Siraj Raval在YouTube发起了一个挑战赛:#100DaysOfMLCode,号召大家行动起来,每天至少花费1小时的时间来学习机器学习(ML)知识,连续坚持100天,根据1000万小时原则,就能够掌握ML这一门工具。这个编程的项目已经火爆GitHub(3000多标星)和Twitter,截至2022年9月,更新到了54期。
Transformer是一种深度学习模型,它于2017年在"Attention is All You Need"一文中被提出,最初被设计用于处理自然语言处理任务,例如机器翻译。Transformer模型的关键特性是它的自注意力机制(Self-Attention Mechanism),该机制能够捕获输入数据的全局依赖关系,也就是说,它能关注到输入数据中所有位置的信息。自注意力机制使Transformer模型能够捕获输入之间的复杂交互,包括长距离依赖,这在处理文本等序列数据时尤其有用。
Data-efficient Image Transformers (DeiT)是一种用于图像分类的新型模型,由Facebook AI在2020年底提出。这种方法基于视觉Transformer,通过训练策略的改进,使得模型能在少量数据下达到更高的性能。 在许多情况下,Transformer模型需要大量的数据才能得到好的结果。然而,这在某些场景下是不可能的,例如在只有少量标注数据的情况下。DeiT方法通过在训练过程中使用知识蒸馏,解决了这个问题。知识蒸馏是一种让小型模型学习大型模型行为的技术。 DeiT中的关键技术之一是使用学生模型预测教师模型的类别分布,而不仅仅是硬标签(原始数据集中的类别标签)。这样做的好处是,学生模型可以从教师模型的软标签(类别概率分布)中学习更多的信息。另外,DeiT还引入了一种新的训练方法,称为“硬标签蒸馏”,这种方法更进一步提高了模型的性能。通过这种方法,即使在ImageNet这样的大规模数据集上,DeiT也可以与更复杂的卷积神经网络(如ResNet和EfficientNet)相媲美或者超越,同时还使用了更少的计算资源。
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本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化,信息化,物联网等应用而开发的高性价比物联网网关,具有透传、边缘采集,数据定时上报,数据变化上报,远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元(共享服务中心SSC),共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务,设有专门的管理机构,目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
为解决光伏电站和风电场的弃光、弃风问题,拟配置储能系统用于实 现削峰填谷,提高风电场的发电量创造经济效益,也可用于跟踪计划出力 曲线。 削峰填谷 工作模式1:风力/光伏发电输出功率受限时,将多余能量存入储能电池; 工作模式2:风力/光伏发电输出功率不受限时,将储能电池能量输出电网。
储能项目资源 工商业储能项目将结合分布式光伏及可控负荷形成虚拟电厂, 因此建议储能项目资源应偏向经济发达城市负荷聚集区,可 考虑在储能项目集中区储备一定规模的分布式光伏及充换电 站项目资源
数字技术是与电子计算机相伴相生的科学技术,它能 够将图像、文字、声音、视频等信息转化为可被电子 计算机识别的数据,并对其进行运算、加工、存储、 传送、还原和利用。5G 移动通信、物联网、云计算、 大数据、人工智能和区块链等数字技术正深刻影响全 球经济社会发展变革,也是工业节能降碳不可或缺的 重要手段。 工业行业是碳排放大户从碳排放量看,能源生产与转 换、工业、交通运输、建筑领域碳排放占全社会碳排 放比重分别为44%、34%、8%和7%,共占93%。
制定“互联网+”行动计划,推动移动互联 网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联 网企业拓展国际市场。”
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