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决策树模型算法研究与案例分析

决策树(Decision Tree)是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。

  • 2021-03-24
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人工智能专用SoC芯片IP需求分析

目前支持AI计算开发的半导体有独立加速器和 in-memory/near-memory 计算技术两种。独立加速器以某种方式连接到应用处理器,并且有一些应用处理器在设备上添加了神经网络硬件加速。独立加速器可以通过芯片与芯片的互连而实现了将硬件扩展到多个芯片的巨大创新,从而实现最高性能,in-memory 和 near-memory 计算技术主要满足减少能耗需求。

  • 2021-03-16
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数字城市与物联网

“ 松岛新城”位于韩国第二大港口城市仁川滨水区,占地约607. 5公顷,大约相当于曼哈顿市区,全是填海而造,离首都首尔不到65公里。 ■预计2014年完工后, 城市的社区、医院、公司和政府机构将实现全方位信息共享;数字技术深入住户房屋、街道和办公大楼,像一张无形的大网把城市支端末节连为一体。 ■-把钥匙解决一切:需-张智能卡,居民就能轻松完成付款,查询医疗记 录和开门等等一系列琐事, 人们的生活将变得非常便利。 网络和高科技控制系统联系起来 。在这里将有智能家居,智能商 店,智能学校,医院和银行。所 有的日常杂事都能依靠高科技|T

  • 2021-04-20
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《地铁设计规范GB50157-2013》

《地铁设计规范 GB50157-2013》

  • 2022-01-28
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洪永潮:阿里巴巴的研发效能实践 —— 阿里巴巴研发效能实践日

? 研发效能的定义和提升 ? 理解资源效率和流动效率对研发效能的意义 ? 以流动效率为核心,四步(可见、可控、可度量和加速)实现高效交付

  • 2021-06-29
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汽车驱动系统样机试制业务数字化管理的开发与应用

通过梳理现有试制业务的全业务过程, 阐述了汽车驱动系统样机试制业务管理的现状和进行数字化转型的必要性, 根据试制业务需求构建了试制业务管理方法及系统, 提高了试制产品质量, 并利用数字化的优势实现样机试制的全生命周期管理。

  • 2021-06-16
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360度绩效考核法介绍及方案

360度绩效考核法的产生背景;360度绩效考核法的基本原理;360度绩效考核法的操作流程和相关问题对策

  • 2021-04-17
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物联网产业

●经济发展、社会进步催生应用需求,传统手段功能单一、性能差和价格高难于推广,物联网带来新的产业机遇 ●用户需求牵引,初期用户壁垒(管理)为明显特征 产业链长,涉及通信网络、信息系统集成、自动控制多个领域 ●渗透性强,渗透到经济的各个领域,生活的方方面面●带动性强,带动信息技术的诸多领域发展

  • 2021-04-20
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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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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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本研究报告自2026年4月启动编制,分为前期研究、框架设计、文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段,面向具身智能训练场软硬件技术提供方、基础支撑技术提供方、建设方、运营方、场景合作方、服务应用方开展了深度访谈和问卷调查等工作。本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所联合人形机器人(上海)有限公司、具身智能测试实验室牵头撰写。

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智能体互联网架构体系·核心技术·产业生态

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