多变量时间序列预测一直是各学科面临的持续性挑战。时间序列数据通常表现出多样的序列内和序列间相关性，这导致了复杂且相互交织的依赖关系，成为众多研究的焦点。...然而，在理解多个时间序列在不同时间尺度上的变化序列间相关性方面，仍存在重大的研究空白，这一领域在文献中受到的关注有限。...此外，MSGNet还具有自动学习可解释的多尺度序列间相关性的能力，即使在应用于分布外样本时，也表现出强大的泛化能力。 综上，该论文的一个核心出发点就是：多变量之间的关系在具有多尺度性。...研究者以下图为例，其中在时间尺度1上，我们可以观察到两个时间序列之间的正相关，而在较短的时间尺度2上，我们可能会注意到它们之间的负相关。通过使用基于图的方法获得了两个不同的图结构。...为实现这一点，首先通过线性变换将第i个尺度对应的张量重新投影到具有N个变量的张量上，其中N表示时间序列的数量。
在进行日期处理的时候，有时会需要计算一下两个日期之间相差几年零几个月，这里记录一下，如何用mysql数据库和java结合，准确的拿到两个日期之间的时间差。...1.mysql数据库中，利用TIMESTAMPDIFF函数，拿到两个日期之间相差的月数，当然，也可以拿到天数，年数，如下： SELECT TIMESTAMPDIFF(DAY,'2012-10-01','...结果：20 SELECT TIMESTAMPDIFF(YEAR,'2011-05-01','2013-01-13') as dayDiff; 结果：1 2.然后，在java代码中，对这个月数做个简单的处理即可.../12L+"年"+monthCount%12L+"个月"; } map.put("yearMonth",yearMonth); 注意：从数据库返回来的这个月份差...，是个long类型的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...TIMESTAMPDIFF(unit,begin,end); TIMESTAMPDIFF函数返回begin-end的结果，其中begin和end是DATE或DATETIME表达式。...TIMESTAMPDIFF函数允许其参数具有混合类型，例如，begin是DATE值，end可以是DATETIME值。...如果使用DATE值，则TIMESTAMPDIFF函数将其视为时间部分为“00:00:00”的DATETIME值。 unit参数是确定(end-begin)的结果的单位，表示为整数。
/** * 计算两个时间段之间交集的天数 * @param $startDate1 开始日期1 * @param $endDate1 结束日期1 * @param $startDate2 开始日期2 *...){ $days = 0; } // 如果日期1的结束日期等于日期2的开始日期，则返回1 if($endDate1 == $startDate2){ $days = 1; } // 如果日期1的开始日期等于日期...startDate1, $endDate1) + 1; } // 时间段1包含时间段2 if($startDate1 < $startDate2 && $endDate1 $endDate2){ $...diffBetweenTwoDays($startDate2, $endDate2) + 1; } /** ------------ 交集换算 ------end------ */ return $days; } /** * 求两个日期之间相差的天数...< $day2) { $tmp = $day2; $day2 = $day1; $day1 = $tmp; } return ($day1 - $day2) / 86400; } 以上这篇PHP 计算两个时间段之间交集的天数示例就是小编分享给大家的全部内容了
我们在做一个需求的时候需要后端返回一个选中时间内的时间日期、月份、年份列表： 如：我想查询2024-01-01到2024-01-20这个时间里面的所有日期。...下面来看看代码 /** * 根据日期格式不同计算两个时间内的日期、月份、年 * @param beginTime 开始时间 * @param endTime 结束时间...> betweenDay =new ArrayList(); switch (statisticType){ case "1": //计算两个日期的间隔天数...beginTime, endTime,DateUtils.YYYY_MM_DD); break; case "2": //计算两个日期的间隔月份...beginTime, endTime,DateUtils.YYYY_MM); break; case "3": //计算两个日期的间隔月份
