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基于序列分解的长期时间序列预测方法研究.docx
基于序列分解的长期时间序列预测方法研究
一、引言
随着现代信息技术的迅猛发展，对时间序列预测的准确性及长时性的需求逐渐提升。对于长期时间序列预测问题，研究者们从多种角度入手，采用多种不同的模型和算法进行研究。本文重点介绍基于序列分解的长期时间序列预测方法，以期在预测准确性、时效性等方面有所突破。
二、序列分解方法概述
序列分解方法是将复杂的时间序列分解为更简单、更易于分析和预测的子序列。这种方法的优势在于能够从不同维度提取时间序列的信息，提高预测的准确性和精度。常用的序列分解方法包括小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等。
三、基于序列分解的长期时间序列预测模型
本文提出一种基于经验模态分解（E
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2025年在线继续教育学分累积攻略与高效计算法则.doc
安徽省专业技术人员继续教育实行意见?
????为加强继续教育管理，增进继续教育事业健康发展,根据(安
徽省专业技术人员继续教育规定）,制定本实行意见。??一、有关继续教育管理体制与实行规定?
???继续教育是本省人才工作的重要内容之一，各地、各部门应在政府人事部门的综合指导下，根据国家及本省法规、政策和全省继续教育发展规划,按系统分级组织实行。从20０１年开始,省属企业、事业单位专业技术人员皆应接受继续教育,年均脱产接受继续教育时间不少于１２天（７2课时），在同一专业技术职务任期内，课时合计计算。??????各地、各部门应明确继续教育管理机构,指定负责人员,严格按照（安徽省专业技术人员继续教育
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基于多模态融合的三维目标检测算法研究.docx
基于多模态融合的三维目标检测算法研究
一、引言
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，三维目标检测已成为智能驾驶、机器人导航和三维场景理解等领域的核心任务。传统的三维目标检测方法主要依赖于激光雷达（LiDAR）或单目/双目摄像头等单一模态数据，然而这些方法在复杂环境中往往存在检测精度和鲁棒性的挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于多模态融合的三维目标检测算法，旨在提高检测精度和鲁棒性。
二、相关工作
在三维目标检测领域，已有许多算法被提出。这些算法主要分为基于激光雷达的方法和基于视觉的方法。基于激光雷达的方法可以提供精确的三维信息，但受限于其昂贵的成本和有限的覆盖范围。而基于视觉的方法虽
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stata期末考试题目及答案.docx
stata期末考试题目及答案
一、选择题（每题2分，共20分）
1.在Stata中，用于生成新变量的命令是：
A.generate
B.replace
C.drop
D.rename
答案：A
2.下列哪个命令可以用来描述数据集中的变量？
A.describe
B.list
C.tabulate
D.sum
答案：A
3.若要计算变量x和y的平均值，应使用以下哪个命令？
A.meanxy
B.summarizexy
C.averagexy
D.meanbyxy
答案：B
4.以下哪个命令可以用于回归分析？
A.regress
B.correlate
C.tabulate
D.describe
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基于大数据的电商个性化推荐系统技术研发计划.doc
基于大数据的电商个性化推荐系统技术研发计划
TOC\o1-2\h\u27343第一章绪论 3
85381.1研究背景 3
75761.2研究目的与意义 3
214231.3研究内容与方法 3
20904第二章个性化推荐系统概述 4
217442.1个性化推荐系统定义 4
311492.2个性化推荐系统分类 4
197532.3个性化推荐系统关键技术研究 5
25933第三章大数据技术在个性化推荐系统中的应用 5
76853.1大数据概述 5
14433.2大数据技术在个性化推荐系统中的优势 5
66323.2.1数据丰富性 5
149553.2.2实时性 6
176323.2.3模型优化 6
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重难专攻（一） 函数中的构造问题.docx
重难专攻（一）函数中的构造问题
【重点解读】函数中的构造问题是高考考查的一个热点内容，多以客观题的形式出现，通过构造一种新的函数关系，使问题在新函数下转化并利用函数的有关性质（单调性、极值、最值等），来解决比较大小、解不等式、恒成立等问题.
