大家好，我是蓝鸟
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所以我想通过这一工作来认识更多的朋友能得到高手的指点也可以让我的学习有一个进步这也正是我所期望的。
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从这里开始
BIEE 简介
Oracle BIEE（简称BIEE）作为Oracle的新的商业智能平台企业版，起源于Oracle所收购的Siebel公司，BIEE原来叫做Siebel Analytic。Oracle BIEE是一个非常有创造力的工具，它对于物理层，逻辑层，展现层的理解和定义创造了一个非常简洁而清晰的数据模型，使用这个数据模型可以完整地连接企业内各个异构数据源，从而使商业智能真正能够在企业范围内得到大规模部署和使用。
BIEE：Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Oracle在05年底收购Siebel，取其前端开发工具Siebel Analytics作为Oracle BI的新平台。区别原Discoverer起见，称为Enterprise Edition,而原来的Discoverer就变成了Standard Edition了。二者各取部分结合，加个xe，于是又有所谓的Standards Edition One.这就是OBIEE、OBISE和OBISE ONE的简单缘起。 07年Oracle收了Hyperion，于是取Hyperion BI的部分组件，合并升级为现在的OBI EE Plus。
从图中大家可以看到10g大概在2007推出 11g在2010年 所以现在很企业有10G 新上的项目 一般都用11g ，10g升级到11g风险很大，需要改很多东西，关于如果从10g升级到11g 后续文章会详细介绍。
先从安装配置开始。
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内容概要：2023版《科学智能 (AI4S)全球发展观察与展望》阐述了AI for Science（AI4S）在全球范围内的最新进展及其对科学和工业的深远影响。文章首先回顾了AI4S在过去一年中的快速发展，特别是在药物研发、材料科学、地质学、污染治理等多个领域的应用实例。AI4S通过结合深度学习、机器学习和其他AI技术，加速了从基础研究到实际应用的转化过程。例如，在药物研发中，AI4S帮助科学家克服了“反摩尔定律”的挑战，提高了新药研发的成功率；在材料科学中，AI4S实现了复杂材料的高效模拟，如人造钻石、石墨烯、碳纳米管等；在地质学中，AI4S通过模拟地球内部结构和物理过程，为地震学研究提供了新视角。此外，文章还探讨了大语言模型（LLMs）与科学方法的结合，指出LLMs不仅能辅助科学研究，还能生成新的科学假设并进行逻辑推理。 适合人群：具备一定科研背景或对AI技术感兴趣的科研人员、工程师、政策制定者及高校师生。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里，是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践： 数据清洗：现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如，某些天的步数可能缺失，或者存在不切实际的数值（如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗）。通过处理这些问题，可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析（发现日常习惯中的模式）：可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势，比如一周中哪一天人们通常走得最多，或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表（步数趋势、睡眠与活动对比图）：将数据转换成易于理解的图形形式，有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如，绘制步数随时间变化的趋势图，或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事（将个人风格的追踪转化为可操作的见解）：通过讲述故事的方式，把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如，根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量，提供改善健康状况的具体建议。
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1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据） 2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试； 3.环境准备：Matlab2023b，可读性强； 4.模型描述：Transformer在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。 5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer在该领域的应用。 6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
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