https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/10991371 机房收费做到上机和下机部分时，需要计算从上机到下机之间的时间差...，从而计算出上机期间所花的费用。 ...这时候，可以用一个函数就可以简单的实现——DateDiff()，具体使用规则： DateDiff(timeinterval,date1,date2 [, firstdayofweek [, firstweekofyear...]]) 函数返回值为从date1到date2所经历的时间，timeinterval 表示相隔时间的类型（即时间的度量单位），分别为： 年份 yyyy 季度 q ...月份 m 每年的某一日 y 日期 d 星期 ww 小时 h
考虑到手臂动作和手部动作之间的相关性，设计模型同时预测手臂和手部动作；通过利用此相关性，输出的手臂和手部姿态会更加合理； 2....通过两个transformer模型分别在时间和空间维度上提取相关性信息，使得手臂和手部的相关性能够更好地被利用，与此同时也能输出帧间连续的结果；另外，论文还定制了合适的目标函数以获得准确而稳定的输出序列...Spatial Transformer的主要目标是提取手臂姿态和手势姿态之间的全局相关性（挥动手臂往往和挥动手掌高度相关）以及不同关节点之间的局部相关性（譬如无名指的运动通常会带动中指和小拇指）。...对于一段输入序列，将其Reshape成不同形状以作为两个Transformer的输入。...目标函数： 用来引导模型训练的目标函数主要包含两个部分，一部分是重建目标函数，一部分是对抗目标函数。 对抗目标函数的主要目的是引导模型输出具有“真实感”的手臂和手部动作。
文章目录 一、线性卷积起点定理 二、左边序列 三、线性卷积起点定理推理 一、线性卷积起点定理 ---- x(n) 和 y(n) 分别是 起点为 N_1 和 N_2 的 右边序列 ( 或左边序列...) , g(n) = x(n) * y(n) , 则 g(n) 是 右边序列 ( 或左边序列 ) , 并且 起点为 N_0 = N_1 + N_2 ; 二、左边序列 ---- 下面回顾下 左边序列...和 右边序列 的概念 , 参考 【数字信号处理】序列分类 ( 单边序列和双边序列 | 左边序列 | 右边序列 | 有限序列和无限序列 | 稳定序列和不稳定序列 ) 博客 ; 单边序列 : 序列 x(...右边序列 , 从 N_1 整数开始 左边为 0 , 有效值都在右边 ; 后者是 左边序列 , 从 N_2 整数开始 右边为 0 , 有效值都在左边 ; 与 " 单边序列 " 相对的是 "...双边序列 " ; 三、线性卷积起点定理推理 ---- 有限序列 x(n) 和 y(n) 长度分别是 N 和 M , g(n) = x(n) * y(n) 则 g(n) 也是有限序列
图 1 两个真实用户在电商和短视频场景的部分历史序列 具体来说，现有的序列推荐工作将用户的复杂偏好简单表征成一个单一的载体来集中建模用户偏好的序列模式，但不可避免地导致用户不同兴趣之间的歧义。...基于历史商品之间的多级相关性来细化用户不同层级的偏好。然而，与多兴趣解决方案相比，这些方法忽略了多兴趣分解的好处。...用户感知图卷积 为了从用户历史序列中提取复杂和高阶的用户兴趣，该研究利用图结构来自适应的建模不同历史商品之间的相关性距离。...也就是说，相同的两个商品对对于不同的用户可能具有不同的相关性值。通过这种自适应的图连接方式，在训练过程中梯度通过更新商品和用户的嵌入，进而调整图的连接方式。...因此，在动态路由的第一次迭代过程中，作者采用 BiLSTM 对序列进行时序编码如图 5 所示。在第一次迭代过程之后，模型利用带有时间特征的输出对动态路由的权重通过残差结构进行更新。
2022-10-17：特殊的二进制序列是具有以下两个性质的二进制序列：0 的数量与 1 的数量相等。二进制序列的每一个前缀码中 1 的数量要大于等于 0 的数量。...给定一个特殊的二进制序列 S，以字符串形式表示。定义一个操作 为首先选择 S 的两个连续且非空的特殊的子串，然后将它们交换。...(两个子串为连续的当且仅当第一个子串的最后一个字符恰好为第二个子串的第一个字符的前一个字符)在任意次数的操作之后，交换后的字符串按照字典序排列的最大的结果是什么？输入: S = "11011000"。...输出: "11100100"。答案2022-10-17：1认为是左括号，0认为是右括号。嵌套递归模型。两两交换，其本质是冒泡排序。力扣761。经测试，rust和go的速度最快，go的内存占用最低。
