字幕组双语原文:时间卷积网络:时间序列的下一场革命?

翻译:雷锋字幕组(君思)

声音事件定位和检测(SELD)的领域在不断增长。对环境的了解在自主导航中起着至关重要的作用。Guirguis等最近(2020)提出了一种声音事件SELD-TCN的新颖架构。他们声称,他们的框架在现场培训方面比当前最先进的技术领先。在他们的SELDnet(以下结构)中,以44.1 kHz采样的多声道音频记录通过应用短时傅立叶变换提取频谱的相位和幅度,并将其堆叠为单独的输入特征。然后,连接卷积块和循环块(双向GRU),然后连接完全连接的块。SELDnet的输出是声音事件检测(SED)和到达方向(DOA)。

需要注意的是,A股上市公司的薪资数据并不能反映全貌。

对考生来说,选择大学专业不仅要考虑自身兴趣爱好,也要考虑所选专业未来的就业前景与行业发展情况。资本市场汇聚了众多行业的头部公司,这些公司所披露的薪资数据,以及行业之间薪资水平的差异,对于正面临专业选择的考生而言,无疑具有一定的参考价值。

教育部公布的《2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示,2019年中国共有180所高校新增备案人工智能专业,138所高校新增数据科学与大数据技术专业。此外,智能制造工程、机器人工程、大数据管理与应用等专业也正在成为高校培养人才的新方向。

此外,兴业证券还指出,随着近年来生活水平的提高和学业竞争压力的加大,家长对教育的投入不断增长,教育培训行业欣欣向荣。而因为教育行业存在地域化差异和个性化需求的特征,保证了小型机构和个人工作室为主的“长尾”能够持续存在,在教育行业创业不失为很好的选择。中新经纬客户端7月22日电 (吴亦涵)

Lea等人的开创性工作。(2016)首先提出了基于视频的动作分割的时间卷积网络(TCN)。此常规过程的两个步骤包括:首先,使用(通常)对时空信息进行编码的CNN来计算低级特征,其次,将这些低级特征输入到使用(通常是)捕获高级时域信息的分类器中)RNN。这种方法的主要缺点是需要两个单独的模型。 TCN提供了一种统一的方法来分层捕获所有两个级别的信息。

团队成员有大数据专家、算法工程师、图像处理工程师、产品经理、产品运营、IT咨询人、在校师生;志愿者们来自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企业,北大、清华、港大、中科院、南卡罗莱纳大学、早稻田大学等海内外高校研究所。

宝新金融首席经济学家郑磊认为,大数据智能、区块链、计算机科学、生物技术和药学、微电子和机器人等行业,都处于政策风口,受到国家支持,预计未来就业前景较好。

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近年来被视为高薪行业的信息技术行业,薪资水平在A股上市公司中并无优势。2019年,计算机行业、通信行业、电子行业的人均薪资分别为20.57万元、16.18万元、15.31万元,分别在申万28个一级行业中位列第7名、第13名以及第16名。

我们首先介绍运动检测的案例研究,并简要回顾一下TCN架构及其相对于传统方法(如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))的优势。然后介绍了TCN的几个新颖应用,包括改善交通预测,声音事件定位和检测以及概率预测。

在A股的各大行业中,金融行业的人均薪资最高。Wind数据显示,2019年非银金融行业以及银行业的人均年薪分别为42.09万元和39.93万元,分别位列申万28个一级行业中的第一、第二名。

(文中观点仅供参考,不构成投资建议,投资有风险,入市需谨慎。)

由Chen等人设计的新颖框架(2020)可用于估计概率密度。时间序列预测改善了许多业务决策方案(例如,资源管理)。概率预测可以从历史数据中提取信息,并最大限度地减少未来事件的不确定性。当预测任务是预测数以百万计的相关数据系列时(如在零售业务中),它需要大量的劳动力和计算资源来进行参数估计。为了解决这些困难,他们提出了基于CNN的密度估计和预测框架。他们的框架可以学习系列之间的潜在关联。他们的工作中的新颖之处在于他们提出的深层TCN,如其体系结构所示:

2019年,有6家A股上市公司给予管理层的年度薪酬总额突破1亿元,分别为中信证券、华夏幸福、方大特钢、中国平安、迈瑞医疗、三一重工。其中,方大特钢的前任董事长谢飞鸣以4122.46万元的年薪排在当年A股所有高管年薪金额的首位。

这些新兴行业值得关注

为了超越它,他们提出了SELD-TCN:

一方面,A股尽管囊括了多数行业的头部公司,但是仍有不少行业的龙头公司因为种种原因并未登陆A股(如阿里巴巴、腾讯、华为等)。另一方面,A股上市公司多为所属行业的头部公司,且人均年薪数据的计算方式也平均了高管和普通员工的工资,因此该数据所反映的薪资水平要相对高于真实情况。