提能点1
导数型构造函数
角度1利用f（x）与xn构造函数
（1）（2025·烟台一模）设f（x）是定义在R上的偶函数，当x＜0时，f（x）＋xf（x）＜0，且f（－4）＝0，则不等式xf（x）＞0的解集为（）
A.（－4，0）∪（0，4）
B.（－∞，－4）∪（4，＋∞）
C.（－4，0）∪（4，＋∞）
D.（－∞，－4）∪（0，4）
（2）已知函数f（
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基于日志分析的分布式系统缺陷检测：技术、实践与优化.docx
基于日志分析的分布式系统缺陷检测：技术、实践与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在数字化时代，分布式系统凭借其卓越的性能、强大的扩展性以及高可靠性，在互联网、金融、云计算、大数据等众多领域得到了广泛应用，成为支撑现代信息技术发展的重要基石。例如，在互联网电商领域，像淘宝、京东这样的大型电商平台，在促销活动期间，面对海量的用户访问和交易请求，分布式系统能够将这些请求合理地分配到各个节点进行处理，确保平台的稳定运行，为用户提供流畅的购物体验。在金融行业，分布式系统支撑着银行的核心业务系统、证券交易系统等，保障着金融交易的高效、准确执行。在云计算领域，分布式系统为云服务提供商实现了弹性计算、存
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基于MCMC算法的股指VaR计算：理论、实践与比较分析.docx
基于MCMC算法的股指VaR计算：理论、实践与比较分析
一、引言
1.1研究背景与意义
在全球经济一体化进程不断加速的当下，金融市场呈现出前所未有的复杂态势。金融市场的波动愈发频繁且剧烈，各类风险交织，对投资者、金融机构乃至整个经济体系的稳定性都构成了严峻挑战。在这样的大背景下，如何精准度量金融风险，成为金融领域研究的核心课题之一。
风险价值（ValueatRisk，VaR）作为一种被广泛应用的风险度量工具，能够在既定的置信水平和特定的时间区间内，对投资组合可能遭受的最大潜在损失进行量化评估。例如，若某投资组合在95%置信水平下的VaR值为100万元，那就意味着在正常市场条件
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超高维数据下无模型约束特征选择方法：理论、实践与创新.docx
超高维数据下无模型约束特征选择方法：理论、实践与创新
一、引言
1.1研究背景与动机
随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，数据维度也不断攀升，超高维数据在生物信息学、金融分析、图像识别、文本处理等众多领域中日益常见。例如，在生物信息学中，基因表达谱数据可包含成千上万的基因作为特征，旨在通过这些特征预测疾病类型或研究基因功能；在金融领域，对市场趋势预测时需考虑宏观经济指标、公司财务数据、交易数据等大量维度的信息；图像识别任务中，图像的像素点信息以及各种提取的图像特征会形成超高维数据。
超高维数据带来丰富信息的同时，也引发了一系列严峻的问题。维度灾难便是其中最为突出的挑战之一，随着数据
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RPCL-SOM算法：原理、优化及在企业信用评级中的创新应用.docx
RPCL-SOM算法：原理、优化及在企业信用评级中的创新应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今复杂多变的市场经济环境中，企业信用评级作为评估企业信用风险、揭示企业信用状况的重要手段，对于金融机构、投资者、合作伙伴以及监管部门等各类市场主体都具有至关重要的意义。准确的企业信用评级能够为金融机构的信贷决策提供关键依据，帮助其有效识别潜在风险，合理配置信贷资源，降低不良贷款率；为投资者在投资决策过程中提供重要参考，使其能够更准确地评估投资对象的信用风险和潜在回报，从而做出明智的投资选择；为合作伙伴在选择合作对象时提供有力的信用保障，确保合作的顺利进行，降低合作风险；同时，也为监管部门实施有效
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图卷积网络算法：原理、应用与前沿探索.docx
图卷积网络算法：原理、应用与前沿探索
一、引言
