在石油工程领域，储层属性的准确预测是关键任务之一，因为这些属性直接影响着油田的开发效果和经济效益。本文将探讨如何运用深度学习技术，特别是神经网络，来预测储层的孔隙度（Porosity）和含水饱和度（Water Saturation）。孔隙度反映了储层岩石中储存流体的空间比例，而含水饱和度则表示储层中被水占据的孔隙空间的百分比。 我们需要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由大量的节点（称为神经元）和连接它们的权重构成。神经网络通过学习过程调整这些权重，以解决复杂问题，如非线性关系的建模。在本案例中，神经网络将从测井数据中学习并建立储层属性与输入特征之间的复杂关系。 Lasso回归是一种常用的统计学方法，它在训练模型时引入了L1正则化，目的是减少模型中的非重要特征，从而实现特征选择。在神经网络中，Lasso正则化可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现较差的现象。通过正则化，我们可以找到一个平衡点，使模型既能捕获数据的主要模式，又不会过于复杂。 在预测储层属性的过程中，数据预处理是至关重要的步骤。这包括异常值检测、缺失值填充、数据标准化或归一化等。数据标准化可以使不同尺度的特征具有可比性，有助于神经网络的学习。此外，特征工程也很关键，可能需要创建新的特征或对已有特征进行变换，以增强模型的预测能力。 接着，我们将构建神经网络模型。这通常涉及选择网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和每个层的神经元数量是超参数，需要通过实验或网格搜索来确定。激活函数如Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等用于引入非线性，使模型能够处理复杂的关系。损失函数，如均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE），用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异。优化器如梯度下降或Adam（Adaptive Moment Estimation）负责更新权重，以最小化损失函数。 在训练过程中，我们通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数和防止过拟合，测试集则在模型最终评估时使用。通过监控验证集的性能，我们可以决定何时停止训练，避免模型过拟合。 模型的评估标准可能包括精度、R²分数、平均绝对误差（MAE）和均方误差。对于储层属性预测，我们期望模型能给出高精度和低误差，以帮助工程师做出更准确的决策。 利用神经网络和Lasso正则化的深度学习方法可以有效地预测储层的孔隙度和含水饱和度。这一技术的应用可以提高石油资源的开发效率，减少勘探成本，并为未来的油气田管理提供有力的科学支持。通过不断优化模型和特征工程，我们有望实现更加精准的储层属性预测。

《银行股价预测——基于PyTorch的RNN神经网络》 在金融领域，股价预测是一项极具挑战性的任务，它涉及到大量的数据分析和复杂的预测模型。本文将深入探讨如何使用PyTorch框架中的循环神经网络（RNN）进行银行股价预测。我们将主要关注数据集的处理、RNN模型的构建以及训练过程。 1. 数据集介绍 “stockprice-prediction”项目提供的数据集分为两个部分：train.csv和val.csv。通常，train.csv用于模型的训练，而val.csv用于验证模型的性能，防止过拟合。数据集可能包含了银行股票的历史价格，如开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等，这些数据都是预测股价的关键因素。 2. 数据预处理 在训练RNN模型之前，我们需要对数据进行预处理。将时间序列数据转化为适合RNN输入的格式，这通常涉及滑动窗口技术，将连续的时间步数据打包成一个个样本。同时，可能需要对数值进行标准化或归一化，使其在0-1之间，以改善模型的学习效果。 3. RNN模型构建 RNN因其能捕获序列数据中的长期依赖性而被广泛应用于时间序列预测。在PyTorch中，可以使用`torch.nn.RNN`模块创建RNN层。模型通常包含输入层、RNN层、全连接层（用于最后的预测）以及损失函数和优化器。在设置RNN时，需要决定隐藏层的大小、层数以及激活函数等参数。 4. 模型训练 在PyTorch中，训练RNN模型通常涉及定义训练循环，包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重。此外，为了监控模型的性能，应定期在验证集上评估损失和准确率，以便及时调整学习率或进行早停。 5. 预测与评估 训练完成后，我们可以使用训练好的模型对未来的股价进行预测。预测结果通常需要通过某种方式（如指数平滑）进行整合，以得到平滑的股价趋势。评估模型性能时，可以使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。 6. 模型优化与扩展 尽管RNN是处理序列数据的良好选择，但有时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸问题。为了解决这些问题，可以尝试使用长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），它们引入了额外的门控机制来更好地管理长期依赖。另外，还可以考虑集成学习、多模态输入或者引入其他技术，如注意力机制，以提高预测精度。 总结，通过PyTorch的RNN模型对银行股价进行预测，需要对数据进行预处理，构建适合RNN的输入格式，然后设计并训练模型，最后进行预测和评估。在这个过程中，模型的优化和扩展是提升预测性能的关键。然而，股价预测并非易事，因为市场受到多种复杂因素的影响，因此模型只能提供一种辅助决策的工具，不能作为唯一依据。

