eHour是基于Web的开源时间跟踪工具，适用于需要准确信息以了解在项目上花费了多少时间的公司和组织。 建立电子小时 有关构建说明，请检查

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本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用有关油温的数据集来进行训练模型，同时将模型保存到本地，进行加载实现多步长预测，本文所利用的数据集也可以替换成你个人的数据集来进行预测(修改个人的数据集的地方本文也进行了标注)，同时本文会对TPA和LSTM分别进行概念的讲解帮助大家理解其中的运行机制原理(包括个人总结已经论文内容)。TPA（Temporal Pattern Attention）注意力机制是一种用于处理时间序列数据的注意力机制。它的工作原理是在传统的注意力机制的基础上引入了时间模式的概念，以更好地捕捉时间序列中的重要模式和特征。LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，属于循环神经网络（RNN）的一种变体,其使用一种类似于搭桥术结构的RNN单元。相对于普通的RNN，LSTM引入了门控机制，能够更有效地处理长期依赖和短期记忆问题，是RNN网络中最常使用的Cell之一。配合我的博客大家可以实现预测。

1．作息时间能控制电铃 2．作息时间能启动和关闭放音机 单片机作息时间控制的功能如下：  使用4位七段显示器来显示现在的时间。  显示格式为“时分”  由LED闪动来作秒计数表示  具有4个按键来作功能设置，可以设置现在的时间及显示定时设置时间  一旦时间到则发出一阵声响，同时继电器启动，可以控制放音机开启和关闭。

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数据一：时间序列变化数据（秦到清历史矢量数据） 数据时间范围从秦始王统一六国，到清朝末年。目前共有6554个点数据，2665个面数据。其中厅县级5004个点，148个面；府州级1232个点，2016个面，省级312个点，490个面；政区级6个点，11个面。 数据二：清朝嘉庆二十五年（1820年）的主体数据（1820年历史矢量数据） 清朝嘉庆二十五年（1820年）的主体数据是根据《中国历史地图集》第八册的地图直接数字化。该数据中部分府界依据最新资料作了调整，同时苏南和浙北的8个府州依据其他资料作了扩充。目前共有10845个点数据，362个面数据。其中，县以下8661个点；厅县级1859个点；府州级301个点，320个面；省级24个点，32个面。 数据三：清朝宣统三年（1911年）数据（1911年历史矢量数据） 清朝宣统三年（1911年）数据是描述当时的基础地理状况。该数据编制的目的是为时间序列数据编制提供一个简便的数字底图。目前共有40298个点数据，1784个面数据。其中县级下38589个点；厅县级1422个点，1499个面；州府级270个点，267个面；省级17个点，18个个面。

这项研究的目的是评估咀嚼模拟对基于氧化锆基冠磨蚀的人造瓷釉磨损的影响。 使用计算机辅助设计/计算机辅助加工技术（CAD / CAM）扫描了15种冠准备以制造冠，方法如下（n = 5）：抛光（PM）和釉面（GM）整体式氧化锆（厚度均匀的1.5毫米）和双层（BL-0.8毫米氧化锆涂层，0.7毫米瓷贴面）冠。 将样品固结，并以滑石压头（直径为6 mm）作为拮抗剂进行咀嚼模拟（250万个循环/ 0-80N /人造唾液/ 37°C）。 假定未老化样品的均匀性，使用表面轮廓仪对拮抗剂进行扫描，并计算材料损失量。 还使用轮廓仪来分析牙冠咬合面的粗糙度。 扫描电子显微镜用于表征磨损的表面。 单向方差分析和Tukey检验（p = 0.05）用于分析磨损结果。 各组之间观察到显着差异（p <0.001）。 相比于整体氧化锆，抛光（PM-0.167 mm3±0.02）和上釉（0.101 mm3±0.03），与瓷器（BL）磨损的人造瓷釉的材料损失（0.217 mm3±0.015）明显更高。 。 与整体式氧化锆相比，贴面瓷器导致人造瓷釉的磨损更为明显。 但是，针对整体Y-TZP的咀嚼也会对相对的牙齿造成磨损。

修改系统时间_Delphi修改windows7系统时间的开源源码，按照提示输入新的时间，点击“修改”按钮后即可改变windows当前时间，主要是学习delphi7和windows之间的时间接口，如何操作等。相关代码如下： 　　For i := 0 to Form1.ComponentCount -1 do 　　begin 　　 if ComponentS[i] is TEdit then 　　 begin 　　 if TEdit(Components[i]).Text = '' then 　　 begin 　　 Application.MessageBox('请将日期输入完整！','提示',64); 　　 Exit; 　　 end; 　　 end; 　　end; 　　SetDate.wYear := StrToInt(Edit1.Text); 　　SetDate.wMonth := StrToInt(Edit2.Text); 　　SetDate.wDay := StrToInt(Edit3.Text); 　　SetDate.wHour := 5; 　　SetDate.wMinute := 0; 　　SetDate.wSecond := 0; 　　SetSystemTime(SetDate); 　　……

在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补)，这个功能可以说是很实用的，这样我们可以准确的评估固定时间段的值，当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发，创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞，同时可以关注本专栏(免费阅读)，本专栏持续复现各种的顶会内容，无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素，在这些场景中，我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测，即长序列时间序列预测（LSTF）。然而，现有方法大多设计用于短期问题，如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加，模型的预测能力受到挑战。例如，当预测长度超过48点时，LSTM网络的预测

通过使用加速度记录的过滤数据，可以估计晃动的持续时间。 在功能上； t=时间序列向量acc：过滤后的数据向量 Funciton以percantage形式返回记录数据的子图和相应的aria强度，显示总能量间隔为％5和％95