RUL_预测

BiLSTM CNN 在 Keras 中完成知识图谱 Keras 实现了题为“使用 CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图完成的基于路径的推理方法”的论文。 给定一个候选关系和两个实体，它使用卷积运算和 BiLSTM 编码将实体连接到低维空间的路径。 还应用了一个注意力层来捕获候选关系与两个实体之间的每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注地提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系连接。 所需文件 data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集文件（例如 e1、r1、e2、r2、e3）。 任务 - 可以从 [1] 下载。 为了生成诸如 (r1, r2, ..., rk) 之类的关系路径，我们使用了 [2]。 我们用于实验的原始知识图数据可以在 [1] 中找到，其中包括带有训练/测试三元组的任务数据集。 如果您使用我们的

RNN时间序列异常检测 在Pytorch中实现的基于RNN的时间序列异常检测器模型。 这是基于RNN的时间序列异常检测器的一种实现，它由时间序列预测和异常分数计算的两阶段策略组成。 要求 Ubuntu 16.04+（在Windows 10上报告了错误。请参阅。欢迎提出建议。） Python 3.5+ 火炬0.4.0+ 脾气暴躁的 Matplotlib Scikit学习 数据集 1.纽约市出租车乘客人数 提供的纽约市出租车乘客数据流 Cui，Yuwei等人进行了预处理（以30分钟为间隔汇总）。 在中 ， 2.心电图（ECG） ECG数据集包含对应于心室前收缩的单个异常 3. 2D手势（视频监控） 视频中手势的XY坐标 4.呼吸 一个病人的呼吸（通过胸廓扩展测量，采样率10Hz） 5.航天飞机 航天飞机Marotta阀的时间序列 6.电力需求 荷兰研究机构一年的电力需求 时

SfM学习者 该代码库实现了本文所述的系统： 通过视频无监督地学习深度和自我运动 ，，， 在CVPR 2017（口头）中。 有关更多详细信息，请参见。 如有任何疑问，请联系（ ）。 先决条件 该代码库是使用Tensorflow 1.0，CUDA 8.0和Ubuntu 16.04开发和测试的。 运行单视图深度演示 我们提供了用于运行我们的单视图深度预测模型的演示代码。 首先，通过运行以下命令下载预训练的模型 bash ./models/download_depth_model.sh 然后，您可以使用提供的ipython-notebook demo.ipynb来运行演示。 准备训练数据 为

背景 epitopepredict提供了用于执行多种表位预测方法的标准化程序界面和命令行工具。 当前，这主要由几个MHC结合预测的接口组成，然后可以以一致的方式处理和可视化其结果。 有一种用于MHC I类预测的内置方法，并且提供了TEPITOPEPan方法作为针对MHC II类的“内置”方法。 IEDB工具和netMHCpan，netMHCIIpan和MHCFlurry也受支持。 这些工具可免费用于学术用途，但必须单独安装。 该软件可在大多数linux系统上运行。 文档位于 安装 当前的版本： pip install epitopepredict 或github上的最新版本： pip install -e git+https://github.com/dmnfarrell/epitopepredict.git#egg=epitopepredict

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Kalman滤波原文：《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》

Uyy danych z GUSu dla Polski z lat 2000-2020。 Przy doborzeatrybutówmodelu wykorzystanometodę套索orazregresjęgrzbietową。

DESlib DESlib是一个易于使用的集合学习库，致力于实现动态分类器和集合选择的最新技术。 该库基于 ，并使用相同的方法签名： fit ， predict ， predict_proba和score 。 所有动态选择技术都是根据的定义实施的。 动态选择： 动态选择（DS）是指根据要分类的每个新样本在测试时动态选择基本分类器的技术。 仅选择最胜任的分类器或最胜任的分类器来预测特定测试样品的标签。 这些技术的基本原理是，不是池中的每个分类器都是对所有未知样本进行分类的专家，而是每个基本分类器都是在特征空间的不同局部区域中的专家。 DS是最有前途的MCS方法（多重分类器系统）之一，原因是越来越多的实证研究表明其性能优于静态组合方法。 这样的技术已经实现了更好的分类性能，尤其是在处理小型且不平衡的数据集时。 安装： 可以使用pip安装该软件包： 稳定版： pip install

A Spatio-temporal Transformer for 3D Human Motion Prediction