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一文入门基于三维数据的深度学习

近年来,由于3D的传感器的不断迭代和发展,使得获取的点云数据精度不断提高,同时硬件成本不断下降,以及虚拟网络应用趋向转为物理世界应用的原因,使得3D数据的应用逐渐从专业领域向消费级产品进行过度,以2010年Kinect和2017年iPhoneX的发布为标志,使用3D数据驱动的方法用于对现实世界的理解以及交互显然变得越来越重要。

  • 2022-01-08
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水下无人系统智能化关键技术发展现状

水下无人系统是目前探索、开发和利用海洋资源的主要装备之一,也是现代海军装备的重要组成部分。随着应用需求的增加以及人工智能技术的发展,水下无人系统的智能化逐渐成为该领域的研究热点。针对水下无人系统智能化的水下通信、智能集群以及水下智能仿生等关键技术,回顾当前发展现状,指出当前水下无人系统智能化亟待突破的大容量/远距离条件下的高速率/高灵敏度信息传输、水下仿生机器人智能驱动与控制、大规模协同及复杂海况下控制理论等技术难点。并对未来水下无人系统智能化的研究方向做出提高水下通信效率、加强智能化等级及开发更先进材料的展望。本研究将为智能化水下无人系统的发展提供参考依据。

  • 2022-01-08
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通过基于SWAT的优化工具获得流域尺度上具有成本效益的农业保护措施实施策略

本研究通过确定 Maumee 河流域最具成本效益的农业最佳管理措施(BMPs)来解决 Erie 湖的藻华问题。为此创建了一个优化工具,该工具结合了多目标优化算法、SWAT 和计算效率框架,以最佳地识别流域尺度的农业 BMP。优化工具在 Maumee河流域的 Matson Ditch 农业流域进行了证明,该流域考虑了关键区域和整个流域。低支出 BMP 的初步实施大大降低了污染物负荷;到达一定程度的污染物消减后,额外支出导致污染物负荷减少幅度较小。与整个流域的优化相比,关键区域的优化可以大大减少计算时间,并获得与初始减污效果相似的优化结果,其中溶解活性磷(DRP)消减10%,总磷消减38%(TP);然而,为了更大程度地减少污染物负荷,关键区域优化的成本效益较低。以同时降低3-7月DRP/TP 损失 40% 为目标,优化后 DRP 损失40%的方案可降低 TP 的51.1%;然而降低 TP 损失40%的优化方案只能降低 DRP 的11.3%。优化工具可以帮助利益相关者确定最佳的 BMP 类型、数量和空间位置,从而以最低的 BMP 成本最大限度地减少污染物负荷。

  • 2022-01-08
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超快光纤激光器的低延迟深度强化学习算法

计算机领域研究的人工智能算法在医学、金融和光学等许多其他领域发挥了巨大作用。人工智能的应用主要包括反馈控制、模式识别、大数据分析、特征提取和降噪。作为人工智能领域的一个重要分支,深度强化学习以其感知和决策能力为复杂系统的反馈控制问题提供了一种解决方案。因此,它被广泛应用于自动驾驶和工业自动化等领域的反馈控制。当深度强化学习在不同的环境中应用时,策略是不同的。因此,出现了大量的基于强化学习的算法,如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡罗方法、时态差分、SARSA、深度??网络、深度确定性策略梯度和其他算法。这些算法可以使系统在不同的环境中尽快达到并保持期望的状态。

  • 2022-01-08
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基于分布鲁棒的风-氢混合系统氢储能容量优化配置

氢储能系统受地理、气候条件限制较小,在构建面向高比例新能源电力系统的风-储混合系统中极具发展潜力。然而,由于风电场的出力具有不确定性,氢储能系统需要在储能、释能、热备用等工况下频繁切换,内部热能供需平衡也呈现出不确定性,进而影响其响应速度甚至实际可用容量。为此,设计了考虑热平衡的风-氢混合系统,构建了考虑电解槽、燃料电池间歇工作模式热平衡的氢储能系统模型;在此基础上,综合考虑风电场功率的不确定性和氢储能系统的投资成本,提出了考虑热平衡不确定性的风-氢混合系统氢储能容量优化配置方法。采用分布鲁棒方法对风电场功率的不确定性进行建模,并将其转化为一组线性风险机会约束进行求解。基于实际风电场数据构建算例,对所提模型和方法进行验证和分析。结果表明,氢储能系统中电解槽和燃料电池的散热系数对系统实际可用容量具有重要的影响,在风-氢混合系统的氢储能容量配置中考虑热平衡约束可以有效提升氢储能系统的实际可用容量和混合系统的经济性。

  • 2022-01-08
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低轨卫星网络中业务图驱动的星间协作计算方案

低轨卫星网络具备覆盖范围广、星地链路短等优点,成为当前的热点研究领域。针对将业务卸载到云计算中心产生过高传输时延的问题,提出在低轨卫星网络中实现业务图驱动的星间协作计算方法。该方法首先依托加权时间扩展图模型,屏蔽低轨卫星网络的动态性;之后联合多颗卫星的计算资源和星间链路资源,将有向无环图形式的业务调度到传输路径内的卫星上,实现业务在低轨卫星网络内的“边传输边计算”。仿真结果表明,当数据量取5 MB时,星间协同计算的时延性能相比地面云计算提高了58.9%。

  • 2022-01-08
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面向预期功能安全的决策规划系统仿真测试方法

环境感知系统的触发条件主要来自感知干扰(Perception disturbance),决策规划系统的触发条件主要来自于动态交通干扰(Traffic disturbance),控制执行系统的触发条件则主要受到来自作用于轮胎的路面干扰和作用于车身的风干扰(统称Vehicle disturbance)等。

  • 2022-01-08
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机器学习的物理启示录——隔壁的另一条机遇之道

神经网络,对于这个熟悉的名词,我们一听之下便知它深受生物学的影响,尤其是脑神经科学。虽然神经网络的灵感最初源于生物学,但是随着人们研究的深入,生物学这个母体学科中可用资源日渐枯竭。但是与生物一墙之隔的物理学还是处于一片蓝海,这片科研的处女地中的很多经验和研究方法论有望帮助神经网络的研究变得更加优秀,找到更多的真理。因此,近些年不少工作开始琢磨如何在机器学习和物理学之间建立更强的纽带,设计出更加强大的计算方法。

  • 2022-01-08
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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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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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