简介今天跟各位同学介绍一个大数据处理相关的毕业设计, 基于大数据分析的股票预测系统;使用爬虫对股票数据进行爬取和分析, 并使用web服务的方式进行呈现通过下拉框选择查看某个公司过去20天的历史股票数据和未来10天的预测数据。项目运行展示废话不多说, 先展示项目运行结果, 后面才进行
仅有很少的工作已经开始试图去解决这样的挑战，通过利用卷积神经网络在图片处理中的长处在不同领域中去构造本地和全局的依赖关系。例如，在交互序列中嵌入矩阵。这种基于卷积神经网络的序列推荐系统的技术发展将在3.3节中介绍。
图神经网络（GNN，GraphNeuralNetworks）是2019年AI领域最热门的话题之一。图神经网络是用于图结构数据的深度学习架构，将端到端学习与归纳推理相结合，业界普遍认为其有望解决深度学习无法处理的因果推理、可解释性等一系列瓶颈问题，是未来3到5年的重点方向。 仅有很少的工作已经开始试图去解决这样的挑战，通过利用卷积神经网络在图片处理中的长处在不同领域中去构造本地和全局的依赖关系。例如，在交互序列中嵌入矩阵。这种基于卷积神经网络的序列推荐系统的技术发展将在3.3节中介绍。 基于深层神经网络的多任务学习技术和类似词嵌入的用户嵌入技术有希望能够应用于这个问题。 研究热点5：推荐系统的可解释性 上文所述推荐系统研究大都将重心放在提高推荐准确性上，与推荐对象的沟通考虑得不够。 万 方数据 基于神经网络的专家系统概述 作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 刘丽员， 杨昔阳 泉州师范学院网络信息中心,福建,泉州,362000 辽宁经济职业技术学院辽宁经济管理干部学院学报 JOURNAL OF LIAONING ECONOMIC VOCATIONAL TECHNOLOGICAL INSTITUTE, JOURNAL 供水管网发生爆管事故后，快速确定爆管位置，可以实现迅速抢修，有效降低事故的损失。针对爆管定位问题，本文基于人工神经网络（ann），建立爆管位置与事故时压力监测点的压力变化率之间的非线性映射关系，构建了ann爆管定位模型，并选取了一个供水管网案例，引入相关系数（r2）指标评估
工业4.0大幅变革传统生产线，新时代智能工厂应运而生。智能工厂将面对终端智能化、连接泛在化、计算边缘化、网络扁平化、服务平台化及安全提升化等技术发展趋势，需要解决智能感知控制、全面的互联互通等多个方面的问题。本文将传感器比作智能工厂的感觉器官，将机器人比作智能工厂的 循环神经网络架构用于解决将上下文信息集成到经典统计模型时出现的稀疏性问题，使系统能够考虑以前的对话话语。该模型显示了对上下文敏感和非上下文敏感的机器翻译和信息检索的所有优势。 香港开发的 神经反应机器 （ nrm ）是一种基于神经网络的短文 AI并购案再度兴起， Juniper Networks 刚刚宣布将以 4.5 亿美元收购一AI公司，以增强自身的网络产品和基于人工智能的新特性。 外媒报道称， Juniper Networks 刚刚宣布，其将以 4.5 亿美元的价格收购 128 Technology 公司。 Juniper 补充道，这笔交易将以现金 + 股权的方式进行。近年来，该公司一直在通过收 … 徐光华等（2012）基于契约理论， 将企业内部风险控制与财务危机预警两大系统相结合，构建了两者耦合的财务危机分析框架体 系。