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数学简史:现代数学的五大应用

现在,我们来谈谈数学向人类文明的其它结晶(科学)的渗透。先来看物理学,18世纪是数学与经典力学相结合的黄金时代,19世纪数学主要应用于电磁学,产生了剑桥大学数学物理学派,其中最具代表性的成就是麦克斯韦(Maxwell,1831—1879)建立的电磁学方程组,由4个简洁的偏微分方程组成。据说麦克斯韦最初得到的方程组比较复杂,因为他相信表达物理世界的数学应该是美的,因而推倒重来。

  • 2023-01-25
  • 阅读517

陈省身:微积术的发现与发展

微积术的发现是人类文化史上一件划时代的大事。假使没有微积,我们不能想象近代的科成何景象。现在我们学习微积,一个中材的人,便可于短期内明了其原理。然而在发现的时候,即使极大的天才,亦须苦心孤诣,暗中摸索,才能获得门径。在我们已经利用了微积方法二百余年后的今日,追溯既往,考察一下它的发现的经过,便知前贤缔造的艰难,远非想像所及。 微积术的发现者,一般公认为牛顿(1642-1727)与莱布尼兹(1646-1716)二人。但照意大利数学史家Castelnuovo的研究[指Guido Castelnuovo的Le origini del calcolo infinitesimale nell'era moderna——小编注],微积术的发展,从希腊时代一直到近代,是一个绵续的整体,牛顿与莱布尼兹二氏不过在其中走了最重要的一步。这话并没有估低了他们的功绩。在他们以前,所有的微积观念,是零星的。有了他们的工作,微积术才成为一个系统,才能应用到天文、物理、和一切其他科学。

  • 2023-01-29
  • 阅读650

LeCun预言的自监督模型来了:首个多模态高性能自监督算法,语音、图像文本全部SOTA

自监督学习能在各种任务中学习到分层特征,并以现实生活中可使用的海量数据作为资源,因此是走向更通用人工智能的一种途径,也是深度学习三巨头之一、图灵奖得主 Yann LeCun 一直推崇的研究方向。

  • 2023-01-25
  • 阅读456

人类用了250年的方程,被计算机证伪了?

自然界中的流体方程十分复杂,它们都起源于欧拉方程。为了找到这个方程在特定情况下失效的情况,数学家不得不用上了计算机。有人却觉得他们的证明不够“优雅”。

  • 2023-01-25
  • 阅读461

全球化智库-2023中国与全球化报告-2023.1.09-48页

一、中美关系或迎来新的稳定窗口期;经过数年调整和布局,中美关系出现明朗迹象,或将达到一个历史新节点;双方仍将谨慎开展互动,在曲折中规避双边关系进一步下滑。

  • 2023-02-02
  • 阅读260
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新一代MES十大核心要素

随着电子制造行业MES(制造执行系统)应用的迅速普及,越来越多的制造企业购买了或者自主研发了适合自己工厂的MES,而且均定位于实现智能工厂(车间)的目标。

  • 2023-01-29
  • 阅读465

智能制造概论课件PPT

本书从制造技术的演进出发,结合近年来智能制造技术的发展,较为全面地阐述了智能制造的理论和实践知识。本书详细介绍了智能制造的基本概念、架构体系、关键技术和典型应用等相关内容,涵盖制造业的历史与现状,智能制造设计、生产、管理、服务等各个环节。本书共分6个模块,包括绪论、智能制造装备技术、智能制造信息技术、智能制造生产管理、智能制造服务和中国智能制造应用案例。

  • 2023-01-29
  • 阅读504

化工企业带压堵漏管理与技术浅析

这两天关于辽宁盘锦浩业化工有限公司烷基化装置在维修过程中发生的泄漏爆炸着火事故, 牵动着大众的心,也在行业内引起了极大的关注和讨论,截至19日最新官方消息,事故已经造成12人死亡、1人失联。

  • 2023-02-02
  • 阅读636
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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