CNN）卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。卷积神经网络默认输入是图像，可以让我们把特定的性质编码入网络结构，使是我们的前馈函数更加有效率，并减少了大量参数。具有三维体积的神经元(3D volumes
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2024-04-09 20:56:54
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Long Short-Term Memory networks（长-短期记忆网络），简称 LSTMs，可用于时间序列预测。有许多类型的LSTM模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。本文介绍了如何为一系列标准时间序列预测问题开发一套LSTM模型。本文旨在为每种类型的时间序列问题提供所对应模型的示例，你可以依此为模板，针对自己的业务需求进行修改。本文的主要内容为：如何开发适用于单变量时间序列预测的
1、数组：由类型相同的数据元素（可以是线性表）构成的有序集合，每个元素受n(n≥1)个线性关系的约束，并称该数组为 n 维数组。广义表：元素为线性表，类型可不同。数组的特点：元素本身可以具有某种结构，属于同一数据类型； 数组是一个具有固定格式和数量的数据集合。二维数组是数据元素为线性表的线性表。2、寻址 数组没有插入和删除操作，所以，不用预留空间，适合采用顺序存储。一维数组：设一维数组的下标的范围
多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测
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2022-12-15 15:13:08
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多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时间序列预测
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2022-12-15 15:13:22
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多维时序 | MATLAB实现CNN-BiLSTM多变量时间序列预测
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2022-12-15 15:13:15
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2019年ICANN文章MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks Dan Li1, Dacheng Chen1, Lei Shi1, Baihong Jin2, Jonathan Goh3, and See-Kiong Ng1无监督学习 
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2024-05-09 15:16:17
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多维时序 | MATLAB实现SCNGO-CNN-Attention多变量时间序列预测
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2024-03-11 10:34:33
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多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测
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2024-03-11 10:32:14
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多维时序 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测
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2024-03-12 11:11:51
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0. 概述多维软件视图按阶段划分：构造时/运行时视图按动态性划分：时刻/阶段视图按构造对象的层次划分：代码/构件视图每个视图的元素、关系和模型软件系统的质量属性外部与内部质量因素的对比重要的外部质量因素质量因素之间的权衡软件构造的五个关键质量目标易于理解:代码优雅美观/易懂准备变更:可维护性和适应性开发成本低:设计可重用:可重用性不受bug影响:健壮性高效运行:性能1. 多维软件视图1.1 什么是
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2024-08-28 21:54:29
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多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测
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2024-03-12 11:11:00
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