秦江萍等（2011）应用因子分析中的 Logistic 模型对新疆上市公司财务状况进 … 课程特色： 从软件到fpga实现的快速入门，详细讲解工具平台的使用，可以帮助大家打破万事开头难，有了这次经历后面的开发和学习之路将方便许多。 本期课程内容： 第一节：介绍pynq开发平台以及使用pyt 摘要：电力系统是用电设备协调工作的关键所在，电力系统智能化是其发展方向。根据对目前电力系统智能化技术的分析，提出软件智能化和硬件智能化两大方面。软件智能化包括了智能化编译与开发环境，先进的控制算法集成，友好的人机交互界面。硬件智能化包括特种ic芯片的设计与制造，智能
课程特色： 从软件到fpga实现的快速入门，详细讲解工具平台的使用，可以帮助大家打破万事开头难，有了这次经历后面的开发和学习之路将方便许多。 本期课程内容： 第一节：介绍pynq开发平台以及使用pyt
[0005] 所谓机械交易是指在某种投资理念指导下，将风险控制技术和交易技术有机 结合起来而形成的相互关联的交易规则体系。交易系统是资金管理、风险控制、 心理 2019年12月20日 TensorFlow是行业领先的深度学习和神经网络计算框架。本文将使用TensorFlow 建立深度学习模型，基于S&P500指数和成分股分钟级别数据来预测 的股价预测 模型，该模型主要包含两个核心模块：通过神经张量网络学习构造的事件嵌入 文章展示预测试验过程及结果：包括交易策略，输入数据及预测结果。 2020年5月11日 本文主要回顾三篇将图和知识图谱应用到量化交易上的文章。 那么到了需要建模 这种图关系数据的时候，自然就轮到 图神经网络 在点的方式方面，作者使用 LSTM 从原始的技术因子中生成结点 图网络即可以在社交网络或其它基于图形 数据上运行的一般深度学习架构，它是一种基于图结构的广义神经网络。
公司的目标是将理光集团世界领先的成熟技术经过行业化开发和应用，以源源不断 技术:红外图像识别技术、 传感器融合技术、 图像分析定位技术、 深度神经网络 云存储保证数据的储存和快速调用，云计算运算能力强，专家系统基于神经网络 该系统广泛地应用于新建电站工程验收、建成电站智能运维、电站交易中的设备
2019年12月2日 关键词：个性化推荐;信息爆炸;神经网络;推荐算法前言“推荐系统是利用电子 (3) 分析了以往前辈们的推荐算法，借鉴了部分思想，初步设计了算法 目前最广泛的 是发展信息过滤技术和搜索引擎技术以及各类门户网站的 图3.6 模型设计图网络 的第一层是词嵌入层，由每一个单词的嵌入向量组成的嵌入矩阵。 近十几年，随着计算机技术在大数据与人工智能方面的突破进展，人们有望在股 实验中，相比基于价格特征的SVM 预测方法，本文提出的方法在股票涨跌预测 大 数据与云计算的兴起，让人们在处理与分析海量股票交易数据时变得游刃有余。 些新闻事件的嵌入式表达被当作特征，作为卷积神经网络预测模型的输入。他们. 2018年5月14日 因此如何利用人工智能技术自动地为股民和股票分析师从海量信息中精选 《基于 记忆流及对抗训练的神经网络的推荐系统技术》. “随着社交媒体和电子商务平台的 流行,网络用户在各大平台上产生了大规模的用户行为信息（比如用户交易记录和 然而，大多数现有异构网络嵌入学习方法采用了向量内积来衡量低维
大量的时间在数据/指令的读取分析上，而CPU的频率、内存的带宽等条件又不可能 目前国内的AI 芯片公司如深鉴科技就提供基于FPGA 的解 神经拟态芯片：神经 拟态计算是模拟生物神经网络的计算机制。 大师和2011年IBM的沃森智能系统在 Jeopardy节目中胜出，人工智能才又一次为 中国首个嵌入式神经网络芯片NPU.
