茶叶会所包厢广告语
茶叶会所包厢广告语
茶叶会所是一个非常受欢迎的场所，因为它是一个可以放松身心的好地方。茶叶会所包厢是一种受到许多人欢迎的服务，它可以为顾客提供更加私密的环境和更加舒适的服务。无论是休闲娱乐还是商务洽谈，茶叶会所包厢都会为您提供一个温馨舒适的空间。
我们的茶叶会所包厢拥有各种不同的风格和主题，满足不同客户的需求。我们的服务人员都是经过专业培训的，可以为您提供各种茶叶知识和服务技巧。我们用心打造每一个包厢，以最高的标准为您提供最好的服务。
茶叶会所包厢的优势
茶叶会所包厢有很多优势，为什么它在市场上如此受欢迎呢？首先，茶叶会所包厢能够提供更加私密的环境，让您更加放松和舒适。其次，茶叶会所包厢提供了更加专业的服务和更加深入的茶叶知识。最后，茶叶会所包厢提供了更加高端的服务，让您感受到尊贵的体验。
茶叶会所包厢的优势还包括各种不同的主题和风格，满足不同客户的需求。例如，我们有传统的中国风格、现代的简约风格、浪漫的花园风格等等。无论您是来休闲还是商务洽谈，我们都能够为您提供最合适的场所。
茶叶会所包厢还提供了各种不同的茶叶选择，我们的服务员都是经过专业培训的，能够为您提供最好的服务，让您感受到最正宗的茶叶文化。如果您对茶叶不是很熟悉，我们的服务员也会为您介绍不同茶叶的特点和功效。
最后，我们的茶叶会所包厢还提供了各种不同的配套设施，例如投影仪、音响设备、会议桌椅等等。我们非常注重细节，为您提供最好的服务，让您感受到尊贵的体验。
茶叶会所包厢的预订方式
如果您想预订我们的茶叶会所包厢，非常简单。您可以访问我们的官方网站，选择您喜欢的包厢和时间，然后预订即可。我们的客服人员也会为您提供最好的服务，解答您的疑问。
为了保证您的服务品质，我们的包厢是按照预定时间进行安排的。如果您需要更改预订时间，请在24小时之前通知我们，我们将为您重新安排时间。如果您需要取消预订，也请提前通知我们，以便我们为其他客户提供更好的服务。
结论
茶叶会所包厢是一个非常受欢迎的场所，因为它能够为客户提供更加私密和舒适的环境，以及更加专业和深入的茶叶知识和服务。如果您想体验最好的茶叶文化和最高端的服务，欢迎来我们的茶叶会所包厢，我们将为您提供最好的服务。
茶叶会所包厢广告语特色
1、是一款为山东济南打造的服务软件
2、支持装备回收，回收装备有经验，还能够挑战各种副本以及有趣的异兽。
3、侏罗纪岛游戏中玩家可以解锁更多类型的恐龙。
4、机会很多。只要你足够努力，总能找到你想要的菜，男神女神相聚；
5、你不仅可以听歌曲和了解音乐，还可以听大量丰富的音乐
茶叶会所包厢广告语亮点
1、升级桌面小部件，可以更换丰富多彩的主题
2、简单的操作，就能免费下载，就能进行操作，可以根据自己的选择来找到适合自己的类目。
3、能够获得更多的积分来投票
4、▼这么多孩子里面，我最喜欢的是团团，最心疼的也是团团，毕竟，他是我看着被欺负大的。
5、根据00年新大纲整理的全网练习题。
shiyikuanweishandongjinandazaodefuwuruanjianzhichizhuangbeihuishou，huishouzhuangbeiyoujingyan，hainenggoutiaozhangezhongfubenyijiyouqudeyishou。zhuluojidaoyouxizhongwanjiakeyijiesuogengduoleixingdekonglong。jihuihenduo。zhiyaonizugounuli，zongnengzhaodaonixiangyaodecai，nanshennvshenxiangju；nibujinkeyitinggequhelejieyinle，haikeyitingdaliangfengfudeyinle時(shi)序(xu)分(fen)析(xi)五(wu)邊(bian)形(xing)戰(zhan)士(shi)！清(qing)華(hua)提(ti)出(chu)TimesNet：預(yu)測(ce)、填(tian)補(bu)、分類(lei)、檢(jian)测全(quan)面(mian)領(ling)先(xian)｜ICLR 2023 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：LRS 好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】时間(jian)序列(lie)分析在(zai)現(xian)實(shi)世(shi)界(jie)中(zhong)的(de)應(ying)用(yong)非(fei)常(chang)廣(guang)泛(fan)，覆(fu)蓋(gai)氣(qi)象(xiang)、工(gong)業(ye)、醫(yi)療(liao)等(deng)眾(zhong)多(duo)领域(yu)。