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Corrformer

全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统

Corrformer机器学习天气预报时空建模深度学习Github开源项目

Corrformer是一种新型天气预报模型，通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度，并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上，Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型，近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。

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介绍相关项目
LLFormer - 高效处理超高清低光照图像的Transformer模型
AAAIGithubTransformer低光照图像增强开源项目超高清
LLFormer是一种新型Transformer模型,专门用于增强超高清低光照图像。通过创新的轴向多头自注意力和跨层注意力融合机制,LLFormer能高效处理4K和8K分辨率图像。在UHDLOL基准测试中,该模型性能显著优于现有方法。LLFormer不仅提升了图像质量,还能改善低光照条件下人脸检测等下游任务的效果。
feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南
GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程
该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。
GameFormer - 结合游戏理论的自动驾驶交互预测规划模型
GameFormerGithubTransformer交互预测开源项目自动驾驶规划
GameFormer是一个创新的自动驾驶AI项目，结合游戏理论和Transformer架构进行交互式预测和规划。项目提供Waymo开放运动数据集上的交互预测联合模型代码，以及动态场景的开环规划实现。GameFormer提高了预测准确性和自动驾驶系统的决策能力，为智能交通系统研究开辟新方向。
Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复
GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复
研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型，通过多头注意力和前馈网络设计，实现了长距离像素交互，适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布，并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。
model - 开源地球AI模型与接口 构建数字地球的基石
AI模型Clay Foundation ModelGithubJupyterLab地球开源开源项目
Clay Foundation Model是专为地球科学研究设计的开源AI模型和接口。它可用于气候变化预测、地质分析等领域。项目支持JupyterLab环境，提供快速启动选项，适用于Binder和SageMaker Studio Lab。采用LightningCLI v2进行灵活的模型训练，文档基于Jupyter Book，便于研究人员和开发者共同参与和改进。
forecast - R语言时间序列预测分析工具
ARIMA模型GithubR包forecast开源项目指数平滑时间序列预测
forecast是一个R语言包，用于单变量时间序列预测分析。它支持ETS、ARIMA、ARFIMA、STL和TBATS等多种预测模型，包括基于状态空间模型的指数平滑和自动ARIMA建模。该包提供可视化工具，便于展示和分析预测结果。forecast适用于不同水平的数据分析人员，提供多样化的时间序列预测工具。
FinGPT - 开源金融大模型FinGPT，快速适应市场变化
FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型
FinGPT项目提供开源金融大语言模型，重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术，实现了金融数据的快速更新和轻量级适配，并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4，展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。
moirai-1.0-R-large - 基于Transformer的通用多变量时序预测模型
GithubHuggingfaceMoirai大规模预训练开源项目时间序列预测机器学习模型深度学习
Moirai-1.0-R-large是一个基于Masked Encoder的时序预测Transformer模型，通过LOTSA数据集预训练而成。模型采用补丁嵌入和Transformer架构设计，支持多变量时序数据处理和动态协变量预测。用户可通过uni2ts库实现模型部署，拥有3.11亿参数的模型规模使其成为Moirai系列中参数量最大的版本。
iTransformer - 用于多变量时间序列预测的iTransformer模型
GithubTransformer模型iTransformer多变量预测开源项目时间序列预测高效注意力机制
iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型，无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色，具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异，支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装，并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。
enformer-pytorch - 基于深度学习的基因表达预测工具
DeepmindEnformerGithubHuggingfacePytorch基因表达预测开源项目
此项目实现了Deepmind的Enformer模型在Pytorch框架下的应用，用于预测基因表达，并支持微调预训练模型以适应下游任务。用户可以通过简易安装和提供的代码示例快速使用该模型。此外，该项目还包含染色质可及性预测的微调方法，并支持从Huggingface下载预训练权重。在内存优化和详细的安装、使用说明方面进行了多项改进，帮助用户高效地进行基因组数据分析和预测。
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