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预训练的应用挑战与实践探索

预训练模型在NLP大放异彩,并开启了预训练-微调的NLP范式时代。由于工业领域相关业务的复杂性,以及工业应用对推理性能的要求,大规模预训练模型往往不能简单直接地被应用于NLP业务中。本文将为大家带来小米在预训练模型的探索与优化。

  • 2021-03-25
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5G 基站设备技术

随着 3GPP 公开发布第一个 5G R15 国际标准,韩国、美国等国家都相继宣布5G 商用计划,全球进入 5G 商用网络部署阶段。6 月 6 日,工信部向中国联通正式颁发 5G 牌照,中国正式进入 5G 商用元年,国内 5G 商用驶入快车道。与 4G 国际标准不同,5G 国际标准通过候选方案讨论、标准讨论等过程,最 终形成全球统一的标准,从而集中全球产业链加快 5G 发展。5G 标准从技术层面竞争,逐步上升到国家综合实力的竞争,争夺 5G 标准核心技术和重大技术创新是各国企业的首要目标。

  • 2021-03-26
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沃达丰突破物联网界限

为什么低功率广域网技术具有重要意义 适合的连接性能够成就或破坏您的物联网项目。我们相信窄带物联网是适用于大多数低功率广域商业物联网应用例子的正确选择。接下来让我们告诉您为何如此。 物联网的迅速发展意味着迫切需要一种能够以低功耗方式来连接成千上万现场设备的方法。而窄带物联网就是最佳选择。

  • 2021-03-16
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解读工业互联网平台经济

平台经济是一种新型产业组织形式,是以数字技术、数据驱动、平台支撑为基础,以业务流程变更、产业链整合、多业务组合为手段,以提高效率、降低成本为目标的新业态。平台经济既是一种产业融合,也是对原有产业的价值链重构,它基于现实和虚拟空间将利益相关方连接在一起,形成一个新的经济生态系统,借助平台经济活动实现信息的集聚和交易的集中,使利益相关方通过平台获益。平台经济促进了生产要素整合、提高了资源配置效率、加速了商业模式创新。

  • 2021-02-25
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海洋石油企业标准-管线阀门规范

本方案融合了襄汾经开区地区文化特色,以打造智能化示范区建设为目标,率先在襄汾经开区现代服务产业园和高端装备制造产业园道路沿线两侧进行5G多功能智慧合杆建设——包含但不限于照明、通信、监控等道路设施的智慧化应用提升、合杆整治、合箱整治、5G基站点位规划及接口预留等。

  • 2021-05-20
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基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法_彭一洋

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber-Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、"当前"统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.

  • 2021-04-22
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利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法_朱敏

针对传统算法计算复杂、不能有效保留模型特征的问题,提出一种以STL文件中三角面片法向量为计算基础、可以减小台阶效应并且识别和保留模型特征的自适应分层算法。计算面片法向量在分层方向上的分量,识别出分量较大处即为模型表面倾斜角度较小的地方,在该地方采用较小的分层厚度以减小台阶效应。给出一种识别模型特征的方法,利用面片法向量计算模型面片之间的二面角大小和顶点的复杂程度指标,识别出模型表面的锐边和复杂点特征。在特征附近采用较小的分层厚度以保留模型特征,其余地方采用较大的分层厚度以减少打印时间。检测遗漏的三角面片并对分层厚度进行修正,以防止模型特征丢失。实验结果表明,对于实验所采用的哑铃模型,所提算法能识别出传统算法识别不出的非局部最高或最低特征点;对于龙猫模型和椎体模型,该算法可以识别出所有模型特征,并且可以根据模型特征的复杂程度调节分层厚度,在保证尖端高度分别为0.400 mm和0.355 mm的前提下,分层数较传统识别模型特征的自适应分层算法分别降低了2.5%和1.2%。

  • 2021-04-19
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2021年中国商业物联网行业研究报告

根据艾瑞咨询测算,2019年中国物联网连接量达到55亿个,同比增速高达75.6%。 到2023年,中国物联网连接量将增长至接近150亿个。 2020年中国智能商用终端市场规模为89亿元,在疫情影响下增长速度出现短暂回 落,但预计自2021年后市场将会延续此前的快速增长,到2023年达到141亿元。 商业物联网是连接B端商户经营者和最终消费者,提供智能化的产品和服务,旨在 提升顾客消费体验和经营管理决策效率、实现供需精准匹配的智能服务系统,是连 接消费需求侧和供给侧的桥梁和纽带。 中国零售、餐饮、本地生活门店数量约为4000万,除了头部企业具备打通场景、设 备互联能力外,大量的商户仅配备基础的设备,场景应用割裂。未来随着商业物联 网渗透率的进一步提高至50%,预市场规模将由现在的千亿元增长至5000亿元。

  • 2021-03-14
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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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