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终于有人总结了时间系列预测

拥有一种可靠的方法来预测和预测未来事件一直是人类的愿望。在数字时代,我们拥有丰富的信息,尤其是时间序列数据。

  • 2024-05-06
  • 阅读280

深度学习调参指南

深度学习训练里,神经网络的超参数特别多,调这些参数得花好多算力和时间。而且,不同的超参数有时候差别特别大。所以,调整超参数被大家戏称为“玄学”或“炼丹学”。

  • 2024-05-06
  • 阅读283

多模态深度学习的综述

我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体,听到声音,感觉到质地,闻到气味,尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式,当一个研究问题包含多个模态时,它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展,它需要能够同时解释这些多模态的信号。 例如,图像通常与标签和文本解释相关联,文本包含图像,以更清楚地表达文章的中心思想。不同的模态具有非常不同的统计特性。这些数据被称为多模态大数据,包含丰富的多模态和跨模态信息,对传统的数据融合方法提出了巨大的挑战。

  • 2024-05-06
  • 阅读313

统计学中的概率分布

您是否熟悉统计学中使用的不同分布?

  • 2024-05-06
  • 阅读262

深度学习中的重要概念

深度学习是机器学习的一个子类别,专注于为计算机构建一个学习过程,使其能够像人类一样识别模式和做出决策。

  • 2024-05-06
  • 阅读263

假设检验浅谈

假设检验是一种推断性统计方法。 它常常被用来基于可用证据做出知情决策。 在其核心,假设检验涉及通过评估样本数据来评估一个提出假设的有效性。 这一过程通常始于制定两个不同的假设:零假设(H0)和备择假设(H1)。

  • 2024-05-06
  • 阅读292

梯度下降(GradientDescent)

梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。

  • 2024-05-06
  • 阅读269

机器学习:基于实例vs基于模型

被归类为基于实例学习的机器学习系统是那些通过记住训练示例然后基于某种相似度度量来泛化到新实例的系统。这些算法的时间复杂度取决于训练数据的大小。

  • 2024-05-06
  • 阅读273
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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