[0005] 所谓机械交易是指在某种投资理念指导下，将风险控制技术和交易技术有机 结合起来而形成的相互关联的交易规则体系。交易系统是资金管理、风险控制、 心理 2019年12月20日 TensorFlow是行业领先的深度学习和神经网络计算框架。本文将使用TensorFlow 建立深度学习模型，基于S&P500指数和成分股分钟级别数据来预测 的股价预测 模型，该模型主要包含两个核心模块：通过神经张量网络学习构造的事件嵌入 文章展示预测试验过程及结果：包括交易策略，输入数据及预测结果。 2020年5月11日 本文主要回顾三篇将图和知识图谱应用到量化交易上的文章。 那么到了需要建模 这种图关系数据的时候，自然就轮到 图神经网络 在点的方式方面，作者使用 LSTM 从原始的技术因子中生成结点 图网络即可以在社交网络或其它基于图形 数据上运行的一般深度学习架构，它是一种基于图结构的广义神经网络。 2016年5月5日 神经网络是机器学习算法中最流行和最强大的一类。 神经网络不能基于任何数据 训练 大脑，神经网络更接近于曲线拟合（curve fitting）和回归分析（regression 隐藏层调整那些输入的权重，直到将神经网络的误差降至最小。 举例来说，给 定一个神经网络交易系统，该系统接收证券组合中提示需要售出 基于人工智能技术的代码分类系统能根据代码的文本信息自动分门别类，从而更好 地帮助人们 关键词: 智能合约 代码 交易信息 词嵌入模型 神经网络 长短时记忆 模型 区块链技术将交易记录在公开账本, 所有交易是公开的并且不可逆. 文献[9] 分析了比特币区块链的公开账本, 通过将公钥地址跟某比特币论坛账号信息连接起来 , 2020年9月12日 时间卷积网络在FTS中的实例应用基于TCN进行知识驱动下的股票走势 金融时间 序列的分析分为两类：基本面分析和技术分析。 使用LSTM神经网络和RNN构建 模型，发现LSTM可以更好地应用于 这些论文中宣称的许多业绩难以复制，因为 它们未能针对所预测的特定财务交易系统的未来变化进行概括。
2017年11月2日 赋能财务与金融：人工智能的“关键技术＋核心能力” 企业更好地决策，将复杂的 分析嵌入到日常的工作和交易场景中，使日益复杂的工作变 AlphaGo的深度学习 系统有70多层人工神经网络， 每一层均为一个人工智能分析维度， 规范性分析： 大数据技术的一个分支，指基于尽可能获得的数据和计算得到确切
洞察系统就像人类的神经系统：人工智能是大脑，物联网传感器是你的感觉，中间部分是你的骨骼系统，流媒体分析完成了神经系统的功能。 大脑由感官输入驱动。在一个洞察系统中，物联网传感器就像指尖中的神经末梢。信号被捕获并散布到整个神经系统中。 声明：本文假定读者具备LSTM神经网络模型直觉和结构背后的初步基础知识。 字幕组双语原文： 告别RNN，迎接TCN英语原文： Farewell RNNs, Welcome TCNs翻译：雷锋字幕组（ 听风1996、君思、小哲）概述1.深度学习在F…
Gwennap 深信，神经网络会对数据分析方式产生重大影响。 新思科技(Synopsys ) 的嵌入式视觉产品经理Gordon Cooper 认为：神经网络“堪比大脑突触”。 系统( ADAS) 的惊奇表现都是基于这样一种能力：利用高性能计算系统训练神经网络， 然后将 例如，在高盛的证券交易厅，证券交易员正在快速被计算机科学家替代。 随着我们研发出越来越强大的抗生素，这些细菌也在进化越来越好的防御系统，以 例如，一篇偶尔发布的报道会提醒金融界存在一种现象，该现象是基于某些有利 可图 这些试图获得早期优势的新交易者，现在进入了市场并稀释了盈利的效果。 技术分析师认为股票的股价已经反映了所有可用的公共信息，而研究基本面很大 2017年11月2日 赋能财务与金融：人工智能的“关键技术＋核心能力” 企业更好地决策，将复杂的 分析嵌入到日常的工作和交易场景中，使日益复杂的工作变 AlphaGo的深度学习 系统有70多层人工神经网络， 每一层均为一个人工智能分析维度， 规范性分析： 大数据技术的一个分支，指基于尽可能获得的数据和计算得到确切 2020年9月22日 基于TCN 的知识驱动股市趋势预测与解释。 1. 背景介绍. 金融时间序列（FTS）建 模历史悠久，20 世纪70 年代初它首次革新了算法交易。FTS 分析包括两类：基础 分析和技术分析。 预测股票价格，并提出一种混合神经网络模型，用于定量择时 策略，以 然后，将事件嵌入和股票价格结合起来预测股票走势。 2019年5月12日 深层学习（也称为深层结构学习或分层学习）是基于人工神经网络的一系列机器 年龄分析、材料检查和棋盘游戏程序，它们产生的结果与人类专家相当，在某 更 准确地说，深度学习系统有一个实质性的分配路径（CAP） 该解决方案利用了 监督学习技术（如可疑交易的分类）和无监督学习（如异常检测）。 大量的时间在数据/指令的读取分析上，而CPU的频率、内存的带宽等条件又不可能 目前国内的AI 芯片公司如深鉴科技就提供基于FPGA 的解 神经拟态芯片：神经 拟态计算是模拟生物神经网络的计算机制。 大师和2011年IBM的沃森智能系统在 Jeopardy节目中胜出，人工智能才又一次为 中国首个嵌入式神经网络芯片NPU.