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机器学习中算法与模型的区别

机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说,这很容易让人混淆,因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢,还是不一样的东西?作为开发人员,你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉,将有助于你厘清这个困惑。在本文中,我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。

  • 2021-04-18
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中服云CServer系列产品简介

西安中服软件有限公司(简称“中服云”),总部位于西安,在北京设有子公司,并在全国多地设有办事处,高新技术企业,西安市创新型企业。2008年成立,长期致力于云计算平台及相关产品的研发和服务,是国内专业的云平台提供商和服务商,工业互联网平台核心厂商。通过多年专业的研究、开发、应用,形成了自主的“一网四平台”产品体系,拥有了完整的“中服云”产品品牌。

  • 2021-07-08
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中国信通院新基建形势下的云网融合

新基建概念边界明确,信息基础设施成为其底座 2020年4月20日,国家发改委首次就“新基建”概念作出正式的解释,新一代信息技术引领的新型基 础设施建设也正式确定了其边界。 1、新基建包含信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三个部分 2、信息基础设施成为新基建的核心

  • 2021-03-17
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阿里云企业数字化咨询服务白皮书

《企业数字化咨询服务白皮书》,将体系化的介绍阿里云企业数字化咨询服务,包括阿里云提倡的数字化咨询价值主张、所提供的数字化咨询服务种类、数字化咨询方法论,以及相关保障体系。本白皮书既是阿里云结合各行各业数百个数字化项目的经验总结,更是企业数字化转型建设的实践指导。

  • 2025-03-31
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大东时代智库(TD):2024年光伏行业供应链数字化建设白皮书

当前,光伏行业作为清洁能源的重要组成部分,正面临着前所未有的发展机遇和挑战。随着全球对于可持续发展和绿色能源的日益重视,光伏产业的发展潜力巨大,但同时也面临着产能过剩、供应链管理复杂化、成本控制、效率提升等多方面的挑战。在这样的背景下,供应链数字化建设成为推动光伏行业发展的重要手段之一。

  • 2025-02-07
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CDN直播系统的优化-许开强

增强人类的劳动技能人们一直担心机器或机器人将取代人工,甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现,人类可借助机器来提升自身技能。比如,营销部门已习惯使用工具来帮

  • 2022-02-11
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大数据运维实战,Kudu性能测试

大数据运维实战,Kudu性能测试 日益增长的用户数量导致每日数据量不断增长,当前的集群面临严峻的处理能力和稳定性的挑战,需要调整相应的参数进行优化,需要进行kudu性能测试。

  • 2021-04-20
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基于粒子群算法的齿轮减速器模型的仿真设计_杨焱

为了解决减速器存在体积大、质量大、承载能力低、成本高和寿命短等问题,通过对一级圆柱齿轮减速器进行优化设计,以体积最小作为目标,结合轴强度、齿轮的强度、齿宽、模数等约束条件建立优化设计模型;结果表明:利用粒子群算法对减速器模型进行优化,包括粒子群初始化、计算适应度值、更新粒子等能够得出最优值。最后通过对齿轮减速器的校核验算来证明该齿轮减速在设计上是可行的。

  • 2021-04-22
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去,我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在,当产能不在稀缺,真正的痛点是什么?

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人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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当人工智能从虚拟算法的数字世界,迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代,人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体,正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。

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