银河帝国4：基地前奏：第十九章 铎丝

“那么我请求你帮助我。我可以仅仅根据川陀而发展出心理史学，但我会遇到很多困难。我或许能克服那些困难，但我若能知道某些关键的事实，问题不晓得会简单多少倍。举例而言，人类的第一个世界是不是地球或奥罗拉，或者根本是另一个世界？地球和奥罗拉的关系如何？是否其中之一或两者皆曾展开银河殖民？如果只有一个，另一个为何没有？如果两者皆有，最后的结果如何？有没有哪些世界是这两者或其中之一的后裔？机器人如何遭到废弃？川陀如何变成京畿世界，为什么不是别的行星？奥罗拉和地球后来发生了什么变故？现在我就能提出一千个问题，而在研究过程中，还可能再冒出十万个问题来。你明明能为我解惑，帮助我成功，夫铭，难道你会让我始终懵懵懂懂，而眼看我失败吗？”

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阿西莫夫科幻巨著 “基地三部曲”推荐

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB及其内置的深度学习工具箱，采用一维卷积神经网络(CNN)构建单变量时间序列预测模型的方法。主要内容涵盖数据预处理（如标准化、滑动窗口构造）、模型架构设计（包括卷积层、池化层的选择）、训练参数设定以及结果可视化和性能评估等方面。文中特别强调了针对时间序列特性的优化措施，如调整卷积核大小、引入层标准化等，并提供了具体的代码示例。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的数据科学家、机器学习工程师或研究人员，尤其是那些希望探索除LSTM之外的时间序列预测方法的人群。 使用场景及目标：该方法可用于各种具有周期性特点的时间序列数据分析任务，如气象预报、能源消耗预测等领域。主要目标是提供一种高效、易实现的替代方案，在保证预测精度的同时提高模型训练效率。 其他说明：作者指出，虽然CNN在处理长时间依赖方面不如LSTM，但对于某些特定类型的短期时间序列预测任务，CNN能够取得令人满意的结果。此外，文中还分享了一些实践经验，如如何应对常见的预测误差问题，以及进一步提升模型性能的建议。