基于TCN的电商商品需求预测

<正>精确的商品需求预测可以有效减少缺货和降低库存积压，帮助企业制定合理的订货策略和库存决策。本文将深度学习模型时间卷积网络TCN引入到电商商品需求预测中，并与长短期记忆神经网络LSTM以及机器学习模型随机森林、CBRT、XGBoost进行对比实验，验证了TCN模型的预测精度最高，有助于TCN模型在商品需求预测中的推广应用。     

基于YOLO的自动驾驶目标检测研究综述

自动驾驶是人工智能发展领域的一个重要方向,拥有良好的发展前景,而实时准确的目标检测与识别是保证自动驾驶汽车安全稳定运行的基础与关键。回顾自动驾驶和目标检测技术的发展历程,综述了YOLO算法在车辆、行人、交通标志、灯光、车道线等目标检测上的应用,同时对比分析了精确性与实时性等性能,阐述了自动驾驶目标检测研究领域将要面临的挑战、可能的解决方案和潜在的发展方向。