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清华大学教授:唐杰——深度分析:人工智能的下个十年

唐杰教授从人工智能发展的历史开始,深入分析人工智能近十年的发展,阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果,尤其提到算法是这个感知时代最重要、最具代表性的内容。 重点讲解了 BERT、ALBERT、MoCo2 等取得快速进展的算法。最后说到下一波人工智能浪潮的兴起,就是实现具有推理、可解释性、认知的人工智能。

  • 2022-09-27
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水利大数据完整解决方案(智慧水利)(103页)

对于制造业的可持续发展有着直接的影响,通过对我国的机械制造业研究发现,不论是在工作的效率还是工作的质量中都存在一定的不足

  • 2022-03-27
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隐私计算白皮书(2021年)

近两年来,在政策驱动和市场需求同时作用下,隐私计算技术、产业、应用迅速发展,成为商业和资本竞争的热门赛道。2020 年底,中国信通院在工业和信息化部相关司局的指导下,联合业界六十余家技术企业和应用单位成立隐私计算联盟,成为隐私计算领域的重要行业组织。2021 年,中国信通院云大所联合隐私计算联盟的三十余家企业共同完成了这本《隐私计算白皮书(2021 年)》。

  • 2021-07-23
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UKF参数辨识的T_S模糊多模型目标跟踪算法_王小梨

针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪。

  • 2021-05-06
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基于GBDT算法的大数据风控模型研究_王心逸

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

  • 2021-04-22
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导弹作战行动网络流模型及动态规划算法_宋志华

为了能快速高效地求解导弹作战行动规划问题,深入研究了导弹作战行动规划问题的数学模型及其精确算法.首先根据问题的多阶段特性,建立了问题的抽象动态规划模型,提出了带禁忌列表的Bellman方程,满足了导弹作战行动规划中发射点不重复的战术要求约束并避免了经典动态规划求解方法的“后效性”;然后以此为基础,将导弹作战行动方案的求解映射为在网络流模型中求解最小费用最大流的问题,并为其设计了基于带禁忌列表Bellman方程的动态规划算法.在计算实例中,得到的最小费用增广链与最优火力打击行动方案对应,满足发射点不重复的约束.算法求解快速高效,可以为较大规模的多车多波次导弹火力打击行动规划问题的求解提供支持.

  • 2021-05-06
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2024零碳交通白皮书-固德威

本文将从技术和商业两个角度,分析光储充系统在不同场景下的应用特点,包括家用充电桩场景、高速服务区快充站场景、城市快充站场景、大型商超地面停车场充电站场景和车载光储系统场景,并给出各场景下的快充、慢充的配置情况、财务模型等数据,以展示光储充系统在推动零碳出行方面的潜力和价值。

  • 2025-01-21
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31省市数字经济成绩单

党的十八大以来,我国深入实施网络强国战略、大数据战略、数字经济发展战略,印发“十四五”数字经济发展规划”,有关部门认真落实各项部署,加快推进数字产业化和产业数字化,推动数字经济蓬勃发展。随着2023年开春,31个省区市政府相继发布对应的年度政府工作报告以及经济运行“成绩单”。从各地政府工作报告和经济运行情况来看,数字经济发展引擎地位巩固,各具特色的数字化应用加速落地,彰显出逆势而上的发展韧性,已成为各地扩大投资、提振消费的重要力量。

  • 2023-02-02
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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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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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