会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

2023年电力市场报告

全球电力需求在2020年经历小幅下降之后，已连续两年恢复增长。2022年全球电力需求同比增长约2%，与新冠疫情爆发前5年（2015—2019年）平均增长率（2.4%）基本持平，明显低于2021年增长率（6%），其原因在于：尽管新冠疫情态势趋于稳定，全球经济复苏导致能源需求增加，但俄乌冲突引发全球能源危机，天然气和煤炭等能源产品价格飙升，电价也随之大幅上涨，抑制了大多数地区的电力需求增长。

  • 2023-02-27
  • 阅读316

什么是NLP(自然语言处理）

NLP 的全称是 Natural Language Processing，翻译成中文称作：自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义，该领域研究如何处理自然语言。

  • 2023-02-27
  • 阅读214

多层感知机（MLP）简介

多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，

  • 2023-02-27
  • 阅读262

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)含义以及区别

DNN指的是包含多个隐层的神经网络，如图1所示，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，下文在区分三者的时候，都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是encode进了时间相关性的DNN。

  • 2023-02-27
  • 阅读243

1、DNN(深度神经网络),2、CNN(卷积神经网络),3、RNN(循环神经网络)

1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)

  • 2023-02-27
  • 阅读223

RNN和CNN的区别表现在哪些方面？

RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念，下面小编整理了RNN和CNN的一些区别，希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多，而RNN被用于语言处理多一些，主要用于时序和NLP RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的，即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。 CNN的基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 2.当RNN、CNN都用于NLP时，它们的区别在于：

  • 2023-02-27
  • 阅读214

RNN基本原理和RNN种类与实例

之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network（RNN），每一个神经元除了当前信息的输入外，还有之前产生的记忆信息，保留序列依赖型。

  • 2023-02-27
  • 阅读233

循环神经网络（RNN）简介

循环神经网络英文名称为 (Recurrent Neural Network, RNN)，其通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的时序数据。

  • 2023-02-27
  • 阅读224