时间序列（time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的离散序列，是日常生活中最常见的数据形式之一。对时间序列的分析是既是统计学中的重要问题，也是人工智能、数据挖掘的一个重要应用方向。 本课程面向人工智能学院的本科生和研究生，重点关注统计学中分析时间序列的基本思路、模型以及方法。同时强调使用人工智能技术对时序数据这一种特殊的数据类型进行分析，也关注使用“时间序列分析”中的思路看待和解决人工智能领域的实际问题。 课程内容将从时间序列的发展历程、平稳性、经典分析模型等概念先后推进。课程中也会介绍人工智能的相关技术，如使用循环神经网络进行时间序列的建模，或使用时间序列中的自回归、指数平均思想建模机器学习、计算机视觉的重要问题。

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视窗 的Ubuntu OS X 与我们聊天 覆盖范围 待定 待定 关于 是针对基于LLVM的语言的自动化分析框架。 该版本支持LLVM 5.0。 执照 是根据经过修改的BSD许可证发行的。 有关详细信息，请参见 。 安装 cd seahorn ; mkdir build ; cd build cd seahorn ; mkdir build ; cd build （build目录也可以在源目录之外。） cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=run ../ （添加-GNinja以使用生成器代替默认生成器。可以使用-DCMAKE_BUILD_TYPE=设置构建类型（发布，调试）。） cmake --build . 建立依赖关系（Z3和LLVM） cmake --build . --target extra && cmake .. cmake --bu

用Python进行Ansys数据分析 分析从Ansys仿真中提取的数据。

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这项研究的目的是实施一种方法，以检测和量化使用希腊语提及食品和饮料（F＆B）部门的客户意见。 由于客户评论的评估会产生大量且持续的意见数据，因此餐饮公司和/或其他利益相关者在提取所有必要数据并进行进一步分析方面面临困难。 就希腊市场而言，餐饮行业是最活跃的行业之一。 交付或带走食物或咖啡非常普遍，绝大多数消费者都从聚合商的平台（在线数字市场）订购。 在本研究中，从690家公司中随机抽取了690家公司的评论，这些评论涵盖了希腊最受欢迎的首都，并以使用最多的通用电子平台呈现，这些公司是从690家公司中随机选择的。 客户评论的挖掘涵盖了2018年的一个月期间，评估的功能包括食品质量，客户服务，公司形象，价格和食品数量。 看起来，使用基于词典的技术进行方面层面的情感分析应该从方法上解决问题，方法是不仅识别相关信息，而且还要识别评估者在Internet上使用的特定表达和短语。 从客户评论中提取的关键字和短语用于形成功能的相应词典并进行情感分类。 该方法已在2,000个客户评论的注释数据集中进行了测试，总体而言，这些发现预计将有助于特别是针对希腊餐饮业的情感词典的设计和实施问题。

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