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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

  • 2026-01-03
  • 阅读205

融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

  • 2026-01-03
  • 阅读195

应用多传感器融合与深度学习的智能助行机器人防跌倒控制分析

中服云www.cserver.com.cn 中服云长期致力于工业物联网平台及工业APP的研发和服务,是业界领先的工业物联网厂商。其工业物联网平台系列产品是基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术构建的综合性工业物联网解决方案,包括基本版、企业版、集团版、数字孪生版和设备版,旨在为不同规模、不同需求的企业提供定制化的数字化转型解决方案。 该平台具有设备接入与数据采集、数据存储与管理、数据分析与可视化、故障预警与预测性维护、数字孪生与仿真优化、跨平台协同与集成等核心功能,可应用于制造业、能源行业、设备制造、高端制造等多个领域。

  • 2026-01-05
  • 阅读128
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综合算力指数蓝皮书(2025 年)

近年来,AI?快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算,存力保障数据的高效存储与调用,运力保障数据的跨域传输,模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系,是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状,全面把握区域产业短板与优势,成为推动数字经济高质量发展的重要命题。

  • 2026-01-09
  • 阅读132
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  • 48页
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智慧园区机电运维方案

对园区内部充电桩进行远程统一管理。通过电子地图管理园区充电桩分布;远程实时监控数据库服务器中心管理平台客户端 充电桩状态,充电量采集。

  • 2026-02-04
  • 阅读93
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  • 24页
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互联网+智慧环卫环卫保洁精细化管理(35页 PPT)

伴随着智慧城市的快速发展,在十九大“满足广大人民群众需要”的指导思想下,智慧环卫依托前沿科技,让面向群众的城市服务更美好!

  • 2024-12-30
  • 阅读167
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  • 36页
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姚望,张英博士:基于WPT和SSA-BP的直流充电桩充电模块故障诊断

.通过对国内外充电桩检测技术相关文献的研究和发展现状的调研,对检测技术和设备的发展进行探讨和总结,分析利弊,提出了本文研究对象,设计并搭建了完整的充电模块两级仿真模型,并选取输出电压作为研究对象。 2.提出了提出了一种基于小波包变换(wavelet packet transform,WPT)和麻雀搜索算法优化BP(Sparrow Search Algorithm-BPSSA-BP)神经网络的故障诊断方法。

  • 2025-01-08
  • 阅读237
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振动分析-技术与设备简介

任何接触过机械设备的人都对振动有所了解。作为机械制造商和维修人员,我们有责任尽量减少振动的程度,以确保产品质量和机器寿命不受其负面影响。随着机器速度和宽度的不断增加,这项工作变得愈发重要且复杂。当设备发生振动时,它实际上是在“与我们对话”。就像医生通过听诊器听到我们胸腔发出的异响一样,我们可以通过“聆听”机器产生的振动来诊断机器的健康状况。借助现代电子仪器,我们能够确定振动的源头以及导致振动问题的严重程度。一旦找出问题,维修人员可以优先处理最关键的问题。这一概念正是预测性维护(PDM)的基础。有效的PDM方案结合良好的预防性维护(PM)计划,能够最大化机器组件的使用寿命,减少停机时间,提高产品质量,并最小化灾难性故障发生的可能性。

  • 2025-01-15
  • 阅读224
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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网络安全等级保护(第三级)建设方案

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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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2024-2025年中国新消费趋势洞察报告

艾艾媒咨询iiMedia Research 全球领先的新经济产业第三方数据挖掘与分析机构 用数据说活 2024-2025年中国新消费趋势洞察报告 Insights into new consumption trends in China from 2024 to 2025 (演讲版 艾媒咨询集团CE0兼首席分析师 张毅博士

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2025年普华永道中国可持续发展报告

2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

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