数据库内AI模型优化

在大量变化着的数据中，数据分析师常常只关心预测结果为特定值的少量数据．然而，利用机器学习模型进行推理的工作流程中，由于机器学习算法库默认数据以单表方式组织，用户必须先通过sQL语句查询出全部数据，即使随后在模型推理过程中会将大量数据丢弃．指出了在这个过程中，如果可以预先从模型中提取信息，就有望能在数据获取阶段快速排除不需要的数据。从而降低数据获取过程中的多表连接代价、进程间通信代价以及模型预测代价，进而加速整个工作流程．以决策树模型为例，首先提出一种预筛选+验证的执行方法对查询过程进行优化，之后给出了从决策树中提取用于预筛选谓词的离线算法，最后在真实数据集上进行测试．实验结果表明，所提出的方法能够对借助决策树模型推理结果对数据进行筛选的应用场景起到较好的加速效果．

2021-04-26
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三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征，提出了类阶隐马氏模型，其中状态转移和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态。研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前向后算法、解码问题的Viterbi算法和学习问题的Base-Wech算法，对此类阶隐马氏权型。构造了个与之等价的一阶隐马氏模型，提出并证明了它们的等价性定理。研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论，可为共实际应用提供更好的方法。

2021-04-18
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完整)汽车零部件检测标准大全

本标准规定了在汽车零部件上标示永久性标识的分类，塑料件、橡胶件及热塑性弹性体、复合材料部件和金属、电器件永久性标识的范围、要求、位置及出口车型海外认证零部件标识的特殊要求。本标准适用于四川汽车工业有限公司新开发的汽车零部件，在产车型和已开发车型零部件按照原规定执行。

2024-06-14
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2023AI视觉赋能智造白皮书

白皮书以“视觉赋能，智引未来”为主线，分析了AI赋能智能制造的核心作用、典型模式与场景，以视觉类应用为切入点，系统梳理工业视觉的发展历程、核心技术路径与应用场景，分析产业实施的问题痛点，以深度学习技术路径中的实际案例指明AI视觉方案架构与落地可行的具体模式，并提出未来工业视觉及AI智造深入推广的建议，以期能与业内同仁共享成果，并对产业实践贡献微薄力量。

2023-11-30
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PID控制算法一勺烩从模型到实现再到口诀

在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在很多控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的。PID算法的一般形式：

2021-04-17
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招标采购中的采购物品打包模型及其优化算法_黄学文

招标采购是采购物品（货物或服务）的有效方式,采购物品打包是招标采购的重要环节并对采购绩效有重要影响。采购物品打包是确定一组互斥的采购包集合,在充分的市场竞争条件下购买全部采购物品,且每个采购包的候选供应商应对该采购包中的所有物品进行投标。目前采购物品打包问题的研究文献较少,本文通过定义采购包和采购打包方案等概念,建立了采购物品打包问题的0-1整数规划模型。由于该模型具有NP-hard特征,为此首先将其转化为旅行商问题,并基于遗传算法设计采购物品打包问题的求解算法。实验表明:与整数规划求解软件和双聚类算法相比,本文所提出的算法在解决采购物品打包问题时具备更好的优化性能和计算效率。

2021-04-22
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湖南省区块链白皮书（2021年）

《湖南省区块链白皮书（2021）》在调研整理国内外区块链最新发展动态的基础上，梳理了湖南省区块链技术与产业发展现状，总结了可借鉴参考的典型应用案例，提出了湖南省区块链发展的问题与建议，为推动湖南省区块链技术与产业的发展提供参考，为“三高四新”战略实施贡献一份力量。本白皮书在编写过程中得到了湖南省各高校、行业机构、领军企业以及行业主管部门的指导与帮助，感谢社会各界对编写和调研工作的参与和支持。

2021-06-07
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基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测_何彪

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法.结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解.将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.

2021-05-07
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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