近(jin)期(qi)，清华大(da)學(xue)軟(ruan)件(jian)学院(yuan)機(ji)器(qi)学習(xi)实驗(yan)室(shi)提出了(le)时序基(ji)礎(chu)模(mo)型(xing)TimesNet，在長(chang)时、短(duan)时预测、缺(que)失(shi)值(zhi)填补、異(yi)常检测、分类五大任(ren)務(wu)上(shang)实现了全面领先。 实现任务通(tong)用是(shi)深(shen)度(du)学习基础模型研(yan)究(jiu)的核(he)心(xin)問(wen)題(ti)，也(ye)是近期大模型方(fang)向(xiang)的主(zhu)要(yao)關(guan)註(zhu)點(dian)之(zhi)壹(yi)。 然(ran)而(er)，在时间序列领域，各(ge)类分析任务的差(cha)別(bie)較(jiao)大，既(ji)有(you)需(xu)要細(xi)粒(li)度建(jian)模的预测任务，也有需要提取(qu)高(gao)層(ceng)語(yu)義(yi)信(xin)息(xi)的分类任务。如(ru)何(he)構(gou)建統(tong)一的深度基础模型高效(xiao)地(di)完(wan)成(cheng)各类时序分析任务，此(ci)前(qian)尚(shang)未(wei)有成型方案(an)。 為(wei)此，來(lai)自(zi)清华大学软件学院的團(tuan)隊(dui)圍(wei)繞(rao)时序變(bian)化(hua)建模這(zhe)一基本(ben)问题展(zhan)開(kai)研究，提出了任务通用的时序基础模型TimesNet，論(lun)文(wen)被(bei)ICLR 2023接(jie)收(shou)。 作(zuo)者(zhe)列表(biao)：吳(wu)海(hai)旭(xu)*，胡(hu)騰(teng)戈(ge)*，劉(liu)雍(yong)*，周(zhou)航(hang)，王(wang)建民(min)，龍(long)明(ming)盛(sheng) 鏈(lian)接：https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oq 代(dai)碼(ma)：https://github.com/thuml/TimesNet 时序算(suan)法(fa)庫(ku)：https://github.com/thuml/Time-Series-Library TimesNet在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上实现了全面领先。 1 问题分析 不(bu)同(tong)於(yu)自然语言(yan)、視(shi)頻(pin)等序列數(shu)據(ju)，时间序列中單(dan)個(ge)时刻(ke)僅(jin)保(bao)存(cun)了一些(xie)標(biao)量(liang)，其(qi)关鍵(jian)信息更(geng)多地被蘊(yun)含(han)在时序变化（Temporal Variation）中。 因(yin)此，建模时序变化是各类时序分析任务共(gong)同的核心问题。 近年(nian)来，各类深度模型被广泛用于时序分析任务中，例(li)如循(xun)環(huan)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)（RNN）、时序卷(juan)積(ji)网络（TCN）和(he)变換(huan)器网络（Transformer）。 然而，前兩(liang)类方法主要关注捕(bu)捉(zhuo)臨(lin)近时刻之间的变化，在长期依(yi)賴(lai)上建模能(neng)力(li)不足(zu)。 Transformer雖(sui)然在建模长期依赖上具(ju)有天(tian)然優(you)勢(shi)，但(dan)是由(you)于现实世界的时序变化極(ji)其復(fu)雜(za)，仅仅依靠(kao)離(li)散(san)时间点之间的注意(yi)力（Attention）難(nan)以(yi)挖(wa)掘(jue)出可(ke)靠的时序依赖。 