在目前的诸多蛋白质互作数据库中，STRING是覆盖物种最多，包含信息最全面的数据库，在最新的11.0b版本中，它包含了来源于5090个物种的24,584,628 个蛋白质之间的3,123,056,667...如果是输入一个蛋白质名称（或序列），会输出与该蛋白质互作的所有蛋白质的互作图。一次输入多个蛋白质名称（或者序列），将只输出这几个蛋白质之间的互作网络图。...节点之间的连线代表两个蛋白质之间存在互作关系，在evidence线型下，根据连线的不同颜色，代表了两个蛋白之间的互作关系有着不同的类型，包括实验证实、基因同源关联、共表达等。...在Settings选项中，可以通过调节网络线型为confidence，点击UPDATE，发现网络中的edge发生了变化，不同于evidence模式下多种颜色的线，只有一条黑线，线的颜色深浅不同，代表了蛋白质之间相关性的强弱...06 网络的输出 在Exports界面，可以将蛋白质互作网络输出为图片格式（PNG），或者以表格信息的格式输出，从而在cytoscape等工具中进行进一步分析。
这些方法学上的进步提出了超越“单一药物，单一靶标”的模式并探索“多重药物，多重靶标”的可能性，这些可能性旨在同一疾病模块内同时调节多种疾病蛋白，同时最大程度地降低毒性。...这项研究中量化了人类蛋白质-蛋白质相互作用网络中药物靶标与疾病蛋白质之间的关系，从而得出了一种合理的基于网络预测药物联合的策略。 数据： 1....（Fig. e） （3）蛋白序列相似性：UniProt下载药靶蛋白序列，使用Smith–Waterman algorithm计算药物A靶点a和药物B的靶点b的序列相似性SP(a, b)，A、B两药物蛋白序列相似性是其所有配对靶点...将所有可能的药物-药物-疾病结合的方式根据模块的重叠情况分成6类： Fig. 2 如果组合中的至少一种药物未能定位在疾病模块附近，则该组合的治疗效果不大于单一疗法。...第一个主要发现：要使药物对具有治疗作用，两个药物靶标模块必须与疾病模块重叠。 第二个发现：Overlapping exposure（Fig.2a）中，有药物联合有显著的不良反应，如导致高血压。
例如，1D CNN的滤波器只能在一个方向上滑动（比如从左到右）；这种类型的CNN适用于只有一个空间维度的数据（例如文本或生物序列）。2D CNN对具有两个空间维度的数据进行操作，例如数字图像。...在这种情况下，神经网络学会了挑选直接耦合互作，并且即使对于具有很少或甚至没有相近序列的新序列也可以进行准确的结构预测。...RNN最适合于有序序列形式的数据，比如序列中的一个点与下一个点之间存在某种依赖性或相关性（至少在理论上）。可能它们在生物学之外的主要应用是自然语言处理，其中文本被视为一系列单词或字符。...如图4c所示，RNN可以被认为是神经网络层的其中一块，将与序列中的每个条目（或时间）相对应的数据作为输入，并为每个条目产生依赖于先前已处理的条目的输出。...在生物学中使用RNN的明显例子是分析基因或蛋白质序列，任务包括从基因序列中识别启动子区域、预测蛋白质二级结构或基因随时间的表达水平变化模型；在最后一种情况下，给定时间点的值将作为序列中的一个条目。
好吧，如果我们这样做，我们可能就会看到这个样本对股票1有强正相关性，对于股票2而言，我们真的可以相信这是一种真正代表这两个股票之间真实关系的情况吗？...答案是否定的，因为我们正在比较“苹果和橙子”——我们需要从同一时间段抽取我们的投资组合成分的样本，只有这样的随机样本才能正确地捕获所有资产之间的相关性。...这个结果非常类似，因为在第二种方法中的构建投资组合的方式也固有地保留了组成资产之间所有相关性，因为回报序列是使用同一天发生的加权成分收益计算的。...现在这里是重要的部分——因为投资组合首先是通过使用个别资产的加权每日收益的实际值创建的，价格序列隐含地解释了资产之间的相关性。...然后，当运行蒙特卡罗模拟时，输入的参数是在具有隐含内置的相关关系的历史价格序列上计算的。因此，该方法DID捕获了相关性的影响。 但是，对于方法4，我们未能正确地模拟资产之间的相关性。
这个系列文章描述了一个单一的语义数据模型来支持物联网和建筑、企业和消费者的数据转换。 这种模型必须简单可扩展, 以便能够在各行业领域之间实现插件化和互操作性。...分布式数据管理和互操作性依赖于一个共同的本体(语义)和通用数据格式(用于语法) , 使服务能够识别和解释在连接系统之间交换的结构化数据。...一个分布式计算模型(如fog computing)可以通过提供一种标准的、通用的方式来管理、管理和分配必要的资源和服务, 使数字世界具有功能性和互操作性, 从云到物联系起来(图50)。 ?...设备可以交换包含系统之间共同属性的事件和查询。 这些属性代表系统进程的内部输入 / 输出。 ?...这两个系统都可以引用在一个公共本体中定义的"风扇"设备的"速度"属性。 HVAC系统的一个过程(域微服务)可以产生一个时间序列事件, 当触发事件发生时(如气温变化)时, 可以改变风扇速度。
