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价值流分析培训讲义

价值流包含产品在整条供应链当中完成顾客所需要的步骤或活动,包含资信流和生产流,增值和非增值活动,价值流包含产品在整条供应链当中完成顾客所需要的步骤或活动,包含资信流和生产流,增值和非增值活动

  • 2024-01-11
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基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法研究_费丹雄

对传统用电量计量数据聚类算法中存在聚类性能较差的问题,提出一种基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法。通过主成分分析方法对用电量计量数据进行线性降维处理,利用线性降维后的用电量计量数据实施数据预处理,具体步骤包括用电量负荷数据矩阵表示、异常用电量数据修正及辨识以及用电量数据归一化处理,根据预处理后的用电量计量数据,采用混合高斯模型实现用电量计量数据聚类。为了证明基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法的集中聚类性能较强,将传统用电量计量数据聚类算法与该算法进行对比实验,实验结果证明该算法的集中聚类性能优于传统用电量计量数据聚类算法,更适用于用电量计量数据的聚类。

  • 2021-04-21
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2024从颠覆到机遇:全球价值链重构战略白皮书-世界经济论坛&科尔尼

制造企业面临从技术变革到地缘政治不稳定等诸多威胁。如何应对将决定其能否成功抵御价值链风险。制造企业面临从技术变革到地缘政治不稳定等诸多威胁。如何应对将决定其能否成功抵御价值链风险。

  • 2025-03-11
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【IEEETETCI】基于张量的工业网络流量恢复—基于BCD启发的潜在非线性和稀疏性神经逼近

由于工业物联网产生了大量的网络数据,张量作为紧凑的多维表示被广泛用于对工业网络流量进行建模。不稳定的数据采集往往会导致流量张量中实体的部分丢失,而传统的流量张量补全算法是基于线性代数和低秩的。然而,由于域变换和变换后的稀疏性之间的密切相关性,线性域变换不能准确地近似潜在的非线性相关性,导致恢复性能不足。本文提出了一种具有非线性变换和稀疏正则化的混合结构深度模型,以自动搜索最优域变换方法和相应的稀疏约束。该模型采用张量奇异值分解框架,由两个不同结构的神经网络组成。一个神经网络具有具有完全连接网络的自动编码器结构,仅从部分观测到的数据中恢复丢失的实体,卷积神经网络构造另一个网络来约束变换域中的稀疏性。此外,我们基于变换张量的局部光滑性施加了额外的拉普拉斯约束,以克服连续的数据丢失。受块坐标下降算法的启发,交替训练相互匹配的非线性变换器和稀疏正则化子。对工业网络流量的大量实验结果表明,我们提出的模型在不同的采样率和模式下都优于最先进的方法。

  • 2024-06-17
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人工智能的演进PPT

研究内容包括认知建模、知识表示、推理及应用、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为和智能系统等,目前有大量人工智能应用系统,其中包括搜索和数学优化,逻辑,基于概率论和经济学的方法等。

  • 2021-06-28
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5G开启智慧未来精编版

中国制造2025规划纲要中明确指出,要全面突破第五代移动通信( 5G )技术。未来,5G与云计算、大数据、人工智能、虚拟增强现实等技术的深度融合, 将连接人和万物,成为各行各业数字化转型的关键基础设施。网络强国建设三年行动计划指出,以网络强国战略为基础,聚焦数字经济发展"硬件"升级,主要围绕城市和农村宽带提速、5G网络部署、下一代互联网部署等领域,加大网络基础设施建设。

  • 2021-04-15
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湖南省区块链协会2021年湖南省区块链白皮书187页

当前,人类社会正在进入以数字化生产力为主要标志的新的历史阶段。伴随区块链、5G、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术的创新发展,新一轮科技革命和产业变革正在改变各行各业,以数据为底层要素的新技术已成为推动经济发展的重要引擎,正深刻改变着人类的生产和生活方式

  • 2021-06-30
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人工智能117

谓词逻辑:是命题逻辑的推广,命题逻辑是谓词逻辑的特殊情况。因为任何一个命题都可以通过引入具有相应含义的谓词(个体词视为常量)来表示,或认为命题是没有个体变元的零元谓词。

  • 2021-06-29
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