基于神经网络的热轧精轧机组各机架出口比例凸度预报，王文景，侯建新，针对现场在没有出现可见浪形的情况下，利用Shohet判别式设定的出口比例值仍然不能保证在

基于聚类和神经网络的热轧轧制力综合预报研究，石露露，何飞，为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度，需要对轧制力进行高精度的预报。本文通过理论公式计算出轧制力的近似值，然后

本教程为官方授权出品 近年来，AI技术的发展日新月异，在各大互联网公司的产品竞争中，AI技术已经成为具有巨大价值的技术高地。《尚硅谷_人工智能前沿技术》是一套完整的AI入门课程，主要包括机器学习和深度学习两部分。 在本课程中，你将学到，机器学习的原理和基本知识、线性回归、logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法，以及深度学习的原理、tensorflow入门、卷积神经网络、循环神经网络、手写数字识别，并基于tensorflow sequence-sequence开发一个聊天机器人。

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深层 一个Tensorflow DL框架，用于使用兆碱基规模的DNA序列预测Hi-C染色质相互作用。 描述 该存储库包含核心deepC python代码，R脚本和用于下游分析的功能，以及教程和示例数据的链接。 核心代码在python（v3.5 +）和tensorflow（v1）中实现。 对于下游分析和可视化，我们使用R和自定义函数来处理HiC数据和deepC预测。 要求 python 3.5 + 张量流（tensorflow-gpu） GPU支持对于预测是更可取的，对于培训来说是必不可少的 其他python模块： numpy（v1.16.4或以上） pysam（已通过v0.15.2测试） pybedtools和已安装的兼容版本的bedtools R版本3.4.4 + 套餐： tidyverse（v1.2.1或更高版本） RColorBrewer（v1.1-2或更高版本）

Heterogeneous Information Network 传统的同构图（Homogeneous Graph）中只存在一种类型的节点和边，当图中的节点和边存在多种类型和各种复杂的关系时，再采用Homo的处理方式就不太可行了。这个时候不同类型的节点具有不同的特征，其特征可能落在不同的特征空间中，如果仍然共享网络参数、同样维度的特征空间，又或者尝试将异构图映射到同构图中，根本无法学习到“异构”的关键，即无法探索到不同节点之间，监督标签之间的联系，而这又是十分重要的。 如上图著名的异构例子，学术网络图，它包含“论文”paper、“作者”author、“会议”venue和“机构”org等节点类

神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning） by Michael Niels

根据人工神经网络处理大规模非线性动力系统、遗传算法具有较好的寻优能力的特点，将二者有机的结合起来，提出了基于遗传算法改进的洪水预报模型，并将其应用于四川省达州市州河流域的水文预报。实验结果表明，本模型能够减少训练次数，提高预报精度，能更好的对洪水进行预报。

股票价格受多种因素的综合影响，具有趋势性、较大波动性和随机性等变化特点，单一模型难准确对其变化规律进行准确描述，将灰色理论和BP神经网络相结合构建一种股票价格组合预测模型。采用灰色GM（1，1）预测模型动态预测股票价格变化趋势，运用BP神经网络对灰色GM（1，1）模型预测结果进行修正，以提高股票价格预测精度。采用ST东北高（600003）股票价格对预测模型性能进行测试，结果表明，组合预测模型提高了股票价格的预测精度，更能挖掘股票价格变化规律。

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