matlab股票预测代码#prediction 文件夹包含使用 LSTM 神经网络实现股票市场波动率预测。 Keras 用作 Tensorflow 后端的包装器。 #run cd 预测 python run.python #detection 文件夹包含使用离散信号处理的异常时间序列检测的实现。 使用Matlab脚本语言来实现。 #run #用matlab打开脚本（deect_anomaly.m），点击按钮run #from命令行 matlab -nodesktop -nosplash -r "detect_anomaly" #litigation-classifier-and-visualizations 文件夹包含大量非结构化数据（例如诉讼）处理、#classification 和可视化的代码。

Learning Deep Architectures for AI 中文版

深度学习时代，图像语义分割在FCN出现后大放异彩。本PPT讨论了研究的前沿发展，包括网络进步，后端CRF条件随机场的改进等。适合初学的同学们了解现状。

本文章从深度神经网络(DNN)入手，对深度学习(DL)领域的研究进展进行了简要的综述。内容包括：卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长时记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)、自动编码器(AE)、深度信念网络(DBN)、生成对抗性网络(GAN)和深度强化学习(DRL)。

(IEC 60870-5-104_2000,IDT)DL_T 634.5104-2002.pdf

IEC61850的全套完整的中文标准DL/T860，共14个标准组成。

ocpp协议中英文对照手册，经过翻译后可以对照翻译使用，方面查阅使用，十分方便。可以在物联网应用时下载对照使用。

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本程序采用JAVA实现, 通过485转USB接口连接电脑, 下发读取数据报文, 解析电表上行报文,显示对应的电表数据，智能电能表需具备485模块，通过485转USB线与电脑相链接，即可在电脑上读出电能表的数据。代码实现了DL/T645-07下行报文的组织和上行报文的解析方法，对嵌入式程序的设计，智能电表串口通讯、调试等方面的编程具有重要意义。

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