1.1研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展，数据的规模和复杂性不断增加，如何有效地处理和分析这些数据成为了研究的重点。深度学习作为人工智能领域的重要技术，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，传统的深度学习算法主要适用于处理具有规则结构的数据，如图像、音频和文本等，对于图结构数据的处理仍然面临着巨大的挑战。
图结构数据广泛存在于现实世界中，社交网络中的用户关系、知识图谱中的实体关系、生物分子结构中的原子连接关系等，这些数据通常由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体之间的关系。图结构数据的复杂性在于其节点和边的数量可
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ESG体系下的AI研究：多维投资增效，防范伦理风险.pdf
深度研究
正文目录
1AI将有助于完善ESG基础设施、疏通ESG投资链条5
1.1ESG投资中的信息流通过程存在难点5
1.2AI拐点已至，性能提升+成本降低有望推动在ESG事务中的使用6
1.3监管机构端：AI助力监管有效监督政策落实情况9
1.3.1ESG监管痛点：难验证、难追溯，企业或主动漂绿9
1.3.2AI方案：动态监管与多模态交叉验证10
1.4企业端：AI助力企业多方位降低合规成本11
1.4.1合规成本高成为企业参与ESG实践的重要阻碍11
1.4.2AI政策智能解析：从被动应对到主动适应12
1.4.3AI帮助报告自动化：从数据孤岛到智能洞察13
2AI技术赋能，为资管机构提
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计算机行业多模态技术落地再加速.docx
谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准证券研究报告
谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准
证券研究报告
内容目录
内容目录
多模态技术再迎“奇点”时刻 3
谷歌Veo3推动AI视频进入“音画同步”时代 3
豆包发布视频通话功能，AI视觉理解与交互加速落地 5
视频生成赛道竞争胶着，商业化曙光已现 6
视频生成模型中外各领风骚，谷歌、快手成为近期“黑马” 6
实测体验：视频一致性、稳定性明显提升，指令跟随、物理规律理解仍偏弱 7
投资建议 11
风险提示 12
图表目录
图表目录
图1.谷歌发布Veo3实现生成视频人物开口说话 3
图2.Veo文生视频技术框架 4
图3.谷
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编程题目解析-解题技巧备战.pptx
编程题目解析
解题技巧备战
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Agenda
题目概览
解题方法与技巧
算法与数据结构
题目实战
答疑与总结
01.题目概览
编程竞赛题目全面了解
题目分类
题目难度
题目来源
02.解题方法与技巧
快速高效解决编程题目
解题步骤
解题技巧
编程语言选择
代码优化
调试方法
03.算法与数据结构
核心知识点全面掌握
时间复杂度分析
空间复杂度分析
算法讲解
04.题目实战
实例运用提升编程解题能力
题目实例
思维导图
常见问题解答
05.答疑与总结
知识总结与疑问解答
知识点总结
答疑解惑
备战建议
Thankyou
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科技数码：改变未来的教育-互动学习创新科技.pptx
科技数码：改变未来的教育互动学习创新科技Presentername
Agenda科技数码改变学习科技数码在教育应用科技数码教育发展科技数码改变教育科技在教育中的应用
01.科技数码改变学习科技数码对学习的影响与变革
个性化学习的创新方式AI技术推荐个性化学习内容智能学习系统通过分析学生的学习数据，提供个性化的学习建议和指导学习数据挖掘为学生提供自主选择学习内容和学习进度的机会个性化学习平台个性化学习的实现方式
互动学习方式应用在线讨论平台促进学生之间的交流和合作虚拟实验室通过虚拟现实技术模拟实验环境游戏化学习将游戏元素引入学习过程中互动性学习方式实践
提供全天候、无地域限制的学习环境随时随地学
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游戏数据分析及运营策略优化.docx
游戏数据分析及运营策略优化
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游戏数据分析及运营策略优化
