而隨著人工智能的廣泛應用,機器學習算法廣泛應用于基于數據的預測研究。我們嘗試使用機器學習算法對發動機排放的實測時序數據進行了相應的學習和預測，取得了一些初步的成果。本次直播將對該工程應用實例的方法、過程和結果進行相應的介紹。 課程大綱： 1.項目背景說明 2.相關機器學習算法介紹 3.學習過程與要點 4.結果分析 5.應用場景 6.總結 【微信公眾號：艾迪捷】

直播大綱： 本課程主要介紹已經完成過的一些化工新能源系統或者器件的機理及機器學習建模案例，手把手教你用numpy實現機器學習的RNN/LSTM/GRU，并講解序列建模的seq2seq算法。 配備若干案例進行演示。

化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹 直播時間：3月12日 19:30 課時章節：第1節課（共1節） 適用人群：想要了解學習機理和機器學習建模在化工新能源中的應用 背景： 很多的新能源尤其是燃料電池系統其實也算一個小型的化工系統，這個系統可能使用氫氣或者天然氣作為燃料來發電驅動汽車或者向電網輸送，也可能是在逆向運行采用電網的電來分解水制氫。

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流體力學與機器學習論文講解——輔導國外學生

介紹了一個機器學習實現數據擬合的案例，希望對大家有所幫助。

第一章? 視頻課程內容介紹及慎拍不拍說明 1、先看全面開講9個關鍵重點問題（38分鐘） 2、店主預言先告必看第三版（4分鐘） 3、GA1遺傳算法視頻講什么干什么及特點亮點（19分鐘，網絡上免費“試看”） 4、GA2慎拍不拍說明及學習基礎要求（13分鐘，網絡上免費“試看”） ? ? ? ?第二章? 遺傳算法基本概念與MATLAB命令ga語法及簡單程序 5、GA3_1幾個新舊的智能算法介紹（

獲取流動信息 4、OpenFOAM多種功能使用教程：網絡生成，模擬設置 5、基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例（數據與代碼提供給學員） 6、OpenFOAM模擬信息的后處理獲取流場與壓力信息（數據與代碼提供給學員） 計算流體動力學與人工智能 二、機器學習基礎與應用 核心要點： 1、了解Python語言的特征，熟悉常見的機器學習算法 2、掌握使用python語言用于數據后處理

自動駕駛汽車計算機視覺與深度學習算法的硬件實現

本課程通過燃料電池為例講解如何通過深度學習和啟發式尋優算法進行系統建模及尋優幫助學員入門人工智能建模和燃料電池

基于matlab的極限學習機ELM算法進行遙感圖像分類，對所獲取的遙感圖片進行初步分類和最終分類。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

實現步驟包括： 導入并預處理數據 選擇合適的機器學習算法訓練模型 優化模型性能，并最終實現實時預測。構建整個流程時間需要10分鐘，但可復用流程，新的空間場內的預測只需要在流程中替換數據運行即可。 優點： 采用RapidMiner預測模型后，收益顯著。

粒子群優化（PSO）、蟻群優化（ACO）、遺傳算法（GA）、進化策略（ES）和基于概率的增量學習（PBIL）。計算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。