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深度学习常用术语

所谓监督学习,就是先利用有标签的训练数据学习得到一个模型,然后使用这个模型对新样本进行预测。在本质上,监督学习的目标在于,构建一个由输入到输出的映射,该映射用模型来表示。

  • 2025-12-23
  • 阅读143
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《白话机器学习的数学》原版PDF+立石贤吾

SmartNews公司的机器学习工程师。从日本佐贺大学毕业后曾就职于数家开发公司,并于2014年入职LINE Fukuoka,在该公司于日本福冈市成立的数据分析和机器学习团队中,负责利用机器学习开发推荐系统、文本分类等产品,并担任团队负责人。2019年入职SmartNews公司,担任现职。

  • 2025-12-23
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数据安全治理实践指南(5.0)

随着人工智能技术的发展与应用,企业数据安全治理正向智能化迈进,依托大模型等新技术推动数据安全治理智能化升级,释放数据价值,支撑业务可持续发展。与此同时,大模型自身也带来新的安全挑战:作为训练“燃料”的数据,在生成、训练与调优过程中面临泄露、篡改、窃取等风险。为此,企业需要建立面向人工智能场景的数据安全保障机制,实现人工智能技术应用与安全保障的协同发展。

  • 2025-12-24
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数字化工厂蓝图总体规划及系统集成解决方案

通过将PLM、ERP、MES、DNC等多个系统的集成化应用,实现基于统一数据源的设计制造一体化协同制造平台。通过将PLM、ERP、MES、DNC等多个系统的集成化应用,实现基于统一数据源的设计制造一体化协同制造平台。

  • 2025-12-23
  • 阅读155
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智慧医院汇报方案20205

智慧医院(Smart Hospital)是结合移动科技与自动化信息系统,利用信息科 技将人力、 设备、以及工作整合。智慧医院(Smart Hospital)是结合移动科技与自动化信息系统,利用信息科 技将人力、 设备、以及工作整合。

  • 2025-12-24
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数字政府建设发展研究报告(252页)

“十四五”期间,我国数字政府建设进入“快车道”,加速迈入提质增效新阶段。随着数字技术深度融入政务领域各环节,政府运行机制与社会治理模式不断革新,政务服务、行政效能和协同监管水平持续提升,对统筹统建、资源整合、标准统一和能力复用提出更高要求,加强数字政府集约化建设成为“十五五”时期数字政府高质量发展的必然要求。

  • 2025-12-24
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全域智能城市白皮书——以人工智能赋能城市全域数字化转型

2024年5月,国家发改委等四部门联合发布《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》,要求以城市为载体推进数字中国建设,开启了我国城市全域数字化转型的新征程。2025年7月14日至15日,中央城市工作会议在北京举行,会议首次提出了建设现代化人民城市的目标

  • 2025-12-22
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数据资产管理实践指南(8.0版)

2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

  • 2025-12-19
  • 阅读307
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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非结构化数据中台建设方案

全球经济下行,人口红利、城镇化红利、互联网红利逐渐消失,数字化转型是未来唯一的增长红利。当下,转型领军企业竞争壁垒已然显现,更多传统企业加速布局,数字原生企业快速涌现,数字化转型持续深入。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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