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如何高效优雅的完成一次机器学习服务部署?一文详解部署难点以及实战案例

数据准备:从公共数据集中获取数据,并进行数据清洗和特征工程处理,将数据转化为适合机器学习算法处理的格式。创建SageMaker Notebook实例:通过AWS Management Console或AWS SDK创建SageMaker Notebook实例,并连接到实例。编写代码:在Notebook中编写代码,使用Amazon SageMaker提供的XGBoost算法和数据输入通道,加载并处理数据,训练并评估模型。模型调优:通过调整模型的参数和超参数,优化模型性能。

  • 2023-04-26
  • 阅读227

java调用chatgpt接口,实现专属于自己的人工智能助手

今天突然突发奇想,就想要用java来调用chatget的接口,实现自己的聊天机器人,但是网上找文章,属实是少的可怜(可能是不让发吧)。找到了一些文章,但是基本都是通过调用别人的库来完成的,导入其他的jar还有不低的学习成本,于是就自己使用HttpClient5写了一个,在这里讲解一下思路。对于ApiKey,只能说难者不会,会者不难,这个没办法教。如果代码无法运行,或者运行速度及其缓慢,请使用代理,在HttpClient里面可以很轻松的使用代理上面就是一个示例,对于代理,这里也就无法继续进行说明了。

  • 2023-04-26
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SOC计算方法:卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波法 是一种比较精确的SOC估计方法,它通过测量电池的电流和电压来估计电池的SOC。该方法利用卡尔曼滤波算法对电池的状态进行估计,从而得到更准确的SOC估计值。接下来我们将介绍卡尔曼滤波算法的基本原理。

  • 2023-04-26
  • 阅读213

和ChatGPT对比,文心一言的表现已经是中国之光了

3.无法理解人类情感和主观性:由于ChatGPT的回答主要基于预设的语言模型,它的语言能力不够灵活,无法处理部分口语化和文化差异化的语言表达,容易出现回答不准确或模糊的情况。这需要进一步的研究和改进。:目前ChatGPT的对话能力受到很大的限制,无法像人类那样主动提出问题和深入探讨话题,也无法感知和理解某些情境中的隐含信息,限制了它的应用范围和效果。:由于ChatGPT的回答主要基于预设的语言模型,它的语言能力不够灵活,无法处理部分口语化和文化差异化的语言表达,容易出现回答不准确或模糊的情况。

  • 2023-04-26
  • 阅读237

【GPT4】微软 GPT-4 测试报告(1)总体介绍

本文详细解读:微软研究院最新发布的 「 人工智能的火花:GPT-4 的早期实验 」,本文公开了对 GPT-4 进行的全面测试。GPT-4 除了掌握语言之外, 无需任何特殊提示就可以解决跨越数学、编程、视觉、医学、法律、心理学等领域的新颖而困难的任务。GPT-4 可以被视为 通用人工智能(AGI)的早期版本。

  • 2023-04-26
  • 阅读212

让ChatGPT生成3D模型

ChatGPT 代表 Chat Generative Pre-Trained Transformer我们已经训练了一个名为 ChatGPT 的模型,它以对话方式进行交互。对话格式使 ChatGPT 可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。ChatGPT 是 InstructGPT 的同级模型,它经过训练可以按照提示中的说明进行操作并提供详细的响应。— OpenAI。

  • 2023-04-26
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YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck

3、修改配置文件,将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv ,C3模块换为VoVGSCSP。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv,C3模块换为VoVGSCSP。2、找到yolo.py文件里的parse_model函数,将类名加入进去,注意有两处需要添加的地方。3、修改配置文件,将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv。......

  • 2023-04-26
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用pointnet++分类自己的点云数据

这篇博客主要是针对于现有的热门的激光点云处理算法pointnet++如何分类自己的数据集展开的。在介绍基本的pointnet++算法的概念、基本步骤及思想、部分代码讲解之后,会介绍如何使用自己的数据集进行分类(涉及到详细的代码改进方法及步骤)以及打印利用自己数据集跑出的模型后的点云坐标。

  • 2023-04-26
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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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2026阿里云AI十大技术进展

模型架构是大语言模型处理和理解信息的“大脑结构”,其创新直接决定了模型的认知上限与应用边界。 2025 年,我们实现了若干核心突破:在注意力机制方面,通过引入门控注意力机制与线性注意力优化, 显著缓解了长序列处理中的注意力沉没与计算效率问题;在稀疏化架构方面,提出全局批次负载平衡 策略,释放了 MoE 模型中专家的深度专业化潜力。这些基于模型底层逻辑的创新,为大模型在长文 档分析、复杂任务处理和多模态交互等业务场景的深度应用奠定了坚实可靠的技术基石。

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2026年AWE中国展前专题报告

展品范围:综合品类消费电子、白色家电、智能电视、3C数码等智能家居科技公园、智能家居系统、智能硬件、物联网、智能汽车、机器人设备、虚拟/增强现实、人工智能、可穿戴设备等厨卫电器、厨房电器、卫浴电器等厨卫电器生活电器厨房电器、卫浴电器、厨房小家电、个人护理电器、美容电器、保健电器等生活电器厨房小家电、个人护理电器、美容电器、清洁电器、保健电器等环境及健康家电空调、空气净化器、饮水电器、家用新风系统等综合品类白色家电、零部件等白色家电及配件白色家电、零部件及配套产品海尔体验馆

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2026年法律服务行业发展趋势报告:AI入局,法律服务行业增长从“偶然”走向“必然”

在法律服务行业,AI的核心目标已不再是简单的降本增效,而是重塑业绩增长曲线。探迹法律服务版致力于加速这一进程,用AI为行业提效、为律师减负,使专业服务回归价值,最终实现“让法律服务增长成为必然"的行业愿景。

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2026年OpenClaw蓝皮书:人人都能拥有的AI常驻助手

2025年,国务院《关于深入实施"人工智能+”行动的意见》明确提出:到2027年,智能体等AI应用的普及率超过 70%。掌握AI Agent,已不再是技术人员的专属议题,而是每位公民和机构都需要面对的时代课题。

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