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数据库内AI模型优化

在大量变化着的数据中,数据分析师常常只关心预测结果为特定值的少量数据.然而,利用机器学习模型进行推理的工作流程中,由于机器学习算法库默认数据以单表方式组织,用户必须先通过sQL语句查询出全部数据,即使随后在模型推理过程中会将大量数据丢弃.指出了在这个过程中,如果可以预先从模型中提取信息,就有望能在数据获取阶段快速排除不需要的数据。从而降低数据获取过程中的多表连接代价、进程间通信代价以及模型预测代价,进而加速整个工作流程.以决策树模型为例,首先提出一种预筛选+验证的执行方法对查询过程进行优化,之后给出了从决策树中提取用于预筛选谓词的离线算法,最后在真实数据集上进行测试.实验结果表明,所提出的方法能够对借助决策树模型推理结果对数据进行筛选的应用场景起到较好的加速效果.

  • 2021-04-26
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GSM-R数字移动通信网设备技术规范第四部分SIM卡.

本技术规范规定了GSM-R数字移动通信网SIM卡(以下简称"GSM-R SIM卡")的功能、物理特性、电磁兼容性、电信号和传输协议、逻辑模式、安全特性、命令、文件系统结构及内容等。本技术规范适用FGSM-R SIM卡的产品设计、制造、测试及维护管理。

  • 2021-04-21
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互联网营销推广策划方案

不同年龄层的用户对业务持不同的态度。学生及年轻.上班族易于接受新兴业务平台,适当推广“飞圈”时尚类、娱乐类的特点,这部分客户群体较大,可加大市场推广力度。而全球通客户中对于新闻资讯等内容感兴趣.一般工作繁忙 喜欢简单的应用 .对新业务有一定兴趣,营销策略制定中应注重市场细分,搞差异化营销战略.

  • 2021-04-23
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智能楼宇:楼宇智能化技术讲解

智能住宅小区(以下简称智能小区)是智能建筑的一种。在城市内一个相对独立的区域实行统一管理且由特征相似的住宅楼群构成的住宅小区实施的建筑智能化,称为小区智能化,具有住宅小区智能化系统的小区为智能小区。与公共建筑中的智能建筑相比较,智能小区强调住宅单元个体,侧重物业管理功能。住宅小区智能化是利用4C(计算机、通信与网络、自控、IC卡)技术与建筑艺术、环境艺术有机地结合在一起,通过有效的传输网络,将远程信息服务与管理、物业管理与安防、住宅智能化系统集成,为住宅小区的服务与管理提供高技术的智能化手段,以期实现快捷高效的超值服务管理,提供安全舒适的家居环境。小区智能化系统一般包括以下子系统:(1) 安全防范子系统;(2) 信息管理子系统

  • 2021-04-18
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机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法等;介绍了bootstrap技术的不同变体,通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计(performance estimates)的不确定性;在讨论偏差-方差(bias-variance)折中方案时,对比了留一交叉验证法(leave-one-out cross validation)和k-fold交叉验证法,并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。

  • 2021-04-18
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华为行业数字化转型方法论

数字经济已成为21世纪全球 经济增长的重要驱动力。根据 中国信息通信研究院2018年 发布的《G20国家数字经济 发展的研究报告》,G20国 家数字经济持续-保持快速发展 态势,数字经济总量由2016 年的24.09万亿增加到2017 年的26.17万亿,增长率高 达8.64%,同时结构不断优 化,G20国家产业数字化占比 由2016年的84.18%提高到 2017 年的 84.47%。

  • 2021-03-28
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工业互联网产业联盟工业智能白皮书

人工智能自诞生以来,经历了从早期的专家系统、机器学习,到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮。随着硬件计算能力、软件算法、解决方案的快速进步与不断成熟,工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向,工业智能应运而生。 当前,新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,工业经济数字化、网络化、智能化发展成为第四次工业革命的核心内容。

  • 2021-03-20
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力控城市热网解决方案

随着城市供热管网的改造工程逐步深化,换热站的数量越来越多,供热面积越来越大,由一个热力厂负责几个片区供热、或多个热力厂联合供热已经成为目前城市集中供热的发展趋势。 力控热网智能调度指挥管理系统是为实现供热生产调度信息化、现代化,整合生产调度信息资源,建立统一的集运行调度、供热设施管理和应急指挥为一体的综合生产调度指挥系统。通过该系统可实现从热源到管网再到换热站的实时生产数据的监控管理,直观、高效的调整各种参数,准确、及时的处理供热事故,科学分析历史数据,制定最佳的调度方案和生产运行计划,从而达到科学调度、节能增效、提前预警、减少事故的效果。

  • 2021-03-14
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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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