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web3:区块链共识机制系列-POS(Proof of Stake)股权证明算法

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  • 2023-04-24
  • 阅读207

区块链概论

区块链到底是什么?其底层的架构和实现原理是什么?一文聊明白。

  • 2023-04-24
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《从零开始读懂Web3》读后感 之 Web 3.0的前世今生

Web3正频繁出现在公众视野中,然而受阻于晦涩难懂的技术原理及陌生又拗口的专业术语,很多人对此望而却步。本书试图用通俗的语言、简单的结构、翔实的案例让零基础的读者迅速掌握Web3的核心要义。Web3不仅仅是技术和金融语境,它和每个人的生活都息息相关。作为深耕Web3的研究机构,Inverse DAO将带你通过纵向时间线、横向技术线来立体、客观、完整地理解Web3。通过本书你既可以快速读懂行业,也可以躬身实践参与。

  • 2023-04-24
  • 阅读234

条件DDPM:Diffusion model的第三个巅峰之作

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  • 2023-04-24
  • 阅读210

用ChatGPT怎么赚钱?普通人用这5个方法也能赚到生活费

ChatGPT在互联网火得一塌糊涂,因为它可以帮很多人解决问题。比如:帮编辑人员写文章,还可以替代程序员写代码,帮策划人员写文案策划等等。ChatGPT这么厉害,能否用它来赚钱呢?今天和大家分享用ChatGPT赚钱的5个方法,并且挑战用ChatGPT赚钱30天,实战第一天开始!

  • 2023-04-24
  • 阅读250

YOLOV7 + StrongSORT 实现目标检测与跟踪

环境windows 10 64bitpython 3.8pytorch1.7.1 + cu101简介前面,我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪,最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪,跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT,项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_O...

  • 2023-04-24
  • 阅读203

深入理解LLaMA, Alpaca, ColossalChat 系列模型

知乎:紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从 LLaMA 到 Alpaca:大模型的小训练1.1 LLaMA 概要与实践LLaMA(Large Language Model Meta AI) 是由 Meta AI 发布了一款全新的大型语言模型,共有7B、13B、33B、65B 四种版本,其模型参数如下表所示:与原始的 transformer De...

  • 2023-04-24
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chatGPT 中科院学术优化 超详细安装教程

科研工作专用ChatGPT拓展,特别优化学术Paper润色体验,支持自定义快捷按钮,支持markdown表格显示,Tex公式双显示,代码显示功能完善,新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能

  • 2023-04-24
  • 阅读222
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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