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中服云机加生产监控系统介绍V4.0

中服云机加生产管理系统:生产管理、机床监控、机床运维、设备资产、系统集成5大部分

  • 2023-03-07
  • 阅读4089
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阿里技术阿里机器智能语音与信号处理技术精选专辑

我们将 ICASSP2018 会议上收录的论文编辑成 册,希望通过这个方式,更多的和学术界、工业界同行共同探讨、共同进步,衷 心的希望语音技术继续百家争鸣、百花齐放,早日把靠谱的语音交互能力带到各 行各业、带进千家万户,真正地帮助到人们的工作和生活

  • 2021-04-17
  • 阅读4037
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清华元宇宙2.0报告

该报告在详细梳理元宇宙的起源和发展脉络、技术与产业链等议题外,还对元宇宙的应用场景、远未来等进行了展望。从报告中不难看出,元宇宙的场景应用相当多元,医疗、教育、科普、旅游、社交等领域都将是其重要组成环节。其中,去年年初就提出构建社交元宇宙的Soul App,被认为是“目前最接近元宇宙定义的手机应用”。

  • 2022-01-29
  • 阅读3972
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  • 205页
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统计学入门-第二章 参数估计:其他分布参数的区间估计

在前面几个章节中,我们以正态分布为例,学习了如何对正态分布的均值和方差进行区间估计,从中可以看到对不同参数进行区间估计的重要性。与点估计相比,区间估计最大的特点就是能够在一定程度上反映估计量的精确程度。在给定置信度的前提下,估计精度越高,置信区间的长度就越小,反之亦然。因此,区间估计是一个非常有用的统计学工具,需要熟练掌握。但是,实际工作中,除了正态分布以外,还常常会碰到很多其他的重要分布(例如指数分布、0-1分布、泊松分布),它们也常被用于描述不同事件的不确定性。同理,对这些分布中的参数进行估计同样十分重要。本节就将重点讨论如何对常见分布的参数进行区间估计。首先考虑几个典型应用场景。

  • 2022-08-03
  • 阅读3956
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统计学入门-第1章:不确定性的数学表达:0-1分布

在前面几节的介绍中,我们谈到了上证综指的日度收益率分布情况,探讨了最适合日度收益率的概率分布。在这个过程中,我们关注的是日度收益率这一具体数值,它的特点在于,你总能在两个取值不同的日度收益率之间,再找到一个可能出现的新的日度收益率。换而言之,上证综指的日度收益率是一个连续随机变量。然而如果我们对每天具体赚了多少钱不太关心,而是关注手机屏幕里收益率那一项是红色还是绿色。那么上证综指的日度收益率就变成了一个只存在两种结果的事件集合:{0:日度收益率为负;1:日度收益率为正(或0)}。例如图1.5.1所示就是1991-2021年部分日度上证综指的正负情况。这就是本节要介绍的0-1型数据。

  • 2022-08-02
  • 阅读3901
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自动驾驶感知多任务学习网络方法盘点(检测-分割-车道线-关键点-深度估计)

作者丨汽车人来源丨 自动驾驶之心多任务学习是自动驾驶领域非常重要的一个模块,旨在通过一个网络在较小计算量下实现多个任务,比如分割、检测、关键点、车道线等,除了具有节省计算量的优势外,多任务之间还具有一定的相互辅助作用,比如分割任务会帮助检测任务提升整体性能,下面梳理下自动驾驶领域常用到的一些多任务学习网络;

  • 2022-08-02
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从工业软件到工业互联网APP

工业软件呈现微小型化,大平台、小应用,云化,知识化等发展趋势,同时工业软件在体系架构、功能集成、开发成本、应用维护方面的一些不足逐渐难以适应发展需求。在这样的背景下,工业软件的“知识”与“软件”两个要素发生变化,工业知识软件化产生工业APP。工业APP是工业软件发展的新形态,在软件架构、开发定位、开发方式、集成颗粒度、通用性、面向场景等方面与传统工业软件存在不同。工业APP一般具有知识化、轻量化、灵巧化、定制化、独立化、可复用等特点。不同的工业APP可以通过一定的逻辑与交互进行组合复用,解决更复杂的问题,从而既能够化解传统工业软件因为架构庞大而给带来的实施门槛和部署困难等问题,又能很好地提高工业企业研发、制造、生产、服务与管理水平以及工业产品使用价值。

  • 2021-05-18
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智慧产业城城市综合体项目可行性研究报告(561页 WORD)

XXXX 产业城,以政府为领导、运营商为主导、从业企业为主体、从业人员为核心,同时以智慧城市产业园项目为载体,充分利用已有的“数字XXXX 产业城”的建设成果,通过基础设施的整合、标准化与提升,使得不同时期、不同主体建设的基础设施技术功能趋于一致,实现网络互联互通、资源共享,通过各部门的信息共享与业务协同,提升政府服务与管理能力。通过重点工程及示范工程的建设,以点带面逐步创建 XXXX 产业城的综合体系。

  • 2023-08-02
  • 阅读3775
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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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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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纺织可再生能源投资可行性研究报告

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