请教时序模式的挖掘（聚类）算法？

marmoset 2002-04-01 06:56:13

我有1000个城市某年的月平均气温统计表，
也就是说，每个城市都由12个采样点构成了一条温度曲线。
我希望根据这1000条曲线的形状相似程度对他们进行聚类分组。
想请教对于这种时序数据（曲线）的聚类算法？
能提供一些思路也好，谢谢。

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marmoset 2002-04-21

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感谢theng！

再up一把，稍后给分。

theng 2002-04-02

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时间序列的聚类问题已经研究了很久了，可以用马尔可夫模型等，请参考下列文献：
http://www.erudit.de/erudit/events/esit99/12600_p.pdf

http://www-eksl.cs.umass.edu/papers/oates-ijcai99SL.pdf

http://www.psrg.lcs.mit.edu/6892/st00-presentations/group1.pdf

http://web.media.mit.edu/~clarkson/icassp99/node5.html

计算机视觉（Computer Vision, CV）是人工智能的一个重要分支，其目标是赋予计算机“看”和理解图像或视频内容的能力，类似于人类的视觉系统。它涉及从数字图像或视频中提取信息、进行分析、做出决策或生成新的视觉内容。近年来，随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNNs）的成功应用，计算机视觉取得了显著的进展，并在许多领域展现出超越人类的表现水平。计算机视觉的核心任务和技术图像分类 (Image Classification)：将输入的图像分配到一个预定义的类别标签。

为零基础小白规划AI算法工程师的学习路径，通常始于**扎实的数学与编程基础**，随后进入**机器学习与深度学习的核心理论与工具学习**。在此基础上，学习者应**广泛了解AI的主要应用方向**，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别、强化学习等，并结合个人兴趣与职业规划**选择一到两个方向进行专项深耕与实践**。持续的项目经验积累、前沿技术关注以及积极的社区交流是成长为合格AI算法工程师的关键。

在本次设计和研发系统的过程中，我学习到了以往从未学习到的知识，通过三年时间的学习，我通过书本获取了大量的理论知识，在本次实践过程中，该部分知识得以全面运用，使我获取了一次真切的研发系统的全面实现，这一方面巩固了我掌握的理论知识，另一方面还对我将其在生活中运用的能力进行了提高。（1）首先对管理系统的研发背景进行了研究，对课题研究所具备的意义进行了论述，全面的研究了系统流程和功能方面存在的需求；

随着2021年征程5芯片的发布，我们基于征程5芯片设计了 BEV的感知原型方案，输入的是车载多视角的图像序列或者多模信号，在网络内部进行时空双维度的中融合（middle fusion），使得神经网络能够原生输出鸟瞰视角下的动静态感知、预测结果。下面是一个框架图。绿底部分表示纯视觉的信号处理，输入的是各摄像头的图像，经过第一阶段的模型提取图像特征，通过视角转换做 BEV视角下的多视角空间融合；再对BEV的特征进行时序融合，进而送入第二阶段做BEV上的特征提取；最后，输入到head部分做感知要素的输出。

学生宿舍管理系统的主要使用者分为管理员、宿管员和学生，实现功能包括管理员：首页、系统用户（管理员、宿管人员、学生用户）模块管理（宿舍信息、宿舍分配、学生留言、宿管留言、签到信息、通知公告、宿舍楼信息、学生签到、物品报修）等功能；宿管：学生管理、宿舍信息、宿舍分配、学生留言、宿管留言、签到信息、通知公告、宿舍楼信息、学生签到、物品报修等功能；学生：宿舍分配、学生留言、签到信息、通知公告、学生签到、物品报修等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面，所以使得整个学生宿舍管理系统信息管理的过程得以实现。