Lead Generation Forum

预测作为元学习
图 3 概述了预测作为元学习方法：

我们提出的框架通过局部平稳分非平稳性问题 - 也就是说，尽管长序列是非平稳的，但我们可以假设接近的时间步骤仍然具有相同的模式并遵循相同的分布，并且随时间缓慢变化。
因此，我们可以将长时间序列分成几个片段（称为任务），我们假设这些片段是静止的。
在每个任务中，时间序列再次被分成回顾窗口（历史数据）和预测范围（我们想要预测的值）。
在我们的元学习框架中，我们将回溯窗口视为支持集，将预测范围视为查询集。这意味着我们希望模型能够快速适应回溯窗口中的值，然后再推断整个预测范围。

图 3. DeepTime“预测即元学习”框架概览 ...

数字化成熟的非营利组织下一步该做什么？
数字化成熟的非营利组织才是成功的非营利组织。那么，他们明年的重点是什么？他们计划专注于网络安全和数据隐私，增加新的项目和服务，并进一步拥抱远程工作。

非营利组织趋势报告第五版图表显示，数字化考虑网络安全、新计划或服务以及远程工作。

Salesforce 非营利组织趋势报告第五版涵盖更多内容，包括：

哪些事业领域与捐赠者、志愿者、员工和监管机构的关系最强和最弱
非营利组织高层领导和管理人员对工作场所文化的描述存在差异
有多少非营利组织最近做出了多元化、公平和包容性（“DEI”）的努力，以及这些努力是什么
有多少非营利组织制定了可持续发展目标 ...

使用多智能体强化学习实现星际争霸 II 中的大师级别。
深度强化学习将改变我们所知的制造业。
人工智能经济学家：通过双层深度强化学习实现最优经济政策设计。Stephan Zheng、Alexander Trott、Sunil Srinivasa、David C. Parkes、Richard Socher。
利用人工智能经济学家构建数据驱动、可解释且稳健的政策设计基础。Alexander Trott、Sunil Srinivasa、Douwe van der
致谢
此版本发布部分归功于 NVIDIA，我们衷心感谢他们提供的大力帮助和支持。特别感谢 Brenton Chu 率先编写 Numba ...

随着数字化时代的快速发展，社交平台数据成为商业与科研的重要资源。电报（Telegram）数据库作为一种通过收集Telegram平台公开信息构建的数据集合，在营销、舆情分析、跨境电商等领域展现出广泛应用潜力。然而，数据隐私保护和法律合规问题也随之而来，成为电报数据库运营过程中不可回避的重要课题。本文将围绕电报数据库运营中的法律考量，深入探讨数据隐私保护、合规风险及应对策略。

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### 一、电报数据库及其法律背景

电报数据库通常通过技术手段采集Telegram平台上的公开群组、频道、用户信息，形成结构化数据供分析和应用。由于Telegram强调用户匿名性和隐私保护，数据库运营方在收集 ...

By 2027, there will be 5.85 billion social media users around the world. You might be thinking, “that’s great, but how will that help me sell?” through social media, you can connect with a whole market of potential customers you have met otherwise. Some folks will be tempted to flood their social ...

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data preparation leads to ai success: three use cases
1. Ai enhances efficiency
imagine a sales team at a tech company, let’s call them “futurix ...