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深度学习在自然语言中的应用-李成华

以AI决策为主,应用矩阵已服务众多行业头部企业,积累了大量的复杂决策经验和实践,通过对业务的深度理解,以及与服务企业的合作共创,沉淀并形成可针对不同行业业务场景的产品框架,

  • 2022-02-11
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2020新基建投资计划、项目、政策汇总终版

2020年2月9日,科技部网站公布四个函,支持重庆、成都、西安、济南四地,这是继去年,天津、深圳、杭州、合肥及浙江省德清县拿到名额后,人工智能创新发展试验区的又一次扩容。 根据中国信通院《云计算发展白皮书(2019年)》,2019年我国云计算市场规模达到962.8亿,同比增长39.2%

  • 2021-04-15
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低秩稀疏矩阵优化问题的模型与算法

低秩稀疏矩阵优化问题是一类带有组合性质的非凸非光滑优化问题. 由于零模与秩函数 的重要性和特殊性, 这类 NP-难矩阵优化问题的模型与算法研究在过去?几年里取得了长足发 展. 本文从稀疏矩阵优化问题、低秩矩阵优化问题、低秩加稀疏矩阵优化问题、以及低秩张量 优化问题四个方面来综述其研究现状; 其中, 对稀疏矩阵优化问题, 主要以稀疏逆协方差矩阵估 计和列稀疏矩阵优化问题为典例进行概述, 而对低秩矩阵优化问题, 主要从凸松弛和因子分解 法两个角度来概述秩约束优化和秩 (正则) 极小化问题的模型与算法研究. 最后,总结了低秩 稀疏矩阵优化研究中的一些关键与挑战问题, 并提出了一些可以探讨的问题。

  • 2021-04-17
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神经网络算法及模型

思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面

  • 2021-04-20
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Keynote 云原生-数字经济技术创新基石 - 易立 V1.7

? 支持原生K8s:提供完整的 Kubernetes 兼容性,支持原生K8s 的所有工作负载,以及 Operator、CNI、CSI等 ? 无缝转换:为开发者提供了转换工具,可以轻松实现原生Kubernetes 集群一键转化为 OpenYurt 集群 ? 节点自治:具备云边弱网或断网环境下的边缘节点自治能力,保障边缘业务连续性 ? 多场景覆盖:支持x86/ARM等多种CPU体系架构,广泛适用于 工业大脑、城市大脑、音视频、云游戏、 IoT等业务场景

  • 2021-05-06
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AI开发者的Docker实践

docker 作为虚拟机领域成熟的轻量化容器产品,可以轻松的将代码和所依赖的整个环 境(可以理解为包含整个操作系统)都打包在一起,不依赖于软件环境,方便把自己的代码 从 windows 电脑分享到 mac 电脑运行、或者服务器上运行等。

  • 2021-05-07
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如何防止5G产生新的数字类鸿沟

毫无疑问,更普及的5G技术正在成为现实。Gartner、CCSInsight和Counterpoint等主要分析机构都预测,到2021年,5G设备将占智能手机出货量的三分之一左右。这些预测之所以能达到预期的30-35%,统一的因素是更激进的消费者价格点,手机制造商自己也热衷于宣传这一点,以便从2020年的黑天鹅事件中恢复过来。

  • 2021-04-25
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深入浅出JavaWeb-极客

Javaweb开发,是用Java技术来解决相关web互联网领域的技术总和。web包括:web服务器和web客户端两部分。Java在客户端的应用有javaapplet,不过使用得很少,Java在服务器端的应用非常的丰富,比如Servlet,JSP和第三方框架等等。Java技术对Web领域的发展注入了强大的动力。 学习目标:Java程序员 1:熟悉jdk,jvm,eclipse,安装于配置jdk 2:熟悉并掌握java的基础语法,类,抽象类,接口,内部类等概念 3:java核心编程,如输入输出流,Java多线程编程,集合,XML,正则表达式等 4:java图形化编程,如awt,swing 5:java网络编程,Applet,Socket,TCP/IP,NIO等 6:java高级特性,如反射,泛型,自动装箱与拆箱等

  • 2021-04-17
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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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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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人工智能赋能应用实践指南

当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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