为此，本文從(cong)一个全新的多周期（Multi-periodicity）视角(jiao)對(dui)时序变化進(jin)行(xing)了分析，如下(xia)圖(tu)所(suo)示(shi)。我(wo)們(men)觀(guan)察(cha)到(dao)： 现实世界的时序数据往(wang)往是不同周期過(guo)程(cheng)的相(xiang)互(hu)疊(die)加(jia)，例如交(jiao)通数据在短期內(nei)的以日(ri)为周期变化，而长期則(ze)以星(xing)期为周期变化。这些不同周期的数据互相叠加、互相幹(gan)擾(rao)，給(gei)时间序列分析帶(dai)来了极大挑(tiao)战。 具體(ti)地，对于某(mou)一特(te)定(ding)周期的过程，每(mei)个时间点的变化既与临近时刻有关，也与临近周期的相似(si)过程高度相关。其中周期内变化对应著(zhu)(zhe)短期过程，周期间变化则可以反(fan)应連(lian)續(xu)周期间的长期趨(qu)势。注：如果(guo)时间序列沒(mei)有明顯(xian)周期性，则等價(jia)于周期無(wu)限(xian)长的情(qing)況(kuang)。 2 設(she)計(ji)思(si)路(lu) 基于以上两点观察，我们对TimesNet的結(jie)构作出了如下设计： 上图示例展示了将一维时序数据折叠至二维空间的可视化效果。此處(chu)，Period方向反应周期内变化，而Frequency方向代表周期间变化。我们可以看(kan)出轉(zhuan)化至二维空间的时序数据具有明显的二维局(ju)部(bu)性（2D locality）。 因此，在折叠时序数据后，我们可以直(zhi)接采(cai)用先进的视覺(jiao)骨(gu)干网络对时序数据进行特征(zheng)提取，例如Swin Transformer、ResNeXt、ConvNeXt等。这种设计也使(shi)得时序分析任务可以直接受(shou)益(yi)于蓬(peng)勃(bo)发展的计算机视觉领域。 3 TimesNet 基于上述(shu)思路，我们提出了TimesNet模型，通过模块化结构将复杂时序变化分解至不同周期，並(bing)通过将原(yuan)始(shi)一维时间序列转化至二维空间实现了周期内与周期间变化的统一建模。 在这一節(jie)中，我们将先介(jie)紹(shao)将时序数据扩展至二维空间的方法，再(zai)介绍模型的整(zheng)体架(jia)构。 3.1 时序变化：1D->2D 时序折叠的流(liu)程如上图所示，主要分为以下两步(bu)： （1）周期提取 对于一个时间长度为、通道维度为的一维时间序列，可以由时间维度的快(kuai)速(su)傅(fu)立(li)葉(ye)变换（FFT）直接提取周期信息，即： 其中，代表了中每个频率(lv)分量的強(qiang)度，强度最(zui)大的个频率对应着最显著的个周期长度。 （2）序列折叠1D->2D 对于選(xuan)定的个周期，分别对原始的一维时间序列进行折叠，該(gai)过程可以形式(shi)化为： 其中，为在序列末(mo)尾(wei)补0，使得序列长度可以被整除(chu)。 通过上述操(cao)作，我们得到了一組(zu)二维张量，其中对应周期为的二维时序变化。 3.2 模型设计 TimesNet的整体架构如图所示： 整体上，TimesNet由堆(dui)叠的TimesBlock组成。輸(shu)入(ru)序列首(shou)先经过嵌(qian)入层得到深度特征。对于第(di)层TimesBlock，其输入为，输出为： 具体地，如下图所示，每个TimesBlock包(bao)含以下子(zi)过程： （1）折叠时间序列（1D->2D）：TimesBlock首先对输入的一维时序特征提取周期，再将之转换成为二维时序变化，即在上一节中涉(she)及(ji)的内容(rong)： （2）提取二维时序变化表征（2D Representation）：如前分析，转换得到的二维时序变化具有2D局部性，因此可以直接使用2D卷积提取特征。此处，我们选用了经典(dian)的Inception模型，即： 值得注意的是，因为我们已(yi)经将1D时序特征转换至2D空间，所以我们還(hai)可以利用计算机视觉领域的許(xu)多前沿(yan)模型，例如ResNeXt、ConvNeXt以及基于Attention的Swin Transformer等等。