论文解读: ChatGPT 能否用于预测股价变动?2023 年 4 月，佛罗里达大学的 Aleiandro Lopez-Lira 发表了论文“CanChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability andLarge Language Models”。 论文使用 ChatGPT 分析新闻标题对一只股票是利好还是利空，并预测次日股票回报，其表现优于传统模型。我们对论文的详细内容进行解读，供读者参考 AI中证 1000 增强组合上周超额收益0.03%，今年超额收益 2.54%截至2023年4月21日，中证 1000 增强组合相对中证 1000 上周超额收益为 0.03%，今年以来超额收益为 2.54%。模型 2018 年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为 24.57%,年化跟踪误差为 8.25%,信息比率为 2.98超额收益最大回撤为 8.75%，超额收益 Calmar 比率为 2.81。 GAT+residual 模型上周超额收益 0.38%，今年以来超额收益-1.97%截至 2023 年4月21日，GAT+

Draw.io用阿里云3D矢量图标库-2022人工智能与物联网，使用请参考：[draw.io使用阿里云矢量图标库进行流程图、泳道图、UML、BPMN、架构图、部署图、原型图、用户故事图等绘制](https://blog.csdn.net/weixin_44479533/article/details/131289488)

网上找了很久费了一些资源和RMB才凑齐的。

1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

从拆解Model3看智能电动汽车发展趋势

杨村煤矿在用皮带运输系统均已实现集中控制,但对皮带调速节能情况没做任何考虑,从而造成不必要的人力、时间和能源浪费。负载智能跟踪监控技术的设计与应用目的在于根据井下东总回第三部皮带运输煤量多少来调速东总回第二部皮带带速,寻求最佳的运输策略最终实现东二部皮带节能运行。意义在于开辟皮带输送系统自适应负载填充率的节能研究,对今后带式输送机速度控制系统的设计有很好借鉴意义。

叮当，在 Raspberry Pi 上的中文语音对话机器人/智能音箱项目

带式输送机是煤炭、化工、冶金等领域的重要运输设备,因此对带式输送机运行过程中的打滑、断带、超速等故障进行检测极其重要。智能速度检测装置在输送带检测时能够完成信号采集、转换处理、逻辑判断、功能计算、双向通信,内部可实现自检、自诊断、自判别和自适应功能,并具备数字量输出、信息储存等功能。该检测装置可实现对带式输送机故障的智能判断,提高了带式输送机运行的可靠性。

针对带式输送机系统耗电量大、机械磨损严重、输送带带速与运量无法合理匹配的工程背景,研究了变频调速控制原理和带式输送机智能调速控制系统设计方法。阐述了影响带式输送机系统能耗的因素,利用传感器实时监测输送带煤流量和带速数据,采用模糊控制算法构建了输送带速度、负载模糊控制器模型,设计了带式输送机智能调速控制系统。测试表明:使用该系统后,带式输送机能够根据负载自适应地调节带速,实现了节能降耗、延长了输送带使用寿命,对提高企业生产效率具有很高的应用价值。

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