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一文盘点10大连接数百亿终端的无线网络技术

物联网架构一般被分为感知层、网络层、平台层和应用层,其中网络层处于物联网生态系统的枢纽位置,在物联网设备连接方面扮演着举足轻重的作用。物联网的最终目标仍然是服务于人,因此,具有更高便携性的无线网络连接技术得到了更广泛的关注。在互联网时代已经发展出一大批无线网络技术,面向万物互联,无线网络连接技术得到了更好的发展。

  • 2022-01-05
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自动化机器学习平台的技术现状及趋势

数据科学平台,当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点,其实就是围绕以机器学习方法,进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度,数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。

  • 2022-01-05
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一文了解「机器学习非凸优化技术」

优化技术在科技领域应用广泛,小到航班表,大到医疗、物理、人工智能的发展,皆可看到其身影,机器学习当然也不例外,且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变,这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史,以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用,介绍该领域的丰富文献,使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。

  • 2022-01-05
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机器学习与统计分析在PHM中的应用

PHM技术是指釆用传感器信息、专家知识及维修保障信息,借助各种智能算法与推理模型进行设备运行状态的监测、预测、判别以及管理,实现低虚警率的故障检测与隔离,解决传统维修过程中存在的“维修不足”及“维修过剩”等问题,有效提高设备的可用性、减少保障费用,并最终达到设备状态的智能维护及智能任务规划的目的。

  • 2022-01-05
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机器学习选股方法——人工智能技术

深度学习是机器学习的更高级模式,其算法可以无需监督或部分监督。它们还能够评估数据以自主识别模式和相关性,并判定结果是准确还是不准确。这意味着它们具有一个优势:在将处理后的数据输入到算法进行训练之前需要较少的手动信号处理(一个特制化的过程)。总之,深度学习模型(人工智能技术的发展基石)能够完成无人监督的学习任务。

  • 2022-01-05
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机器学习模型设计过程和MEMSMLC

一旦您熟悉了开发步骤并掌握了机器学习项目中的要点,就能够开发有价值的机器学习应用。此外,意法半导体提供解决方案,以促进边缘机器学习得到广泛应用并发挥全部潜力。本文描述了机器学习项目的必要开发步骤,并介绍了ST MEMS传感器内嵌机器学习核心(MLC)的优势。

  • 2022-01-05
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前沿技术|自动机器学习综述

自从计算机时代开始,科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样,给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一,该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起,机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力,例如在ResNet(一种深度残留的网络架构)的情况下超越了人类在图像识别方面的表现,或者微软的语音转录系统几乎达到人类水平的表现。

  • 2022-01-05
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浅析基于机器学习的威亚擦除技术

威亚擦除 (Wire Remove)是较为常见而重要的数字影视合成技术,数字合成师需要对拍摄特技镜头过程中所使用的威亚(Wire)进行擦除以避免画面的穿帮。本文将跨界融合数字影视合成技术、计算机视觉以及人工智能技术,以数字影视合成技术中的威亚擦除作为人工智能和数字影视技术跨界融合的研究对象。围绕目前较为成熟的“影片修复” “图像补全(Image Inpainting)”、Adobe软件中的Content-Aware Fill(内容识别填充)技术以及Nuke13 中新增的CopyCat机器学习工具集等技术进行综合研究,为当下数字影视合成中的威亚擦除提供新的思路和解决方案。

  • 2022-01-05
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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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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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智慧楼宇信息化综合解决方案

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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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