数据分析（一）

零售业发展到今天，我们需要挖掘所有的连锁业的经营潜力，而其中最重要的是挖掘商品的盈利能力，因此所谓零售管理就是细节管理其最主要指的就是单品管理，我们必须去研究、发现、挖掘每一个商品本身具有的或是潜在的获利能力，这就要求零售人不仅仅要有商品的专业知识，懂的商品的各类属性及成本，更需要有一套高效率而行之有效的商品管理方法。

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数据处理与分析

统计描述方法是研究简缩数据并描述这些数据的统计方法。将搜集来的数据资料加以整理、归纳和分组，简缩成易于处理和便于理解的形式，并计算所得数据的各种统计量，如平均数、标准差以及描述有关实务和现象的分布情况、波动范围和相关程度等，以揭示其特点和规律

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机器学习领域技术大图：硬件算力

硬件算力可以说在人工智能三要素中处于发动机的角色，特别是深度学习在最近 10 年之所以获得突飞猛进的发展，很大程度得益于硬件算力在摩尔定律的驱动下获得持续的增长，如 GPU 在最近 10 年的理论算力获得了近几十倍的性能提升。所以，硬件算力也是阿里在人工智能技术领域的重中之重，并进行了重点布局和持续的技术研发投入，我们的技术核心战略是“通过建设核高基领域的研发能力，提供极致性价比的算力供给，奠定阿里云在 IaaS/PaaS 层具备产品易用性、多样性和差异化服务的能力”。

2022-01-04
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基于图像的机器学习技术分类电子商务产品

在 Criteo（中文名科稻，一家在纳斯达克上市的全球性的效果营销科技公司）的通用目录（Universal Catalog）团队，我们每天与数十亿产品打交道，来创建全球最大的电子商务目录之一：250 多亿种产品。这些产品，由我们的电子商务合作伙伴提供，具有不同的数据字段，我们使用这些数据字段来创建补充（enrichments）：新的产品字段标准化给定数据，并由 Criteo 全球团队重复使用。一个重要的补充是按类别对产品进行分类。

2022-01-04
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数据科学和机器学习技术在航空工业中的应用

本文探讨了在航空工业的科研和工程实践中，应用数据驱动和机器学习技术的机会和挑战。重点放在利用可解释（interpretable）、可泛化（generalizable）、可说明（explainable）和可认证（certifiable）的机器学习技术开展关键可靠应用的迫切需求。主要包括三部分内容：历史回顾、当前先进技术发展和应用以及对未来的展望。在航空工业设计、制造、实验、验证和服务面临的巨大挑战的背景下，讨论最近的算法和技术应用趋势。

2022-01-05
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如何利用机器学习技术来进行企业需求预测

机器学习是一门多领域交叉学科，涵盖概率论、统计学、计算机复杂算法等知识，利用计算机工具实时模拟人类学习方式，并将现有数据进行知识体系结构的科学划分来有效提高学习效率。本文将主要讨论机器学习如何帮助简化需求预测和提高准确性。企业需求预测是预测未来产品需求的流程，需求预测有助于品牌制造商决定应该生产什么，并引导零售终端如何进行合理的库存计划。

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移动定位衬片级进模设计

级进模冲压、冲裁首先要把弯曲部分的局部外形先冲切出来，以留出足够的成形空间。因此，在排样设计时既要考虑冲裁排列顺序的合理性又要保证制件分工位冲切后的外形质量。既要确保带料在连续送进的冲压过程中与冲压件的连接强度又要保证凹模各型孔间应有的工作强度。

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基于UWB定位技术的多移动机器人编队控制

提出了一种基于超宽带（UWB）定位系统的多移动机器人编队控制算法及系统。UWB定位技术是一种较为成熟的技术，但目前较少应用于编队控制问题中。首先给出了系统框架设计以及机器人的硬件设计，然后对该系统建立数学模型，根据建立的系统模型，设计出分布式控制算法，并且给出系统稳定性的证明，最后仿真实验验证了算法的有效性。

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