继续阅读
自监督学习框架的主要组成部分是什么？
自监督学习是一种机器学习类型，它利用数据本身来生成标签，从而减轻对人工标注数据集的需求。自监督学习框架的主要组件通常包括输入数据集、代理任务、模型架构和损失函数。这些组件共同作用，帮助模型从未标记的数据中学习有用的表示。
首先，输入数据集
边缘人工智能在智能电网系统中发挥什么作用？
边缘人工智能在智能电网系统中发挥着重要作用，它通过实时数据处理、增强决策能力并提高整体系统效率。智能电网从各种来源生成大量数据，如传感器、智能电表和分布式能源资源（DER）。通过将人工智能算法部署在数据源附近——边缘设备上，智能电网可以实时
时间序列数据的降维技术有哪些？
向量误差修正模型 (VECM) 是一种统计模型，用于分析协整的非平稳时间序列数据。协整是指一组非平稳序列随时间一起移动的情况，表明尽管存在短期波动，但仍存在长期均衡关系。VECM有助于捕获这些序列之间的短期动态和长期关系，从而可以更好地预测