勋章错误

领域专家: 数据库技术领域

2017-04-08 10:40:04

1、状元勋章看不到。

2、个人主页的银牌和铜牌的图标不对

3、建议给已经离职的版主颁发“荣誉版主”的称号。

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askunix_hjh 2018-12-13

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怎么拿这些奖章啊。我也想要

二月十六 2017-04-10

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引用 3 楼 xuehengyang 的回复:

我周一帮您反馈一下。

二月十六 2017-04-08

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引用 1 楼 hjywyj 的回复:

建设论坛，人人有责

骑着蜗牛去爬山 2017-04-08

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二月十六 2017-04-08

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引用 4 楼 pany1209 的回复:

怎么拿金牌？？？我也要哪一块？？？卖了能赚多少钱？？？

月技术分总版第一就能拿了，看好你哦

李德胜1995 2017-04-08

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怎么拿金牌？？？我也要哪一块？？？卖了能赚多少钱？？？

渔舟唱晚，雁阵惊寒 2017-04-08

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我周一帮您反馈一下。

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科技中介服务机构在服务企业时，如何利用产业大脑实现供需精准对接与资源高效匹配？

MATLAB实现的分数边际伪似然方法，用于学习高斯图模型的依赖结构.rar

内容概要：本文提出一种基于鱼鹰优化算法（OOA）优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型，用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性，采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络（CNN）提取输入数据的局部空间特征，利用双向门控循环单元（BiGUR）捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系，并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重，从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力；进一步，采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优，有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证，结果表明，该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优，适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群：从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员，尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标：①实现风电场短期功率高精度预测，支撑电网安全稳定调度与能量管理；②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例；③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程，重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节，可通过替换不同风电数据集进行对比实验，进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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