简介：摘要：在金融市场中，波动率序列的预测对于投资决策和风险管理具有至关重要的作用。本研究提出了一种创新的深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制，用于预测基于VIX（芝加哥期权交易所波动率指数）和GARCH（自回归条件异方差）模型的纸浆期货波动率序列。该模型旨在捕捉复杂的时序模式，同时强调关键历史时刻的波动信息，以提高预测的准确性和稳定性。

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简介：摘要 针对股票涨跌趋势预测的问题，提出一种基于注意力机制的三通道CNN-BiLSTM-LSTM混合模型。首先分析股票时序数据和财经文本数据的特征结构，然后构建混合模型来解读数据中的信息，最后结合沪深300指数数据和分别来自东方财富、新浪财经、云财经的财经文本数据，使用混合模型对股票涨跌进行预测。实验结果表明：提出的模型能有效预测股票市场的涨跌情况，为提前了解股市变化趋势提供指导意见。

简介：摘要

简介：摘要：近年来，深度卷积神经网络（CNNs）在图像超分辨率（SISR）上取得了优异的性能。然而，大多数基于cnn的深度SR模型由于其接受域较小，不能捕获全局环境，也不能充分利用中间特征，这限制了它们的性能和应用。为了解决这一问题，我们提出了一种基于窗口注意机制的图像超分辨率重建网络。

简介：孩子学习注意力不集中，让家长伤脑筋。要是孩子天生愚笨，根本就不是读书的料，家长们也许心理还比较坦然。可孩子明明挺聪明，许多高难度的习题都能做出来，可就是不能集中心思在学习上。因此，有些家长甚至感到绝望，颇有些“恨铁不成钢”的滋味。

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简介：摘要：随着我国电力系统的建立，以及电力系统在最近几年里的发展，负荷预测的作用将会越来越突出。电力系统的调度运行还有生产在很大程度上会受到电力系统负荷预测结果的影响，负荷预测结果的准确性越高，电力系统运行的安全性与稳定性越好。不过，在短期电力负荷预测的过程中，传统模型已经没有办法既考虑到负荷数据时效性，又考虑到负荷数据非线性这两个主要的特点。因此，本文对基于深度学习的LSTM长短记忆神经网络的电力负荷预测方法进行了研究，并使用该方法对电力负荷值进行了计算，基本上可以确定LSTM网络在预测电力负荷时误差是最小的，所达到的预测效果也是最好的。

简介：工作中经常遇到家长问这样的问题:孩子做事总是注意力不集中,看书,画画时一会要喝水、找东西吃,一会又看电视、玩玩具。担心这种状况会影响人小学后的学习,不知道该怎样使孩子学习时注意力能集中。其实,从心理学角度讲,学前儿童学习时注意力不集中是常见现象。这一时期儿童注意力发展的特点是无意注意占优势地位,有意注意也即家长关心的注意力,则处于发展的初级阶段,水平低、稳定性差。因此,孩子对于一件事的注意力大概只能维持在十几分钟。一旦原来的事物对他来说不再新鲜,或有更

简介：走迷宫　　小老鼠想吃奶酪，快来帮帮它！从左下角开始，向着奶酪前进吧！

简介：走迷宫右图中海盗拿到了宝藏,但是要怎么回到帆船去呢?快来帮助他吧!小贴士视觉注意力训练,包括视觉分辨力训练、视觉追踪能力训练、视觉记忆、理解能力训练、视动协调能力训练。训练要点:1、必须限时。2、做题以又快又好为准。3、做题人应自主读题,独立完成题目训练。

简介：很难找到赢得注意力的秘笈，每一个构成广告的元素都是值得注意的注意力之源。一位美国前辈告诫我辈：“一个能让消费者注意的广告，才有机会成为一个有效的广告。”

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简介：本文以8种农产品期货的高频数据为样本，实证考察了我国农产品期货市场已实现波动率的动态特征，发现农产品期货已实现波动率同时具有长记忆性和区制转换性。在此基础上构建了长记忆马尔科夫区制转换模型来预测农产品期货的已实现波动率，并比较和评价了该模型与其他嵌套模型的预测性能。结果发现，我国农产品期货的已实现波动率具有高波动和低波动两种不同的状态，状态之间的转换概率较小，低波动状态的稳定性比高波动状态强；同时引入长记忆性和区制转换能进一步提高模型的预测性能，长记忆马尔科夫区制转换模型是预测性能最好的模型。

简介：尽管以前创建纸浆期货交易市场的努力已经归于失败，可美国纽约商品交易所认为这次会有所不同。

简介：当前,一股对注意力经济的研究热潮从美国、英国到中国正悄然兴起.面对经济全球化、信息化、网络化的挑战,展开对注意力经济的研究,对我国企业在观念更新、价值取向、资源整合、战略重组等方面,具有十分重要的意义.

简介：怎样走出失恋阴影？我是一个重点高中的学生，最近的他分手了。我们是从中考那一年在一起的，相处一年了。因为考虑到可能会影响到学习，也有一些其它的事，我提出了分手。原来以为分手会很轻松，其实并不是这样，我现在学习的效率也不高了，成绩一落千丈，好害怕这样会影响学习……我没有后悔我的选择，

简介：良好的注意力对学习或做事至关重要。培养它可以从以下五个方面做起：

简介：准确的电力负荷预测可以保证电力供应的稳定,降低用电成本,提高供电质量。在进行短期电力负荷预测时,考虑到时序数据的时间相关性,应用张量流深度学习框架构建了LSTM神经网络模型,对电力负荷时序数据进行回归预测。使用某省电力公司电力负荷数据进行模拟仿真,结果表明基于长短期记忆人工神经网络（Long-ShortTermMemory,LSTM）的深度学习模型在短期电力负荷预测中可以有效地预测负荷变化。

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