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结合卫星和气象数据实现电网光伏发电预测

PVNet2通过整合卫星观测、天气预报和历史发电数据,对电网服务点的光伏发电量进行短期预测。该模型采用2019-2022年数据训练,2022-2023年数据验证,基于MIT许可证开源。模型应用多源数据融合方法,可为电网运营提供未来8小时的发电量预测参考。

torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架
GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能
TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架,提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成,并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构,可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项,支持自定义数据集和多节点训练,并提供预训练模型。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上,通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果,有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
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。
TemporalNet - ControlNet时序一致性优化模型
AI绘图ControlNetGithubHuggingfaceStable DiffusionTemporalNet开源项目时序一致性模型
TemporalNet作为ControlNet的扩展模型,主要解决AI生成视频中的闪烁问题,通过优化时序一致性提升输出质量。该模型可与HED等其他模型配合使用,支持在Automatic1111的Web UI环境下运行。目前处于beta测试阶段,后续将开发Web UI扩展功能。
microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集
Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测
microprediction是一个综合性开源项目集,专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库,包括humpDay、timemachines和precise,分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具,便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。
solar-pro-preview-instruct-GGUF - 高效量化的GGUF格式Solar-Pro-Instruct模型
GGUFGithubHuggingfacellama.cppsolar-pro-preview-instruct开源项目文本生成模型量化模型
该项目提供Solar-Pro-Preview-Instruct模型的GGUF格式文件,支持2-8位量化。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,替代了旧有的GGML。这一格式广泛应用于llama.cpp、LM Studio等多个流行的本地部署工具和库中,为高效的本地文本生成任务提供支持。
carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具
AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗
carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
task-13-Qwen-Qwen1.5-1.8B - 深入解析深度学习模型的应用场景及相关风险
GithubHuggingfaceQwen/Qwen1.5-1.8B培训细节开源项目技术规格模型模型卡环境影响
项目提供对深度学习模型的直接和下游应用的分析,同时涵盖使用的潜在用户和影响群体。尽管一些技术规范和训练细节有待完善,但项目提供了关于环境影响的计算指南和设备信息,有助于从业者和研究人员初步了解和调整应用模型。使用时需注意模型的偏见、风险和局限。
nn-Meter - 准确预测深度神经网络边缘设备推理延迟的系统
Githubnn-Meter延迟预测开源项目深度学习神经网络边缘计算
nn-Meter是一个用于预测深度神经网络模型在边缘设备上推理延迟的系统。其核心是将模型推理分解为内核级别进行预测。系统在26000个模型的数据集上评估了4个主流平台,在移动CPU、GPU和VPU上达到较高预测精度。无需部署即可预测延迟,可用于硬件感知的神经架构搜索,并支持构建自定义设备的延迟预测器。
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