随着科技的飞速发展，电子游戏行业已经成为一个充满活力和潜力的巨大市场。在这个竞争激烈的市场环境中，游戏开发者必须密切关注游戏数据，通过数据分析来优化运营策略，以保持游戏的吸引力和竞争力。本文将探讨如何进行游戏数据分析以及如何通过数据分析来优化运营策略。
一、游戏数据分析的重要性
游戏数据分析是了解游戏运行状态和用户行为的关键手段。通过对游戏数据的收集、处理和分析，开发者可以了解游戏的性能状况、用户留存率、付费转化率、玩家活跃时段分布等重要信息。这些数据为开发者提供了宝贵的参考，帮助他们理解游戏的优点和不足，从而进行针对性的优
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游戏引擎技术及其优化策略.docx
游戏引擎技术及其优化策略
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游戏引擎技术及其优化策略
随着科技的快速发展，游戏行业也在不断进步。作为游戏开发的核心组成部分，游戏引擎技术扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨游戏引擎技术的基本原理，并探讨一系列优化策略，以助力于提升游戏性能和用户体验。
一、游戏引擎技术概述
游戏引擎是一种用于控制游戏内部各种元素（如角色、物体、场景等）的软件技术。它负责处理游戏中的物理运算、图像渲染、音效播放、用户输入等核心功能。游戏引擎的复杂程度取决于游戏的类型和规模。
在游戏引擎技术中，有几个关键组成部分不可忽视：
1.图形渲染技术：负责生成游戏画面，包括三维建模、纹理贴图、光照与阴影、特效处理
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游戏引擎中的AI算法与实现.docx
游戏引擎中的AI算法与实现
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游戏引擎中的AI算法与实现
随着科技的飞速发展，人工智能在游戏领域的应用愈发广泛。游戏引擎中的AI算法是实现游戏智能化、真实感和互动性的关键。本文将深入探讨游戏引擎中的AI算法及其实现，帮助读者了解这一领域的最新技术和趋势。
一、游戏AI的重要性
在游戏开发中，AI算法扮演着至关重要的角色。它们不仅使得游戏中的非玩家角色（NPC）表现出逼真的行为，还能为游戏世界创造更多的可能性。通过AI算法，游戏引擎可以实时生成动态的环境和事件，使得玩家的游戏体验更加丰富和独特。
二、游戏引擎中的AI算法
1.有限状态机（FiniteStateMachine,FSM）
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游戏开发中AI算法的优化与实现.docx
游戏开发中AI算法的优化与实现
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游戏开发中AI算法的优化与实现
随着科技的飞速发展，人工智能在游戏开发领域的应用日益广泛。为了提高游戏的可玩性和互动性，开发者们不断地对AI算法进行优化和实现。本文将深入探讨游戏开发中AI算法的优化与实现策略，以期能为广大游戏开发者提供有价值的参考。
一、AI算法在游戏开发中的重要性
在游戏开发中，AI算法的应用至关重要。它不仅负责生成游戏角色的行为、决策和互动逻辑，还能模拟真实世界中的物理现象和环境变化。优化和实现高效的AI算法，可以显著提升游戏的可玩性、真实感和沉浸感。
二、AI算法的优化策略
1.选择合适的算法框架
在游戏开发中，选择合适的A
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游戏场景中AI算法的优化实践.docx
游戏场景中AI算法的优化实践
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游戏场景中AI算法的优化实践
随着计算机技术的飞速发展，人工智能在游戏领域的应用日益广泛。游戏场景中的AI算法对于游戏的真实感、玩家体验和互动性起着至关重要的作用。本文将探讨游戏场景中AI算法的优化实践，旨在提高游戏性能，增强游戏体验。
一、游戏AI算法的重要性
在游戏开发中，AI算法的应用赋予了游戏角色自主决策的能力。这些算法能够模拟人类的行为和思维，使游戏角色在游戏中做出合理的反应和决策。一个优秀的游戏AI算法能够让游戏角色表现出逼真的动作、表情和对话，从而提高游戏的吸引力和可玩性。
二、游戏AI算法的优化方向
1.路径规划与导航优化
在游戏场景