"神经网络" 相关的精读

2026年行业主题轮动研究报告：基于卷积神经网络的指数轮动策略
- 2026/02/14
- 82
- 广发证券
近年来，指数化投资理念愈发受到投资者认可，ETF产品凭借透明、低费率、交易便捷等优势，成为居民资产配置的重要工具。
标签：神经网络网络
2026年鸿腾精密公司研究报告：智能“神经网络”平台厂商
- 2026/01/16
- 150
- 财通证券
鸿腾精密为鸿海集团旗下唯一专注连接器、电缆与线缆组装产品业务的上市平台。公司源于1981年鸿海集团的连接器业务，历经整合后于2013年独立运营，并于2017年上市。
标签：神经网络网络
2025年银河金工可转债定价模型系列研究：条件特征神经网络对转债蒙特卡洛定价模型的改进
- 2026/01/08
- 156
- 中国银河证券
可转债作为一种兼具债权安全性与股权进攻性的混合资本工具，其价格形成机制受到正股价格波动、信用风险溢价、以及赎回、回售、下修等复杂内嵌条款的多维驱动。
标签：可转债神经网络网络
2025年AI投研应用系列专题报告：基于NARX动态神经网络的指数择时策略
- 2025/09/15
- 206
- 太平洋证券
在金融时间序列预测领域，神经网络架构经历了从简单感知向复杂时序建模的重要演进。早期循环神经网络（RNN）首次引入隐状态记忆机制，但存在梯度消失/爆炸问题，难以捕获长期依赖。
标签： AI AR 神经网络
2025年光通信行业研究报告：AI算力中心的神经网络
- 2025/07/01
- 289
- 金元证券
单一芯片算力无法满足AI训练需求：模型所需算力与单芯片算力之间的巨大差距。例如GPT-3每次训练迭代需约4.5EFLOPS计算，但单卡GPU仅提供数十TFLOPS级算力，差距高达百万倍。为突破计算墙，使用数十甚至上百GPU进行并行计算（分布式训练）。
标签：光通信 AI 网络神经网络
2025年AI专题之NPU行业分析：专为端侧AI而生的神经网络加速器
- 2025/04/22
- 733
- 中泰证券
人工智能的发展主要依赖两个领域的创新和演进：一是模仿人脑建立起来的数学模型和算法，其次是半导体集成电路AI芯片。
标签： AI 加速器神经网络
2024年基于卷积神经网络的ETF轮动策略
- 2024/05/14
- 477
- 广发证券
根据上交所的2024年度ETF行业发展报告，全球ETF市场规模于2023年首次突破11万亿美元，全年资金净流入接近万亿美元。截至2023年底，全球挂牌交易的ETF资产总规模达11.61万亿美元，较2022年底增长21.83%。
标签：神经网络 ETF
2023年基于时序神经网络的选股模型初探
- 2023/12/11
- 766
- 中信建投证券
本篇报告作为前两篇专题（《基于循环神经网络的选股模型初探》与《基于循环神经网络的选股模型改进》）的拓展，对时序模型结构做进一步探讨。将时序处理模块由RNN拓展为RNN、CNN和Attention三大类，将时序模型结构由简单GRU拓展为GRU、AGRU、TPA、GAT、LSTNet、TCN、TCAN、XCM和Transformer九种，从模型结构介绍、到模型间互相关联、再到多模型结合，对时序神经网络的选股应用做了初步探究。根据测试结果得到以下初步结论：1）单模型测试下，TPA和TCN表现较突出；2）模型间的预测相关程度与模型结构的相似性有密切关联；3）相较于单模型结果，多模型整合后的绩效表现有全...
标签：神经网络选股模型
无人机应用论文BP神经网络在无人机成本估算中的应用
- 2023/08/11
- 375
- 其他
背景近年来，无人机技术越来越成熟，应用领域也越来越广泛。随着无人机数量的增加，无人机成本估算变得越来越重要。准确的无人机成本估算对企业决策、市场竞争力以及行业发展等方面起着重要的作用。然而，无人机成本估算受到众多影响因素的影响，难以实现精确的估算。传统的成本估算方法需要大量的数据、时间和人力，成本高昂，准确性也无法保证。因此，探索一种新的无人机成本估算方法和技术变得尤为关键。BP神经网络在无人机成本估算中的应用BP（BackPropagation）神经网络是一种常用的人工神经网络模型，其广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测等领域。由于BP神经网络能够学习和发现数据中的规律和特征，并且应用于模型
标签：无人机神经网络成本估算
基于神经网络的模拟电路故障诊断专家系统研究
- 2023/07/31
- 254
- 其他
模拟电路是电子技术中最基础的部分，它在各种电子设备中担当着非常重要的角色。然而，由于环境、加工和设计等方面的因素，模拟电路中存在着各种故障，如传输线失配、放大器不稳定、滤波器失效等。这些故障将严重影响模拟电路性能和各种设备的正常工作，因此，故障诊断在模拟电路的设计和制造中扮演着十分重要的角色。目前，诊断模拟电路故障的主要方法是通过专家系统来实现。专家系统是一种模拟人类专家的过程，将人类专家的知识通过计算机的方式表达出来，并通过计算机指导用户解决问题。专家系统在模拟电路故障诊断中的应用已经日益普及，但它们的运行速度较慢且错误率较高。神经网络在模拟电路故障诊断中的应用近年来，神经网络技术已经
标签：模拟电路神经网络电路故障

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