二手车价格预测 :racing_car: :sport_utility_vehicle: :fuel_pump: 一个基于 ML 的 Web 应用程序，可帮助预测二手商品的售价 :automobile: :sport_utility_vehicle: 提供实时 Web 应用程序 数据集 您可以在找到数据集 安装： 只需执行命令： pip install -r requirements.txt即可安装必要的依赖项。 用法： 将此存储库克隆到一个目录并导航到该目录。 运行命令： python app.py 这将在本地主机上运行 web 应用程序，看起来像这样。 随意使用代码，添加更多功能，美化它。 :winking_face: 运行 Dockerized 应用程序 确保在您的操作系统 (Windows/Mac/Linux) 中安装并设置了 Docker。 有关详细说明，请参阅 导航到您克隆此存储库的文件夹（存在Dockerfile 的位置）。 构建 Docker 镜像（不要忘记点！！ :grinning_face_with_smiling_eyes: )：

使用逆强化学习进行扫描路径预测 PyTorch的官方实施， （CVPR2020，口头） 我们提出了第一个逆向强化学习（IRL）模型，以学习人类在视觉搜索过程中使用的内部奖励功能和策略。 观察者的内部信念状态被建模为对象位置的动态上下文信念图。 这些地图是由IRL获悉的，然后用于预测多个目标类别的行为扫描路径。 为了训练和评估我们的IRL模型，我们创建了COCO-Search18，COCO-Search18是目前最大的高质量搜索注视数据集。 COCO-Search18有10位参与者在6202张图像中搜索18个目标对象类别中的每一个，进行了约300,000个目标定向注视。 当在COCO-Search18上进行训练和评估时，无论是在与人类搜索行为的相似性还是搜索效率方面，IRL模型在预测搜索注视扫描路径方面均优于基线模型。 如果您正在使用此作品，请引用： @InProceedings {

matlab余玄函数代码规划知悉的轨迹预测（PiP） 正式实施“”（ECCV 2020）， 由，，和。 在新颖的计划-预测-耦合管道中，将自我车辆的计划告知多主体未来的预测。 有关更多详细信息，请参阅我们的/ /。 依存关系 conda create -n PIPrediction python=3.7 source activate PIPrediction conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch conda install tensorboard=1.14.0 conda install numpy=1.16 scipy=1.4 h5py=2.10 future 下载 原始数据集：下载，然后使用预处理将其处理为所需格式（.mat）。 处理后的数据集：从此处下载并将其保存在datasets /中。 训练有素的模型：从这里下载并保存在trained_models /中。 跑步 通过sh scripts/train.sh训练或运行 python train.py --name

死亡预测 电晕病毒死亡预测 作者：Mitchell Dryger，Laroy Milton，Mohammad Mosleh 设置 使用命令source setup_env.sh创建python虚拟环境，安装numpy，matplotlib，pandas，sklearn，seaborn，然后激活虚拟环境。 如果需要，请使用deactivate退出活动的虚拟环境。 用法 运行Project3.py步骤是： 确保source setup_env.sh至少已经运行过一次 运行source activate_env.sh激活虚拟python环境 运行python3 Project3.py以运行主项目文件， 如果需要，请使用deactivate退出活动的虚拟环境。 目录和文件 ./DataFiles/ Covid-60weeks.csv Health.csv Sanitation.csv

时间序列预测调查 该项目的目的是使用新颖的机器学习方法改进对时间序列的预测，并将其向前推进几步，以便更好地预测异常值，例如资产负债表上的异常。 安装 将此存储库克隆或下载到您的计算机。 安装Jupyter Lab（ pip install jupyterlab ）。 cd到存储库的目录。 使用以下命令启动Jupyter Lab： jupyter lab 。 笔记本可以在Jupyter Lab窗口中打开并运行。 所需的数据很轻，因此已经包含在此存储库中。

感应耦合射频等离子体球化过程数值模拟，佟健博，路新，本文利用感应耦合射频等离子体球化系统制备出了TiAl合金球形粉末,并利用数值模拟的方法对球化过程进行了研究。在对等离子体建立耦�

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