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大数据时代的数据挖掘与商务智能培训课件(PPT80页)

数据挖掘是20世纪80年代后期发展起来的一种新兴技术。它是商业、企业竞争和技术发展的需求的结果,数据挖通技术是多种学科的交叉的产物.

  • 2021-06-23
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2021人工智能发展白皮书

人工智能是引领未来的战略性技术,正在对经济发展、社会进步和人类生活产生深远影响。各个国家均在战略层面上予以高度关注,科研机构大量涌现,科技巨头大力布局,新兴企业迅速崛起,人工智能技术开始广泛应用于各行各业,展现出可观的商业价值和巨大的发展潜力。 本白皮书由六大部分组成,第一部分概念篇,对人工智能的基本定义、产业生态进行说明;第二部分制度篇,对全国及重点地区人工智能制度设计情况进行介绍;第三部分行业篇,全面梳理中国人工智能行业发展概况,对国内重点城市人工智能发展现状进行阐述;第四部分技术篇,对当前人工智能热门技术发展进行深入分析;第五部分应用篇,洞察人工智能技术在各领域的应用现状,分析人工智能应用层代表性企业;第六部分趋势篇,结合人工智能发展概况、技术水平、应用方向,从三个角度来预判人工智能行业发展趋势。

  • 2021-05-26
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DSP基础算法与模型研究

美国有一家很优秀的DSP公司–M6D(m6d.com),这个公司只是个startup公司,却已经在KDD之类的顶级会议发表的7-8篇优秀的文章。最近我研究了一下他们的DSP算法,和大家分享一下我的理解,希望以一个实例让大家对DSP中的基础算法和模型有一个初步的了解。写得不对的地方,还请大家及时指正。

  • 2021-04-17
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模型算法回归技术全解

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。

  • 2021-04-18
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《广州市工业产业区块管理办法》政策文件解读材料和解读方案

为进一步提高工业用地利用效率,保障工业用地节约集约利用,2019年4月,广州市人民政府办公厅印发《广州市提高工业用地利用效率实施办法》(穗府办规〔2019〕4号),根据该实施办法第三条第三款“市工业和信息化部门会同市规划和自然资源、发展改革、生态环境等部门及各区政府、广州空港经济区管委会组织开展全市工业产业区块的划定和调整,报市政府批准。”2020年2月25日,经市委常委会、市政府常务会议审议通过的《广州市工业产业区块划定成果》正式印发实施。在此背景下,为加强工业产业区块的管理,市工业和信息化局、市规划和自然资源局联合起草了《广州市工业产业区块管理办法》(以下简称《管理办法》)。

  • 2021-03-24
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基于高斯混合模型的MWPCA高炉异常监测算法

大型高炉是钢铁制造过程中的重要装备,由于高炉运行过程复杂,干扰因素繁多,经常会有异常炉况发生。为及时监测异常炉况、保证高炉顺行,本文利用高炉运行数据,开发了一种基于MWPCA和高斯混合模型的算法对高炉异常过程进行监测。由于高炉运行数据存在非高斯分布和时变的特点,利用高斯混合模型改进了传统PCA监测模型的T2统计量,使算法可以适应高炉数据的独特分布特征,并加入了滑窗机制,使算法具有实时更新的能力。随后,将算法应用在华南某大型钢铁集团的真实高炉数据上,检测了算法的有效性,并将其与基础算法进行了对比分析,证明了算法在高炉异常监测能力上有所提高。

  • 2021-04-17
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大数据可视化分析综述

可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术.同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向 Post-WIMP 的自然交互技术.最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战.

  • 2021-04-16
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多模型融合推荐算法——从原理到实践

互联网时代也是信息爆炸的时代,内容太多,而用户的时间太少,如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时,用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前,能大大增加这些内容的转化率,对各类应用系统都有非常巨大的价值

  • 2021-04-17
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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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