基于ERP的高速公路机电设备维修_蒋鸿霖

机电设备的稳定运行是高速公路得以全天候安全畅通的重要前提，良好的机电设备有利于高速公路安全秩序的维护，给高速公路运营管理部门带来社会和经济利益。

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人人必须要知道的语义分割模型：DeepLabv3+

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类，如下图的街景分割，由于对每个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。

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机器学习

从不通视角对机器学习进行了分类介绍，通过本文档的学习，可以基本了解机器学习的内涵和外延

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深度迁移学习方法的基本思路

随着迁移学习方法的大行其道，越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比，深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果，并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习，所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。（1）能够自动化地提取更具表现力的特征。（2）满足了实际应用中的端到端（End-to-End）需求。

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ICLR2021自蒸馏方法SEED：显著提升小模型性能

本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题，作者通过实证发现：对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展，然这些方法在小模型上的表现并不好。为解决上述问题，本文提出了一种新的学习框架：自监督蒸馏(SElf-SupErvised Distillation, SEED)，它通过自监督方式(SSL)将老师模型的知识表达能力迁移给学生模型。不同于直接在无监督数据上的直接学习，我们训练学生模型去模拟老师模型在一组示例上的相似度得分分布。

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机器学习基础图表：概念、原理、趋势和算法

四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，机器之心对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步扩展阅读。

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自动驾驶出租车动态合乘效益仿真分析

自动驾驶出租车共享出行是未来变革性的智能交通方式，它将带来前所未有的社会效益。共享订单数（合乘人数）是影响出行时间、费用、舒适度和运营成本的关键参数，然而鲜有研究对共享人数上限进行分析。为此，文中基于多人共享的路径规划方法，建立了一个自动驾驶出租车动态合乘的仿真系统。该系统由“搜索”“调度”“等待”３个模型组成，在变化乘车需求的情况下，对共享人数上限进行了探讨。在深圳市南山区４１．２５ｋｍ２的路网上仿真不同共享人数上限和出行需求情况下的效益，结果表明，共享模式极大地提高了出行成功率（达到了２０％）并降低了总耗时（降低到原来的３％～２３％）。当共享人数上限达到一定值时，合乘效益逐渐收敛。在出行需求较高的情况下（人车比率大于５），共享人数上限设为３～４人时，合乘效益得到最大优化。实验结果充分说明了多乘客共享出行能够缓解当下“打车难”的问题，且随着出行需求的增加，自动驾驶共享模式相比传统非共享模式具有更强的鲁棒性。

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楼宇中耗能设备用户侧控制智慧管家系统

楼宇的耗能设备管理中，常常出现设备设置不当、漏管和错管等现象，这些不当操作造成了能源的巨大浪费。耗能设备偶尔存在疏忽管理的现象，造成多余运行；亦会偶尔出现设置不合理的情况，使得耗能设备长时间的非必需的高功率运行，以致大量的能源浪费。借助物联网技术，通过网页进行配置，对用户需求进行智能分析后对楼宇中的耗能设备自动实现智能化管控，节省人力成本和能耗，增加管理效率。智能管家系统基于耗能设备的用户侧控制，无需对接耗能设备的通讯协议，具有普遍推广意义。

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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智能体治理研究报告（2026年）

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