[#1 方案] 代码

我们已经将复现该解决方案所需的大部分代码作为 Notebook 上传到了 Kaggle。

Kaggle Notebooks

1. LSTM CNN transformer
   运行我们的 LSTM + CNN Transformer 模型单折（single fold）所需的代码。运行多折并取中值集成应该会显著提升 LB 分数。

2. PID Controller Matching
   PID 控制器匹配背后的代码与直觉。当前代码是初步版本，仍存在一些错误。新版本将很快上传。

GitHub 仓库

1. PID Controller Matching
2. LSTM+CNN Transformer
3. LSTM on Raw data

预训练模型

1. https://www.kaggle.com/shujun717/googlebrainventilator1stshujun

如果有任何问题，请随时在相应的 Notebook 或此处留言！

我们的 LSTM 模型也将很快作为 Notebook 上传，以便大家也可以尝试使用该模型（发布后我会更新此主题）。此外，我已经开始撰写博文，更详细地解释我们的解决方案，一旦完成，我会开一个新主题并附上链接！