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机器学习基础图表:概念、原理、趋势和算法

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。

  • 2021-02-09
  • 阅读1745
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自动驾驶出租车动态合乘效益仿真分析

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。

  • 2021-02-09
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楼宇中耗能设备用户侧控制智慧管家系统

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。

  • 2021-02-09
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软件技术发展趋势研究

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。

  • 2021-02-09
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楼宇系统集成平台中电梯接口软件开发与设计

智能楼宇系统集成软件是将楼宇自动化的各个子系统予以结合,实现统 一管理、调度的软件平台。根据目前智能楼宇系统集成软件的特点提出了系统集成所面 临的问题,重点以电梯子系统为例,阐述电梯监控系统硬件设计和电梯接口软件的开 发,实现了EBI与电梯子系统的集成。最后提出未来智能楼宇集成软件的发展方向。

  • 2021-02-09
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OBE 理念下高职信息化模块教学实施策略

OBE 理论采用反向设计,定义专业人才培养目标,由此设计课程目标。以高职院 校汽车营销与服务专业核心课程“汽车市场营销策划”为例,采用信息化教学和多维度评价方 式,构建 OBE 理念下高职信息化模块教学模式,打造个性化课堂,激发学生创新思维,使学生 顺利达成专业学习目标。

  • 2021-02-09
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国家《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》

《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》印发以来,在各方共同努力下,我国工业互联网发展成效显著,2018-2020年起步期的行动计划全部完成,部分重点任务和工程超预期,网络基础、平台中枢、数据要素、安全保障作用进一步显现。2021-2023年是我国工业互联网的快速成长期。为深入实施工业互联网创新发展战略,推动工业化和信息化在更广范围、更深程度、更高水平上融合发展,制定本计划。

  • 2021-02-08
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中国制造2025与智能制造(106页PPT)

《中共十九大报告》:建设现代化经济体系,必须把发展经济的着力点放在实体经济上,……。加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、……等领域培育新增长点、形成新动能。……促进我国产业迈向全球价值链中高端,培育若干世界级先进制造业集群。

  • 2021-02-07
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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