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工业数据空间及价值创造白皮书2023

工业数据空间及价值创造白皮书2023,工业数据空间及价值创造白皮书2023,工业数据空间及价值创造白皮书2023

  • 2024-01-02
  • 阅读799
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  • 124页
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中国新型基础设施产业园区发展模式及趋势

阿里云计算有限公司联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,以国家政策为指引,以地方实践为依据,以前瞻研判为导向,重点关注新型基础设施依托公有云进行部署运营的核心逻辑和主要价值,重点聚焦新型基础设施面向各区域的产业集聚和效益贡献,深入研究分析新型基础设施产业园区的发展模式及趋势,为新型基础设施面向中长期的稳定可持续高质量发展提供智力支持和决策依据,积极支撑以国内大循环为主体的双循环新发展格局与国家区域协调发展战略、建设自由贸易试验区的有机衔接,助力打造区域新兴增长极、改革开放新高地。

  • 2021-03-17
  • 阅读798
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  • 27页
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美团技术解析:模型加速与模型裁剪算法概述

本篇介绍了深度学习模型在自动驾驶感知上的应用。出于自动驾驶感知的要求,模型需要具有较高的实时性与准确度,这两个要求在很多时候是矛盾的。因此本文作者提出了一些模型加速与裁剪的方法,以保证模型的快速性与准确性。

  • 2021-04-17
  • 阅读796
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  • 20页
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谷歌中国工程师团队提出颠覆性算法模型,Waymo实测可提高预测精准度

“周围的车辆和行人在接下来数秒中会做什么?”要实现安全的自动驾驶,这是一个必须回答的关键问题,这也就是自动驾驶领域中的行为预测问题。 自动驾驶公司 Chris Urmson 去年曾在一次采访中表示,感知和预测能力很关键,如果有一个模型能预测未来 5 秒会发生什么,这将能很大程度加速自动驾驶的发展。 行为预测的难点在于周围行人、车辆的不确定性和各种规则之外的行为。这些状况难以进行确定性的预测,只能通过训练数据分析各种行为的可能性来达到更加合理的预测效果。另一个难点是盲区与遮挡问题。

  • 2021-04-17
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新华三H3C:全光网络校园解决方案技术白皮书V5.0

白皮书中提出的全光网络建设思路,涵盖了链路光纤化、融合组网、网络自动化、业务精细化和运维智能化等五大要点。符合这五大要点的建设方案,才能让高校用户根据校园内不同细分场景的痛点及需求特点,灵活选择合适的技术方案来完成校园网的全面升级。

  • 2024-06-17
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2020年建筑行业基建投资价值分析报告-市政环保领域上行发展

一个国家的基础设施建设投资风格通常与政府的中长期施政风格息息相关,在此我们选择美国、日本、韩国三国,对经济发展周期、经济增速规模、人口规模、城镇化进程等角度进行对比,对我国基建投资中长期趋势做出如下判断: 1) 我国整体基建投资规模较美日韩等过仍有较大差距; 2) 根据韩国的历史经验,基建投资通常会经过三个阶段(爆发期,调整期,成熟期),根据基建投资强度特征比较,我们认为目前中国可能正处于第一阶段末期,未来或仍有 10 年左右的高强度保持期; 3) 从城镇化进程角度来看,一般国家城镇化率达到 70%之后,基建投资增速开始出现明显回落趋势,中国目前距这一时点或仍有 10 年距离; 4) 观察美国与日本的 5 年复合增速变化趋势发现,基建投资增速出现了比较明显的周期性波动趋势,上一个波动周期约为 20 年,与衡量建筑行业周期的库兹涅兹周期(18 年)相仿。中国与韩国目前尚未出现如此的明显的周期趋势,这或与两国基建市场仍未进入成熟期或进入成熟期时间较短尚未达到稳定状态有关。

  • 2021-03-17
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滑坡实时监测预警模型调度算法优化研究_何朝阳

监测预警是地质灾害防灾减灾的重要手段。在滑坡的实时监测预警中,预警模型的调度算法直接关系到预警的成功与否。传统的做法是根据一定时间间隔启动预警服务,这种方法易于实现,但受到预警时间间隔的影响,其预警结论及其处置建议的发布存在一定的延迟,无法达到真正的实时预警。如何通过预警模型和实时监测数据快速地得到预警等级、如何控制好预警信息发送的时间与频率,是需要解决的两个关键问题。为了尽量缩短从数据采集到预警信息发出的时间间隔,为后续预警处置赢得更多时间,本文从预警流程和模型调度算法入手,研究基于时间驱动和数据驱动的预警模型调度方式,结合实时监测数据类型及其特征,提出预警模型调度策略及预警信息发布策略,以期提高滑坡的预警精度,最后研发一套预警等级求解器,采用多线程思路,构建基于策略的预警模型通用计算框架,从而实现对滑坡的实时过程跟踪预警,充分发挥预警平台的作用。

  • 2021-04-21
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  • 15页
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算法模型自动超参数优化方法

什么是超参数? 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter)。还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,我们称为超参数(Hyper parameter)。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反,其他参数的值通过训练得出。

  • 2021-03-24
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