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人工智能第2章知识表示

知识表示就是研究用机器表述上述知识的可行性、有效性的一般方法,可以看成将知识符号化,即编码成某种数据结构,并输入到计算机的过程和方法.

  • 2021-05-03
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从浅层模型到深度模型:概览机器学习优化算法

本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。这篇论文是写给有一定知识储备的读者,尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。首先,我们推导出一个监督学习问题的公式,并说明它是如何基于上下文和基本假设产生各种优化问题。然后,我们讨论这些优化问题的一些显著特征,重点讨论 logistic 回归和深层神经网络训练的案例。本文的后半部分重点介绍几种优化算法,首先是凸 logistic 回归,然后讨论一阶方法,包括了随机梯度法(SGD)、方差缩减随机方法(variance reducing stochastic method)和二阶方法的使用。最后,我们将讨论如何将这些方法应用于深层神经网络的训练,并着重描述这些模型的复杂非凸结构所带来的困难。

  • 2021-04-18
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人工智能应用实践与趋势

阿里云已大规模实践产业AI,将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践,在白皮书里提出了中国企业应用人工智能技术的成熟度分析和阶段性演进路径,总结出人工智能为企业创造价值的七大模式,为企业应用人工智能提供指导。

  • 2021-03-26
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广东省高速公路联网监控、通信系统技术要求

为了实现各级监控中心之间数据的传输,提高数据的实用性和有效性,需对数据编码进行统一规定 联网监控数据编码的基本原则是:实用、有效、简练、完备。在遵循有关国际和国内标准的基础上,联网监控数据编码建议采用二进制编码方式 监控设备编码需包含设备所属省份、区域、路段的信息,以及设备在本路段的编码信息

  • 2023-09-20
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2021年中国移动智慧家庭白皮书

随着5G+AICDE技术的不断发展,数字家庭正逐步向智慧家庭方向演进。智慧家庭可以看作是智慧城市理念在家庭层面的体现,是国家重点关注的新兴信息技术产业,是国家刺激消费升级政策的重点领域。智慧家庭市场规模增长迅速,吸引众多互联网企业、智能终端设备企业、传统家电企业、传统房地产企业争相布局,各大企业依托自身优势在细分领域实践创新,但智慧家庭总体市场格局未定,市场竞争方式单一、平面化,尚未形成清晰明显的头部格局。

  • 2021-04-15
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BP神经网络模型算法

BP(Back Propagation)算法,是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家提出,按误差逆向传播算法训练多层前馈网络,是目前最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。学习过程使用最快下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。

  • 2021-04-18
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行业实践论坛汪名亮-沟通决定项目的成败港珠澳大桥珠海口岸一站式通关项目案例分享

实现 “一次申报、一次查验、一次放行”的新型监管模式 ? 海关:司机/车辆电子车牌、光学车牌,电子关锁,集装箱箱号,地磅 等 ? 国检:司机/车辆电子车牌、光学车牌,司机体温等 ? 边检:司机/车辆电子车牌、光学车牌,指纹,人脸,证照等

  • 2021-03-21
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基于PLC的电气成套设备远程监控应用

HINET智能网关采用全工业化硬件设计平台,结合先进的软件功能,使得企业能够在最小的投资范围内快速建设规模化的工业设备通讯网络,为客户提供包含数据、语音、视频在内的多业务通道。 通过华辰智通的HINET-M111T智能网关通过网口或者串口连接自动化电器柜设备的控制器PLC,控制端电脑安装配套的客户端软件,登录软件选择需要连接的PLC设备构建远程的虚拟通道,电脑打开相对应的编程软件对设备PLC进行远程程序升级、故障诊断、上下载程序修改。

  • 2021-02-26
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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