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基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成的挑战

基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域 .深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法,在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段,还有一系列问题亟需解决 . 以卷积神经网络为例,探讨了基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成过程中两大挑战:训练样本不足和深度学习网络模型构建困难,重点分析了基于复制和添加噪声的地质找矿数据增强技术并开展了多组对比实验,构建了适用于地质找矿大数据挖掘与集成的训练样本和卷积神经网络模型 . 该模型对闽西南铁多金属成矿区的地质、地球物理和地球化学等多源数据进行了特征提取与集成融合,圈定了找矿远景区,为该区进一步找矿提供了科学依据 .

  • 2021-06-17
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论AI时代新型人机生态建构及其意义

人工智能开始全面介入人类社会, 并以其自身的优势, 成为人类的竞争对手。 面对强大的竞争对手, 人机之间的寄生关系已被竞争关系取代。 因此, 在 AI 时代, 建 构新型人机生态势在必行。 由于人机关系已由传统的寄生关系转向竞争关系, 因而新型 人机生态必然是一种人机共生共荣的新样态。 人机之间的竞争关系也决定了新型人机生 态的建构只能遵循人机有别的原则, 坚持走人机共进之路。 唯有如此, 在 AI 时代才能 真正实现人机共生共荣。 而人机共生共荣不仅能够化解人机矛盾, 推进人工智能健康发 展, 而且能使人类真正过上智慧的生活。

  • 2021-04-22
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基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

:随着电力体制改革和能源互联网产业发展,开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向。聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用,从客户信用、客户价值、客户风险3个维度,构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系,提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选算法,利用电力大数据评估潜在客户的内部状况,从而为挖掘优质潜在客户提供了一定支撑。最后以8家随机客户进行案例分析,结果表明了该方法的有效性。

  • 2021-06-21
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智能手机Wi-Fi_PDR室内混合定位优化问题研究

智能手机Wi-Fi_PDR室内混合定位优化问题研究

  • 2022-04-22
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疫情之下,AI商业化的解决之道

伴随着产业互联网浪潮席卷传统行业,人工智能技术、产品和应用早已成为资本市场炙手可 热的投资赛道,而“新基建”的提出再度助力产业互联网。 然而,由于 2020 年初的疫情爆发以及资本市 场渐入寒冬,投资者信心不足开始导致 AI 企业的融资难度陡增以及行业大规模洗牌。 此时,AI 商业化 便成为该领域创业者不得不正视的关键问题。 为顺利落地实现商业化,AI 企业必须立足于“掌握核心 技术;提供端到端的产品或解决方案;刚需规模化;迅速完成技术、产品、商业和数据的正向闭环”以提 高场景的可控性。 与此同时,文章还建议 AI 企业采取 4 大策略以加速商业化的进程,包括“寻找绝对可 规模化的刚需;引进行业优秀人才;解决敢于碰硬件,敢于做重以及实现数据反馈的闭环”,从而帮助企 业顺利渡过当前的危机。

  • 2021-06-18
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人工智能对马克思劳动理论的影响研究

人工智能对马克思劳动理论的影响研究成果介绍

  • 2022-04-26
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再论云制造

在综合已有文献和近期研究实践的基础上,进一步论述了云制造。提出云制造是一种面向服务的、高 效低耗和基于知识的网络化、敏捷化制造新模式和技术手段,它丰富和拓展了云计算的资源共享内容和服务模式, 促进了制造的敏捷化、服务化、绿色化、智能化;融合云计算、物联网、高性能计算、面向服务、智能科学等新兴技术 与信息化制造技术,构成』,完整的云制造服务系统及云制造技术体系。通过应用案例讨论了面向集团企业和面向 中小企业云制造服务平台的技术和应用模式,并对我国实施云制造的思路和发展提出了建议。

  • 2021-06-28
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获取教育大数据_基于xAPI规范对学习经历数据的获取与共享

教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇,而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中,学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据,蕴含着丰富的学习分析价值。随着相关学习技术的迅速发展,学习经历的跟踪在技术层面已经得以实现,但学习经历的复杂性、多样性和数据劣构性等特点阻碍了对其广泛的应用。由美国“高级分布式学习”组织发布的Experience API(xAPI)规范为破解这一难题提供了可行途径。xAPI规范利用“活动流”来描述学习经历,通过Statement来记录学习经历,并通过语义定义将其转化为良构且易于扩展的数据,为大数据背景下学习经历数据的获取提供了指导性的框架,同时通过实现了接口规范的学习记录仓储(LRS)来共享学习经历数据,由此实现对教育大数据尤其是学习经历数据的获取和共享。

  • 2021-06-25
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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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