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基于深度学习的短临降水预测方法研究 学位论文
, 2024
作者:  靳淇兆
Adobe PDF(19432Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：34/2  |  提交时间：2024/06/21
深度学习  短临降水预测  多模态数据挖掘  时空特征建模  长尾学习  
A Collaborative Robot Torque Prediction Method Based on CNN-TCN Model 会议论文
, Datong, China, July 17-20, 2023
作者:  Lina Tong;  Decheng Cui;  Chen Wang;  Liang Peng
Adobe PDF(1403Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：24/8  |  提交时间：2024/06/21
面向服务机器人的社交导航方法研究 学位论文
, 2024
作者:  高星远
Adobe PDF(57102Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：93/14  |  提交时间：2024/06/19
服务机器人  社交导航  运动规划  
复杂时空数据预测方法研究 学位论文
, 2024
作者:  许宝文
Adobe PDF(7933Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：31/2  |  提交时间：2024/05/30
时空数据预测  时空网格数据预测  时空图数据预测  时空轨迹数据预测  多元时间序列预测  
Enhancing ENSO predictions with self-attention ConvLSTM and temporal embeddings 期刊论文
Frontiers in Marine Science, 2024, 卷号: 11, 页码: 1334210
作者:  Rui, Chuang;  Sun, Zhengya;  Zhang, Wensheng;  Liu, Anan;  Wei, Zhiqiang
Adobe PDF(14474Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：31/9  |  提交时间：2024/05/28
El Niño-Southern Oscillation (ENSO)  deep learning for ENSO prediction  self-attention ConvLSTM  temporal embeddings  spring prediction barrier  
面向厄尔尼诺现象的海洋时空序列预测方法研究 学位论文
, 2024
作者:  芮闯
Adobe PDF(40489Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：41/3  |  提交时间：2024/05/28
厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)  深度学习  ENSO预测  时空序列预测  时间编码  
Interaction-Aware Trajectory Prediction with Point Transformer 会议论文
, Bilbao, Bizkaia, Spain, 24-28 September 2023
作者:  Yahui, Liu;  Xingyuan, Dai;  Jianwu, Fang;  Bin, Tian;  Yisheng, Lv
Adobe PDF(519Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：30/12  |  提交时间：2024/05/28
trajectory prediction  
数据驱动的燃煤发电装备运行工况监控——现状与展望 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2611-2633
作者:  赵春晖;  胡赟昀;  郑嘉乐;  陈军豪
Adobe PDF(5912Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：15/6  |  提交时间：2024/05/20
燃煤发电装备  变负荷  非平稳  工况监控  机器学习  
智能网联车路云协同系统架构与关键技术研究综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 12, 页码: 2863-2885
作者:  丁飞;  张楠;  李升波;  边有钢;  童恩;  李克强
Adobe PDF(5270Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：38/24  |  提交时间：2024/05/20
车路云协同系统  蜂窝车联网  智能网联汽车  边缘计算网络  高精度定位  
基于多维度特征融合的云工作流任务执行时间预测方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 67-78
作者:  李慧芳;  黄姜杭;  徐光浩;  夏元清
Adobe PDF(1264Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：48/17  |  提交时间：2024/05/09
云数据中心  工作流  集成学习  特征融合  执行时间预测