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 随着金融市场的不断发展，股票市场的波动性越来越大，投资者需要更加准确、实时的股票价格预测工具来帮助他们做出更好的投资决策。本项目旨在基于Mindspore框架和鲲鹏openEuler平台，开发一个高效、准确、实时、成本效益高的股票价格预测系统，帮助投资者更好地理解股票市场动态，降低投资风险。
 
 2.技术方案
-本项目采用MindSpore框架，主要模型为Informer，结合鲲鹏openEuler平台，提高股票价格预测的准确性和实时性。具体技术方案包括：
+本项目采用MindSpore框架，主要模型为Informer，结合鲲鹏openEuler平台，提高股票价格预测的准确性和实时性。具体技术方案包括：
+数字数据和文字优化：通过数据获取和增强、参数组合、组件搭配等方式，对数据进行优化，提高预测准确性；
+数据处理和特征工程：通过数据分块、降噪、重整、多归一化等方式，对数据进行处理，提高预测准确性；
+训练和推理：通过压缩、蒸馏、剪枝、量化等方式，对模型进行训练和推理，提高预测准确性和实时性；
+算子优化和图优化：通过算子优化、图优化、加速库等方式，提高预测速度；
+集束搜索、班监督等训练和交易策略优化：通过集束搜索、班监督等方式，优化训练和交易策略，提高预测效果。