图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框。
从不通视角对机器学习进行了分类介绍,通过本文档的学习,可以基本了解机器学习的内涵和外延
随着迁移学习方法的大行其道,越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比,深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果,并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习,所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。(1)能够自动化地提取更具表现力的特征。(2)满足了实际应用中的端到端(End-to-End)需求。
本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题,作者通过实证发现:对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展,然这些方法在小模型上的表现并不好。为解决上述问题,本文提出了一种新的学习框架:自监督蒸馏(SElf-SupErvised Distillation, SEED),它通过自监督方式(SSL)将老师模型的知识表达能力迁移给学生模型。不同于直接在无监督数据上的直接学习,我们训练学生模型去模拟老师模型在一组示例上的相似度得分分布。
四大会计师事务所之一的普华永道(PwC)发布了多份解读机器学习基础的图表,其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读,机器之心对这些图表进行了编译和拆分,分三大部分对这些内容进行了呈现,希望能帮助你进一步扩展阅读。
自动驾驶出租车共享出行是未来变革性的智能交通方式,它将带来前所未有的社会效益。共享订单数(合乘人数)是 影响出行时间、费用、舒适度和运营成本的关键参数,然而鲜有研究对共享人数上限进行分析。为此,文中基于多人共享的路径 规划方法,建立了一个自动驾驶出租车动态合乘的仿真系统。该系统由“搜索”“调度”“等待”3个模型组成,在变化乘车需求的 情况下,对共享人数上限进行了探讨。在深圳市南山区41.25km2 的路网上仿真不同共享人数上限和出行需求情况下的效益, 结果表明,共享模式极大地提高了出行成功率(达到了20%)并降低了总耗时(降低到原来的3%~23%)。当共享人数上限达 到一定值时,合乘效益逐渐收敛。在出行需求较高的情况下(人车比率大于5),共享人数上限设为3~4人时,合乘效益得到最 大优化。实验结果充分说明了多乘客共享出行能够缓解当下“打车难”的问题,且随着出行需求的增加,自动驾驶共享模式相比 传统非共享模式具有更强的鲁棒性。
楼宇的耗能设备管理中,常常出现设备设置不当、漏管和错管等现象,这些不当操作造成了能源的巨大浪费。耗能设备偶 尔存在疏忽管理的现象,造成多余运行;亦会偶尔出现设置不合理的情况,使得耗能设备长时间的非必需的高功率运行,以致大量 的能源浪费。借助物联网技术,通过网页进行配置,对用户需求进行智能分析后对楼宇中的耗能设备自动实现智能化管控,节省人 力成本和能耗,增加管理效率。智能管家系统基于耗能设备的用户侧控制,无需对接耗能设备的通讯协议,具有普遍推广意义。
软件技术是信息技术产业的核心之一,也是软件产业、信息化应用的重要基础。当前,信息技术正处于新一轮重大 技术突破的前夜,它将有力地推动信息产业、软件产业的发展,同时会对软件技术提出新的需求,也必将引发软件技术的重 大变革。文章通过对影响软件技术发展主要因素的分析,认为近期软件技术的发展趋势是以网络化、融合化、可信化、智能 化、工程化、服务化为特征,并且呈现出新特点与新内涵,以适应软件产业对软件技术的新要求。文中详细诠释了软件技术 发展趋势的新特点和新内涵。最后指出,软件产业的发展必须以软件技术为基础,软件技术的发展必然以软件产业为动力。
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集团版专为集团型企业打造,包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中,中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出,为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版(SCADA)、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版,各版本功能特色鲜明,重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。?
本文深入探讨工业物联网平台,阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例,以及该领域的主要参与者及其主要产品,这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势,揭示工业物联网平台如何重塑工业生态,推动产业数字化转型迈向智能化。
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互联网商业的节奏变化快 ,数据在不断增加 ,技术在不断升级,新零售到底要怎么做? 无论是传统企业还是互联网企业,都站在了同一条起跑线上——数字化转型。从商业模式上简单概括,就是连接用户,帮助用户打通内部数据 ,驱动数据智能,创造更大的用户价值。从技术层面看,核心是“业务数据化,数据业务化”。从单一的多业务系统向统一的业务中台转变。
巨益科技不市场上绝大犯数主流癿ERP服务商,WMS服务商都做到了成功对接,对接场景从采贩业务,财务对账,出入库 单据,商品资料,供应商信息,会员信息等数十个场景。
化工是SAP核心行业超过30年的行业经验,第一个 SAP 的客户是 ICl-Chemicals现在,化工客户超过1,600+ 排名前 11的全球化工公司使用 SAP85% 的全球大型化工企业使用 SAP55% 全球中型化工客户运行SAP对化工行业的承诺 “SAP 化工最佳业务实践”实施方法基于ISA 95的生产标准 SAP是流程行业用户组织(PISUG)以及CIDX 化工行业标准组织的积极分子
连续大规模生产、大进大出 生产计划根据生产能力和市场需求预测 原料成本比例高 大宗原料和产品过磅或流量计量 设备密集型,除正常大修外不能停车 DCS自动化控制 产品大批量、品种少,一般几种到十几种 产品形态:固体袋装、散装和液体、气体罐装,区分等级 成本核算采用分类法+分步法
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