Wind数据显示,与上述专业相关的医药生物行业、化工行业、环保工程及服务行业(申万二级行业)、金属非金属新材料行业(申万二级行业)的人均年薪分别为14.30万元、12.91万元、14.91万元、12.19万元,均低于A股整体16.71万元的人均年薪水平。

这篇文章回顾了几个最新的基于TCN的解决方案。

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不过,尽管A股人均年薪数据存在无法反映全貌、人均薪资相对较高等特点,但是其所反映行业之间的薪资差异,仍具备一定的参考价值。

值得注意的是,在社交媒体上被不少网友调侃为“劝退专业”的生物、化学、环境、材料四大专业,从其可从事的相关行业薪资水平来看,确实稍低于A股整体平均薪资水平。

拼车和在线导航服务可以改善交通预测效果并改变人们的出行方式。通过更好的交通预测可以实现更少的交通拥堵,更少的污染,安全和快速的驾驶等。由于这是实时数据驱动的问题,因此有必要利用即将到来的流量的累积数据。基于此,Dai等人最近(2020)提出了一种混合时空图卷积网络(H-STGCN)。总体思路是利用分段衬里流量密度关系的优势,并将即将来临的交通量转换为等效的行进时间。他们在这项工作中使用的最有趣的方法之一是图卷积以捕获空间依赖性。复合邻接矩阵捕获流量近似的固有特征(更多信息,请参见Li,2017)。在以下架构中,提出了四个模块来描述整个预测过程。

其中值得注意的是,在非银金融行业中,保险行业平均每家公司付给管理层年度薪酬总额最高,为3503.04万元。但其人均年薪在非银金融行业中则处于最低水平,为23.71万元。可见在金融行业中,也并非人人高薪。

不过上述的数据均为行业的平均水平,如果具体到上市公司中,其薪资天花板可就并非年薪百万,而是年薪千万了。

在这篇文章中,我们介绍了最近的工作:基于时间卷积网络,比经典的CNN和RNN方法更好地完成时间序列任务的方法。  

而A股中薪资水平最低的前三个行业为农林牧渔、轻工制造、有色金属,人均年薪分别为11.18万元、12.02万元、12.64万元。

需要指出的是,上述A股薪酬数据均来源于上市公司2019年年报。随着时间推移和社会的发展,总有新的行业兴起,旧的行业衰退。因此考生在选择专业的时候,也要考虑到行业未来的发展情况。

下一部分提供了此经典TCN的实现和扩展。

随着Yan等人最近发表的研究成果,围绕TCN的话题甚至传到了《自然》杂志上。(2020)在TCN上进行天气预报任务。在他们的工作中,使用TCN和LSTM进行了对比实验。他们的结果之一是,除其他方法外,TCN在使用时序数据的预测任务中表现出色。

Wind数据显示,在2019年申万28个一级行业中,仍然是非银金融行业、银行业及房地产行业的管理层薪酬总额最高。在上述三大行业中,平均每家公司付给管理层年度薪酬总额分别达到2191.11万元、2097.72万元、1514.89万元。

编码器-解码器框架如图1所示,其中有关体系结构的更多信息可以在前两个参考文献中找到(在文章末尾)。提供了最关键的问题,如下所示:TCN可以采用一系列任意长度并将其输出为相同长度。在使用一维完全卷积网络体系结构的情况下,使用因果卷积。一个关键特征是,时间t的输出   仅与t之前发生的元素卷积  。

A股金融行业人均年薪40万

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与A股所反映的人均年薪数据不同,国家统计局数据显示,2019年员工平均年薪最高的三大行业是信息传输、软件和信息技术服务业(16.14万元),科学研究和技术服务业(13.35万元),金融业(13.14万元)。

此外,Wind数据还显示,包括银行、非银金融、房地产、钢铁、电子以及建筑材料等行业在内的13个行业中,平均每家公司付给金额前三的高管年薪合计超过300万元,也就是说,如果要实现“年薪百万”,进入这13个行业或许最有希望。

相比金融行业近40万元的人均年薪水平,其他行业则要逊色许多,人均年薪水平排在第三至第五名的企业分别是房地产、传媒和采掘行业,人均年薪分别为22.95万元、22.31万元、21.03万元。

对于不少上班族而言,选择一个职业除了会考虑其整体薪资水平之外,也会考虑职业的发展远景。而从管理层薪酬数据来看,A股不同行业之间的薪资天花板也存在差异。

想要年薪百万,该进哪些行业?

编码器-解码器模块解决方案可能有助于实际的大规模应用设计。

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由于扩张的卷积使网络能够处理各种输入,因此可能需要更深入的网络(在反向传播期间,网络会受到不稳定梯度的影响)。他们通过适应WaveNet(Dario et al。,2017)架构克服了这一挑战。他们表明SELD任务不需要循环层,并成功检测到活动声音事件的开始和结束时间。