无人驾驶飞机简称“无人机”，英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。 [1] 与有人驾驶飞机相比，无人机往往更适合那些太“愚钝，肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域，可分为军用与民用。军用方面，无人机分为侦察机和靶机。民用方面，无人机+行业应用，是无人机真正的刚需；目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用，大大的拓展了无人机本身的用途，发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。
智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。
华为在其全球直播的行业数字化转型大会上，正式发布了智能数据中心服务解决方案，可为客户设计和建设满足 UPTIME TIER 4认证要求的绿色智能数据中心，通过人工智能技术实现PUE降低8%-15%。随着金融、政务、企业、媒体等行业的数字化转型，人工智能、物联网、大数据和5G等新技术的全面应用，一场由技术引领商业的数字化变革已然到来，作为企业大脑的数据中心将迎来建设高峰。
在历史发展的滚滚长河中，人类追求先进生产力的脚 步从不曾停歇。每- -次技术革命的出现,都代表了- -次生产力的发展更迭，驱动人类社会迈向新的发展纪元。工业革命,电力革命和信息技术革命在过去120年间实现了人类文明的三次巨大突破,当今,以人工智能、5G、云计算为主导的第四次工业革命所带来的改变，已在悄然发生，正在塑造-个万物感知、万物互联、万物智能的世界,它比我们想象中更快地到来。
根据IDC数据预估2020年制造业市场网络容量在33亿左右，持续5年保持稳定增长 结论：制造业市场盘面依然在增长，智能制造、环保安全搬迁等是2020年的主要趋势。
互联网 金融是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科学技术实现资金融通的一-种新型金融服务模式一北京市软件和信 息服务交易所《互联网金融》。互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联.网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》。
VMwareESXi虚拟化实施手册-采用交互式安装，使用 ESXi CD/DVD 安装程序，将 ESXi 安装到本地主机磁盘。安装程序会重新格式化目标磁盘并对其进行分区，然后安装 ESXi 引导映像。安装前验证服务器硬件时钟已设置为 UTC。此设置位于系统 BIOS 中。
36Kr研究院-2011-2020年中国新经济十年回顾研究报告 新经济十年关键词回顾 新经济十年股权投资市场回顾 新经济十年热点赛道盘点
没有账户，需要注册
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
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）。
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。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
