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决策智能:任务与技术概览

1. 决策智能技术概览 2. 强化学习的基础概念和思维方式 3. 强化学习的落地现状与挑战

  • 2024-03-18
  • 阅读198

基于因果推断的商家经营智能诊断实践

1. 因果推断简述 2. 生意参谋之商家经营智能诊断 3. 关键技术节选 4. 效果展示

  • 2024-03-18
  • 阅读202

OneRec系列之知识图谱增强的腾讯视频推荐算法

导读 推荐系统中的用户冷启动和物品冷启动问题一直是业界和学术界的重要研究方向,但是由于缺乏历史行为信息,现有的基于行为信号为主的算法在此类问题上仍然很难取得满意效果。我们在多源信息融合的框架下,考虑通过引入item/user的属性静态知识图谱(static graph)和动态行为关系图谱(dynamic graph),提出了一种基于图的邻接关系增强的节点表示方法,用于更好的建模和表示推荐系统中的user和item的表征,在公开数据集MovieLens上取得了AUC 约0.5个百分点的提升。

  • 2024-03-18
  • 阅读221

用Python做了个图片识别系统(附源码)

本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片,会使用到PIL这个图像处理库,并且编写算法来划分图像的皮肤区域

  • 2024-03-18
  • 阅读206

视频动作识别前沿技术介绍

视频动作识别是指对一段视频中的内容进行分析,判断视频中的人物做了哪种动作。视频分析领域的研究相比较图像分析领域的研究,发展时间更短,也更有难度。本次分享会是达摩院开放视觉智能实验室的 Open VI Tech talk第五期,邀请到开放视觉智能算法专家广渡为大家介绍视频动作识别前沿技术。

  • 2024-03-18
  • 阅读187

第37步深度学习图像识别:CNN建模(Tensorflow)

我们思考一下,当你看到一张椅子的图片,你的大脑会告诉你这是个椅子,但你有没有想过:为什么你知道这是椅子,你的大脑是怎么做推论的?你可能会说因为椅子有腿,有座位,有靠背,但具体是什么形状、大小的腿、座位、靠背才算是椅子,你可能就无法明确解释了。这就是你的大脑通过大量实践经验自我学习得到的结果。 那么,深度学习图像识别就是让机器自己学习识别图片中的内容。例如,你给机器看了很多猫的图片,然后再给它看一张新的猫的图片,它就能告诉你这是猫。这是因为在看很多猫的图片的过程中,机器自己学习到了猫的特征,比如它可能注意到了猫的眼睛、鼻子、耳朵等特征,然后在看到新的图片时,就能通过这些特征判断这是否是猫。

  • 2024-03-18
  • 阅读221

《100StepstoGetML》—项目简介

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。

  • 2024-03-20
  • 阅读200

第49步深度学习图像识别:VisionTransformer建模(Pytorch)

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。

  • 2024-03-18
  • 阅读201
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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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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析,旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示,申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征,其需求高度务实,对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚,但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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智能微电网发展关键问题研究

微电网是新型电力系统的重要组成部分。近年来,围绕“双碳”目标下能源电力绿色转型发展,国家在相关政策文件中先后提出“新能源微电网”“绿色微电网”“可再生能源微电网”“智能微电网”等概念,聚焦新能源为主供电源,依托数字化智能化手段,加快推动微电网建设。

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中国工业软件行业发展研究报告:慢行业下需坚守长期主义之路

工业软件具有发展的紧迫性和必要性,且当前处于政策红利带的有利时间窗口期。当前,我国工业和经济达到分水岭,经济体发展需要创新驱动,而工业软件作为工业知识的载体,既是新型工业化的核心生产资料和关键生产力,又是工业大脑和数字基石,其自主可控意义深远。不同于国外工业软件是先工业后软件的自然生长,我国的工业软件先是用市场换效率,后是工业和软件同步的压缩式发展,现在是追赶核心技术可控,保障供应链安全。因此,当前工业软件既有发展的必要性,又有发展的紧迫性。

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