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当可解释人工智能遇上知识图谱

什么是可解释性。由于可解释性人工智能、机器学习、神经网络等方兴未艾,可解释性的定义依旧没有准确的确定。目前较为受到认可的解释应该论文[1]提供解释Interpretability as the ability to explainorto present in understandable terms to a human,翻译过来的意识就是:可解释性是一种以人类认识的语言(术语)给人类提供解释的能力。

  • 2021-07-23
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中服云能耗管理解决方案

设备管理系统满足了设备生产厂家对设备进行远程云端运维要求,实现了包括流程化工单进展和记录,设备价值核算和分 析记录,生成并管理设备生命周期所产生的各种知识信息,最终实现运维数据的可视化展示和大数据分析、积累运维知识的机 器学习样本库

  • 2021-07-23
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中服云电气设备管理系统

电气行业主要设备包括开关设备、变频设备及数字化智能终端,广泛应用于电力、水利、通讯、工业、新能源、石化、交通和基础设施等行业。 中服电气设备运维系统实现了自动化数据与信息化数据流转的深度融合,采用云协同作业的方式,对终端用户设备实时监测,运用大数据分析,实现对设备故障提前预判,同时结合专家知识库、专家在线诊断、视频辅助判断等手段实现远程维修运维,实现工作的精细化、信息化、智能化。 主要采用了中服CServerIot平台、DTU/工控网关设备、SaaS多租户管理、工作流和CCT组态工具等技术能力完成平台开发。

  • 2021-07-23
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装备制造行业解决方案

装备制造业是制造业中最为关键的组成部分,它是为一国国民经济发展和国防建设提供生产技术和基础设备的首要产业。本文主要对中国装备制造业的现状及当前发展的主要问题进行分析,并提出若干建议,用以提升中国装备制造业的国际分工地位。

  • 2021-07-23
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农作物生产可视化监管系统

随着我国农业进入新的发展阶段,国家在农业基础设施建设方面增加了资金投入与政策导向,全国多地都已具备良好的硬件设施条件,但以农业机械设施为基础的农业信息化建设尚处于初步发展阶段。近些年,由国务院、农业部等政府单位颁布的《中央一号文件》、《十三五全国农业农村信息化发展规划》及《互联网+现代农业三年行动实施方案》等政策文件均提及现代农业的改革发展方向,特别要强化设施园艺、露天种植的升级改造工作,做到农作物(包括粮食作物和经济作物)生产的保质保量,诸如农业物联网、农产品质量追溯等系统建设正处在政策推动的风口浪尖上。

  • 2021-07-23
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华为区块链白皮书

区块链成为近两年热点话题,因其通过分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密 算法等技术的集成,可有效解决传统交易模式中数据在系统内流转过程中的造假行为,从而 构建可信交易环境,打造可信社会。近年来各国政府机构,国际货币基金组织以及标准、开 源组织和产业联盟等在纷纷投入区块链产业的拉通和应用。随着区块链的产业价值的逐渐确 定,区块链迅速地成为一场全球参与竞逐的“军备”大赛,中国也开始从国家层面设计区块 链的发展道路(发改委委托信通院组织国内主要区块链公司进行区块链的顶层设计的研讨, 工信部的信软司也在积极确定区块链的顶层设计机构)。2018 年,区块链及相关行业加速发 展,中国将领跑全球进入“区块链可信数字经济社会”,我们正面临区块链重大的产业机 遇

  • 2021-07-23
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64种污水、废水处理典型工艺流程图

64种污水、废水处理典型工艺流程图

  • 2021-07-23
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116个自动化仪表+99个DCS控制系统术语

仪表担负着全厂的测量监视控制,时时刻刻告诉我们各个装置的运作情况,仪表及控制岗位是工厂正常运作的保证。下面的这227个自动化仪表与控制系统术语

  • 2021-07-23
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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