David Patterson,Google杰出工程师、UC Berkeley荣誉退休教授、美国国家工程院、科学院院士、文理科学院“三院”院士。他是RISC(精简指令集计算机)、RAID(独立磁盘冗余阵列)和NOW(工作站网络)的缔造者,他与John Hennessy的著作《计算机体系结构:量化研究方法》在业内久负盛名。
庄子说过吾生有崖,知无涯。以有限的生命去学习无尽的知识是很愚蠢的。所以,学习的终极目标一定不是知识本身,因为知识是表象的、不稳定、会过时。
数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。
工业和信息化部近日印发《石化行业智能制造标准体系建设指南(2022版)》,提出到2025年,建立较为完善的石化行业智能制造标准体系,累计制修订30项以上石化行业重点标准,基本覆盖基础共性、石化关键数据及模型技术、石化关键应用技术等标准;对于原油加工等石化细分行业,优先制定新一代信息技术在生产、管理、服务等特有场景应用的标准,推动智能制造标准在石化行业的广泛应用。
简单的归纳就是,是否有监督(supervised),就看输入数据是否有标签(label)。输入数据有标签,则为有监督学习;没标签则为无监督学习。
prophet是一个专门用来处理时间序列数据的模型。 prophet的基本原理是:
早期的时间序列预测主要模型是诸如ARIMA这样的单序列线性模型。这种模型对每个序列分别进行拟合。在ARIMA的基础上,又提出了引入非线性、引入外部特征等的优化。然而,ARIMA类模型在处理大规模时间序列时效率较低,并且由于每个序列分别独立拟合,无法共享不同序列存在的相似规律。深度学习模型在NLP、CV等领域取得了成功应用后,也被逐渐引入到解决时间序列预测问题中。通过不同序列共享一个深度学习模型,让模型能从多个序列中学到知识,并且提升了在大规模数据上的求解效率。
基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型,将原始的时间序列通过网络映射到一个表示,再基于这个表示进行预测。然而,这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量,这个向量耦合了很多不同维度的信息,容易造成过拟合,对序列中噪声的敏感程度也更高。
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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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