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元宇宙火爆之下,区块链从理想照进现实

现在,我们看到的是越来越多的「元宇宙+」的概念开始取代「区块链+」的概念,成为了新的角逐战场。元宇宙火爆之下,区块链从理想照进现实

  • 2022-09-27
  • 阅读541

数字化转型的堵点、锚点与终点

在这样一个时代变局面前,对广大工业企业来说,需要找到一条企业发展的最佳路径,无疑,开展企业间、企业内的数字化转型,是一条提质降本增效的价值路径,我们需要积极探讨企业如何通过数字化转型获得内力提升,从而能够更好的发展。

  • 2022-09-27
  • 阅读522

无仿真,不孪生,宇宙不元

世界上存在一个令人神往向往的世界,仿真可以无所不在,而这些年仿真界的新成就也证明确实如此。仿真除了在产品研发设计、制造和试验广泛应用外,现在正在出现在其他工业场景中,譬如生产仿真、工厂仿真、运维仿真、物流仿真、流程仿真、组织仿真、交通仿真、人群仿真、战场仿真等。

  • 2022-09-27
  • 阅读635

数据思维的关键,不只是要“善用数据”更要能“解决问题”

如何提升员工的“数据思维”,让每一个人都能理解数据的价值和规律,甚至都具备数据分析的能力。即便是对于金融这样走在数字化前排的行业来说,也在受类似问题的困扰。

  • 2022-09-27
  • 阅读612

安徽省人民政府办公厅关于印发加快发展 数字经济行动方案(2022—2024年)的通知

《加快发展数字经济行动方案(2022—2024年)》已经省政府同意,现印发给你们,请结合实际,认真抓好落实。

  • 2022-09-15
  • 阅读2358

最小二乘法&梯度下降法区别及python实现

先来解释几个概念 拟合函数/估值函数:在回归问题中,当给定一组样本时,找到一个最佳的函数来匹配所有的样本,这个函数就是拟合函数/估值函数 损失函数:判断函数拟合的好不好的函数,损失函数越小,说明拟合值与真实值越接近,误差越小,就越能用拟合函数来进行预测,损失函数的标准有以下几种:

  • 2022-09-12
  • 阅读490

线性回归-最小二乘法和梯度下降法mwy

? 什么是一元线性模型呢?监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线性是一个超平面。

  • 2022-09-12
  • 阅读547

机器学习简介

你是否曾经听到过人们谈论机器学习,而你却对其含义只有一个模糊的概念呢?你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢?现在,让我们一起来改变这个现状吧!

  • 2022-09-12
  • 阅读541
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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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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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从零上手OpenClaw科研智能体-厦大团队

OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)

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