本文介绍最近的一篇探索如何在更好地建模通道(channel)之间的相关性的多元时间序列文章。...通道独立策略将多元时间序列分解为多个单一时间序列，并应用统一的单变量预测模型进行处理。这种方法因其对非平稳数据的强大鲁棒性而受到广泛青睐，但它未能考虑通道间的相互关联，限制了其性能的进一步优化。...不同的是，SOFTS 通过一种星型聚合分发模块（STar Aggregate Redistribute module, 简称 STAR）提取不同通道的序列之间的相关性，交换不同序列的信息。...这些显著的改进表明，SOFTS 模型在多变量时间序列预测任务中具有稳健的性能和广泛的适用性，特别是在具有大量通道的任务中在下表展示出的 24 个结果中，有 21 个是第一，3 个是第二。...总结 尽管通道独立已被证明是提高多变量时间序列预测鲁棒性的有效策略，但通道间的相关性是进一步提升性能的重要信息。先前的方法在提取相关性时面临着模型复杂性和性能之间的两难困境。
在金融数据观测单一股票，这仅测量一个复杂的系统的一个很小的方面，则很可能没有足够的信息去预测未来。 此外，时间序列对时间变量有明显依赖性。...通常一个RNN从前馈网络通过连接的神经元的输出到其输入端获得的，参见图4。短期内时间相关性由隐藏到隐藏连接建模，而无需使用任何时间延迟。它们经常迭代训练，并通过被称为反向传播通时间（BPTT）的过程。...一个著名的拓展是使用特制的长短期记忆细胞，其能更好地发现长期相关性。 ? 图4 递推神经网络（RNN）。输入x被变换到输出表示y，其通过隐单位h。隐单元连接当前时间帧的输入值和隐单元从先前时间帧。...门控RBM和卷积GRBM模型在一对驶入向量之间转换，所以这些模型的内存为2。时空DBN 模型6个输出序列来自空间池化层，对于GRBM这是一个较长内存，但使用了一个较低的输入大小。...当采用这种方法，当前输入帧的上下文丢失，且唯一时间的相关性被捕获是在输入规模之内。为了捕捉长期相关性，输入规模已被增加，这可以是不切实际的多元信号或如果数据具有非常长期相关性。
历史上，处理大数据是一个大的挑战，要利用大数据数据集的公司面临着与数据处理的开销，在不同的工具和系统之间移动数据需要使用不同的编程语言、网络协议和文件格式。...InfluxDB是一个时间序列数据平台，使用 Arrow 支持接近无限的基数用例，支持多种查询语言（包括 Flux、InfluxQL、SQL 等），并可以与 BI 和数据分析工具具备互操作性。...此外，时间序列数据是独特的，因为它通常具有两个相关变量。时间序列的值取决于时间，并且值与之前的值有一定的相关性。时间序列的这个属性意味着 InfluxDB 可以通过词典编码更充分地利用记录批次的压缩。...词典编码允许 InfluxDB 消除重复值的存储，而时间序列数据中经常存在重复值。InfluxDB 还通过使用 SIMD 指令实现了矢量化查询指令。...她通过混合研究、探索和工程的方式将收集到的数据转化为具有功能、价值和美感的东西。当她不在屏幕后面时，你可以在户外看到她绘画、伸展、滑板或追逐足球。
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。...在声源定位系统中，麦克风阵列的每个阵元接收到的目标信号都来自于同一个声源。因此，各通道信号之间具有较强的相关性。理想情况下，通过计算每两路信号之间的相关函数，就可以确定两个麦克风观测信号之间的时延。...阵列中两个麦克风的接收信号为： 其中s(t)为声源信号，n1(t)和n2(t)为环境噪声，τ1和τ2是信号从声源处传播到两个麦克风阵元的传播时间。...，则上式可以进一步简化为： 由相关函数的性质可知，当τ=τ12时，Rx1x2(τ)取最大值，是两个麦克风之间的时延。...3、互相关函数 x(n)和y(n)的互相关函数是将x(n)保持不动, y(n)左移m个样本点，两个序列逐个相乘的结果，顺序不能互换。
它在许多领域中都有广泛的应用，例如工业设备状态监测、金融欺诈检测、故障诊断，以及汽车日常监测和维护等。然而，由于时间序列数据的复杂性和多样性，时间序列异常检测仍然是一个具有挑战性的问题。...同时，还提出了通道独立补丁来增强时间序列中的局部语义信息。在注意模块中提出了多尺度的算法，以减少补丁过程中的信息丢失。 优化：基于两个分支的相似性，设计了一个有效且鲁棒的损失函数。...二、基于对比学习的时间序列异常检测方法 在DCdetector中，我们提出了一种具有双注意的对比表示学习结构，从不同的角度获得输入时间序列的表示。双注意对比结构模块在我们的设计中至关重要。...然而，由于异常点很少且没有明确的模式，它们很难与正常点或彼此之间共享潜在模式（即，异常点与其他点之间的相关性较弱）。因此，正常点在不同视角下的表示差异将很小，而异常点的表示差异将很大。...将多元时间序列输入中的每个通道被视为一个单一的时间序列，并划分为斑块。每个通道共享相同的自注意网络，表示结果被连接为最终输出。 图4：关于如何进行上采样的一个简单示例。
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