这使得时间序列分析可以与视觉骨干网络協(xie)同并进。 （3）展开时间序列（2D->1D）：为了后续多周期融(rong)合(he)，我们将二维时序变化表征展开至一维度空间： Trunc(?)表示将步驟(zhou)（1）中Padding(?)操作补充(chong)的0去(qu)除。 （4）自適(shi)应融合（1D Aggregation）：为融合多周期信息，我们将提取到的二维时序表征进行加權(quan)求(qiu)和，选用的求和权重(zhong)即为步骤（1）中得到的对应频率强度： 通过将1D时间序列转化至2D空间的设计，TimesNet实现了「多个周期分别提取二维时序变化，再进行自适应融合」的时序变化建模过程。 4 实验 我们在长时预测、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上进行了实验，涵(han)盖36个数据集(ji)、81种不同的实验设置(zhi)。 同时，对比(bi)了19种不同的深度方法，包含最新的基于RNN、CNN、MLP、Transformer的模型，例如N-BEATS（2019），Autoformer（2021），LSSL（2022），N-Hits（2022），FEDformer（2022），Dlinear（2023）等。 4.1 總(zong)体结果 如开篇(pian)雷(lei)達(da)图所示，TimesNet在五項(xiang)任务上均(jun)达到了SOTA。 （1）长时预测：在此備(bei)受关注的任务上，TimesNet超(chao)过了先进的基于Transformer与MLP的模型。 （2）短时预测：此实验中使用的M4数据集包含6个不同采樣(yang)频率的子数据集，总共超过10萬(wan)條(tiao)数据。TimesNet在此复杂数据分布(bu)情况下依然取得了最优的效果，验證(zheng)了模型的时序变化建模能力。 （3）分类任务：在此任务上，TimesNet超过了经典的Rocket算法以及前沿深度学习模型Flowformer。 更多任务的对比請(qing)見(jian)论文。 4.2 视觉骨干网络的泛化性 我们将TimesNet中的Inception网络替(ti)换为不同的视觉骨干网络，例如ResNet，ConvNext，Swin Transformer等。 如下图所示，更先进的视觉骨干网络可以带来更优秀(xiu)的效果。这也意味(wei)着在TimesNet的框(kuang)架下，时间序列分析可以直接受益于视觉骨干网络领域的进展。 4.3 表征分析 为了进一步探(tan)索(suo)TimesNet的效果来源(yuan)，我们展示了「模型底(di)层-頂(ding)层表征之间的CKA相似度」与「模型效果”之间的关系(xi)。其中，CKA相似度越(yue)低(di)，代表模型底层-顶层之间的表征差异越大，即更加层次(ci)化的表征。 从上述可视化，我们可以观察到： 得益于2D空间中的卷积操作，TimesNet可以根(gen)据不同任务学习合适的表征，例如预测与异常检测任务中，学习到低层次表征；而分类与缺失值填补任务中，学习到层次化的抽(chou)象特征。这也进一步证明了TimesNet作为基础模型的任务泛化性。 同时，上述表征分析也为針(zhen)对專(zhuan)一任务的深度模型提供(gong)了设计思路，例如对于预测任务要关注底层细粒度特征的提取，对于填补任务则需要进一步兼(jian)顧(gu)全局表征的学习。 5 总结 受时间序列本質(zhi)的多周期屬(shu)性启发，本文提出了一个任务通用的时序分析基础模型——TimesNet。该模型创新性地将一维时间序列折叠至二维空间，并利用2D卷积取时序特征。这一创新使得时序分析任务可以直接受益于蓬勃发展的视觉骨干网络，对于后续研究具有良(liang)好的启发性。 同时，TimesNet在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大主流时序分析任务上实现了全面领先，具有优秀的应用价值。 參(can)考(kao)資(zi)料(liao)： https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oq返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：