battery-rul-estimation

深度学习模型预测锂离子电池剩余使用寿命

电池状态估计剩余使用寿命深度学习 NASA数据集 UNIBO数据集 Github 开源项目

这个开源项目使用自编码器结合LSTM和CNN深度学习模型,估计锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)。基于NASA和UNIBO数据集进行实验,项目提供完整的数据处理和模型训练流程。这种方法可用于电池管理系统,有助于优化电池使用效率。

D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习

《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。

suicidality - ELECTRA架构自杀倾向检测模型实现高精度文本分类

ELECTRAGithubHuggingfaceNLP开源项目文本分类机器学习模型自杀倾向检测

该项目基于ELECTRA架构开发了自杀倾向检测AI模型，通过多样化数据集微调实现高精度文本分类。模型可区分自杀倾向和非自杀倾向文本，验证数据集性能优异。项目提供简便使用方法，强调处理敏感话题的伦理考量，并欢迎社区贡献以持续改进性能和确保负责任部署。

flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架，支持最新模型和云端集成

Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习

Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架，提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术，并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架，适用于流量预测、分类和异常检测。

intelligent-trading-bot - 智能加密货币交易机器人 - 机器学习驱动

Github交易机器人信号服务加密货币开源项目机器学习特征工程

这个开源项目开发了一个智能加密货币交易机器人。它结合机器学习算法和特征工程,实现了从离线模型训练到在线信号生成的完整流程。项目采用模块化设计,包括数据收集、特征工程、模型训练、信号生成和交易执行等组件。它支持多种技术指标和机器学习算法,可进行参数优化和回测。系统能够接入实时市场数据,生成交易信号并执行自动交易。项目还包含一个Telegram频道用于展示实时交易信号,并提供详细的文档和示例配置,方便用户自定义和扩展功能。

LLM101n - 深度学习课程教你构建AI讲故事模型

AIGithubLLMPythonTransformer开源项目深度学习

LLM101n深度学习课程从零教授构建AI讲故事模型。内容涵盖语言建模、机器学习、Transformer架构等核心知识，指导学员开发功能完善的Web应用。课程采用Python、C和CUDA编程，适合具备基础计算机科学知识的学习者。除核心AI技术外，还包括分布式优化、量化推理、微调等高级主题，以及多模态AI应用开发。通过实践，学员将掌握AI、大型语言模型和深度学习原理，能够独立创作、优化并为小故事配图。

life2vec - 生命事件序列模型预测人类生活轨迹

Githublife2vec人工智能大数据分析开源项目生命事件序列预测模型

life2vec项目开发了基于Transformer的模型，利用生命事件序列预测人类生活。该模型能从个人生活事件中学习，预测死亡率、移民倾向和性格特征。这项研究将自然语言处理技术应用于社会科学，为理解人类行为模式和社会动态提供新视角。研究成果发表于Nature Computational Science期刊。

LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力

GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练

LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术，使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码，包括环境配置、模型结构和评估方法，为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。

Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦

Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读

这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记，重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章，全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。

LightGBMLSS - LightGBM概率建模扩展框架实现全条件分布预测

GithubLightGBMLSS分布预测开源项目机器学习梯度提升概率建模

LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架，实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型，包括连续、离散和混合分布，并具备归一化流和混合密度等先进功能，能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵，集成了超参数优化和可解释性分析功能，同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。

hands-on-train-and-deploy-ml - 加密货币预测模型的无服务器API训练与部署教程

CerebriumCometMLGitHub ActionsGithubMachine LearningREST API开源项目

本教程介绍了如何使用CometML和Cerebrium训练并部署机器学习模型来预测加密货币价格。内容涵盖从数据收集、模型训练到API部署的整个流程，并利用GitHub Actions实现持续部署和自动化。学会运用MLOps框架和工具，将系统实现无服务器化，提升机器学习工程师的实践技能。

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