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Predictive-Maintenance-using-LSTM

LSTM神经网络预测飞机发动机故障时间 助力预防性维护

这个开源项目利用LSTM神经网络分析飞机传感器数据,预测发动机剩余使用寿命和潜在故障时间。项目采用回归模型和二元分类两种方法,分别预测剩余工作周期和特定周期内的故障概率。实验结果表明,该方法在预测准确性和可靠性方面表现优异,为航空维护领域提供了实用的预测性维护解决方案。

gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包
GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习
GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库,专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架,包括PyTorch和MXNet,提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景,如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。
TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破
GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。
U-Time - 深度学习模型实现高频睡眠自动分期
GithubU-SleepU-Time开源项目时间序列分割深度学习睡眠分期
U-Sleep是基于U-Time时间序列分割模型开发的深度学习系统,专门用于高频睡眠自动分期。它能适应多种临床人群和多导睡眠记录协议,提供准确稳健的分期结果。该项目包含模型的完整实现,支持训练和评估,并提供命令行接口便于操作使用。
TimeMoE-50M - 混合专家时间序列预测基础模型 提升大规模数据分析能力
GithubHuggingfaceTimeMoE基础模型开源项目时间序列预测模型深度学习混合专家模型
TimeMoE-50M是一个基于混合专家(MoE)架构的时间序列预测基础模型,专为处理十亿规模数据而设计。此模型旨在优化大规模时间序列分析的准确性和效率。开发者可在GitHub页面上找到详细的使用指南和实现方法,有助于将其整合到各类时间序列分析项目中,提升预测能力。
machine-learning-for-software-engineers - 为软件工程师提供的学习计划
GitHubGithubZuzooVn开源项目机器学习自学软件工程师
本项目为移动开发软件工程师提供了一个覆盖多个月的学习计划,通过强调实践操作和简化数学理论,帮助他们快速掌握并转型成为机器学习工程师。它囊括了丰富的机器学习资源、书籍和课程,并分享了作者关于通过机器学习找到工作的亲身经历。该项目还鼓励社区贡献,以持续优化学习路径。
awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意
Deep LearningGithubMachine LearningNLP图像处理开源项目推荐系统
提供30多个深度学习和机器学习项目创意,从入门到研究级别,适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域,帮助开发者和研究人员实践最新技术。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
speculative-decoding - 推测解码技术,优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现,旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略,包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时,项目致力于优化批处理推测解码,以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果,并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
granite-timeseries-ttm-r2 - IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向
GithubHuggingfaceTinyTimeMixers多变量预测开源项目时间序列预测模型零样本学习预训练模型
IBM Research开源的TinyTimeMixers (TTM)模型仅需1M参数,就能在多变量时间序列预测中超越数十亿参数的基准。TTM支持零样本预测,也可用少量数据微调达到竞争性能。适用于分钟至小时级别的点预测,轻量快速,单GPU或笔记本即可运行。TTM为时间序列预测带来新方向,尤其适合资源受限环境。
ProphitBet-Soccer-Bets-Predictor - 开源机器学习足球预测应用 提升投注决策准确性
GithubProphitBet开源软件开源项目数据分析机器学习足球预测
ProphitBet是一款开源的机器学习足球预测应用,结合多种算法分析球队状态和联赛历史数据。它能够自动解析即将举行的比赛并给出预测结果,为投注决策提供数据支持。该应用具备数据预处理、特征分析、模型评估等功能,可帮助用户更好地理解预测模型的工作原理。利用深度神经网络、随机森林等多种算法,ProphitBet不仅为用户提供客观的数据参考,还为机器学习爱好者提供了实践平台。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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