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预测

做时间序列预测有必要用深度学习吗？事实证明，梯度提升回归树媲美甚至超越多个DNN模型

做时间序列预测有必要用深度学习吗？事实证明，梯度提升回归树媲美甚至超越多个DNN模型
在深度学习方法应用广泛的今天，所有领域是不是非它不可呢？其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。
3/6/2022 1:07:00 PM
机器之心
量子力学与机器学习相结合，预测高温下的化学反应

量子力学与机器学习相结合，预测高温下的化学反应
编辑/凯霞在高温下从氧化物中提取金属不仅对于钢铁等金属的生产至关重要，而且对回收利用也必不可少。但当前的提取过程是碳密集型的，会排放大量温室气体。研究人员一直在探索开发「更绿色」的工艺方法。第一性原理理论的自下而上的计算过程设计，将是一个有吸引力的替代方案，但迄今为止尚未实现。来自哥伦比亚大学的研究团队开发了一种新的计算技术，将量子力学和机器学习相结合，可准确预测金属氧化物对其「贱金属」的还原温度。该方法在计算上与常规计算一样有效，并且在测试中，比使用量子化学方法对温度效应的计算要求高的模拟更准确。该研究以「Aug
12/13/2021 6:24:00 PM
ScienceAI
综述：药物发现中的机器学习

综述：药物发现中的机器学习
编辑 | 萝卜皮不知不觉，人工智能已经渐渐延伸到了各个领域，医药领域也不例外。来自印度 B V Raju 理工学院的研究人员发表综述，讨论了药物发现中的机器学习，归纳总结了应用于制药领域的各类机器学习技术，并指出当前该领域发展的难点，以及未来发展方向。该综述以「Machine Learning in Drug Discovery: A Review」为题，于 2021 年 8 月 11 日发布在《Artificial Intelligence Review》杂志。人工智能概念与许多领域密切相关，如模式识别、概率论、
8/31/2021 3:21:00 PM
ScienceAI
AAAI 2021论文：Graph Diffusion Network提升交通流量预测精度（附论文下载）

AAAI 2021论文：Graph Diffusion Network提升交通流量预测精度（附论文下载）
城市流量预测作为智能交通中的一个重要问题，致力于精确预测城市中不同区域的流量信息，从而更好地实现区域间的流量管控、拥塞控制以及保障城市公共安全。本文将介绍一种基于时空图扩散网络的城市交通流量预测模型。本文工作是由京东数科硅谷研发实验室，京东城市和华南理工大学合作的一篇论文《Traffic Flow Forecasting with Spatial-Temporal Graph Diffusion Network》，目前该论文已经被人工智能领域的顶级会议AAAI 2021（CCF A类）接收。
8/11/2021 3:44:00 PM
京东科技开发者
AAAI 2021论文：利用深度元学习对城市销量进行预测

AAAI 2021论文：利用深度元学习对城市销量进行预测
对于线上和线下的零售行业，销量预测都是一项至关重要的任务，它可以帮助企业更好的预备库存以及在各个仓库之间分配商品。特别是在大型购物节期间，强劲的促销活动将极大地促进消费。然而，可供参考的历史数据却非常稀缺。如何同时对城市的不同区域和不同时间段的销量进行预测，是一个非常具有挑战的问题。在2020年12月收录的AAAI 2021（CCF-A类）上，京东城市被收录了一篇名为《Robust Spatio-Temporal Purchase Prediction via Deep Meta Learning》的论文。该论文研
8/11/2021 3:37:00 PM
京东科技开发者