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统计学入门-第三章 假设检验:带有不确定性的决策问题

从本节开始,我们将开启一个全新且重要的内容:假设检验。作为一位有多年执教经验的老师,有一个很深的体会,那就是:假设检验不好教,很不好教!假设检验的整个思维方式,似乎跟普通人的思维方式非常不同。因此,学生们学习理解起来非常困难。事实上,我不是唯一一个碰到这个挑战的统计学老师。很多其他同仁也有类似的困惑。这不禁让我们深深思考:这是为什么?这个问题应该如何解决?

  • 2022-08-02
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TSN与5G融合部署需求及网络架构演进

TSN与5G融合部署需求及网络架构演进,融合部署的重难点。

  • 2021-06-18
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RFM模型算法报告

在拓展市场初期没有思路的时候,市场和运营同事绞尽脑汁做活动、上新品、蹭热点、做营销,不断的拓展客户、做回访维系客户感情,除了少数运气好的之外,大部分效果寥寥。真正的用户没有几个,到最后都便宜了羊毛党。不同阶段、不同类型的用户需求点不同,有的客户图便宜,有的客户看新品,有的客户重服务,大包大揽的营销运营,最后的结果就是凉凉。

  • 2021-07-01
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算网一体网络架构及技术体系展望白皮书(2022)

算网一体是算力网络发展的目标阶段,是计算和网络两大学科深度融合形成的新型技术簇,是融合贯通多要素的一体化服务,是实现算力网络即取即用社会级服务愿景的重要途径。本白皮书旨在面向算网一体的演进,研判基于网络和计算深度融合的算网一体发展路径,从网络架构及技术创新发展的角度,提出算网一体的设计原则、定义、特征以及体系架构,并以此为基础阐述了算网一体的关键技术和发展前景。

  • 2023-01-16
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基于IBAS-BP算法的冬小麦根系土壤含水率预测模型

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率,将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群,建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAs—BP预测模型,并利用实测浅层土壤含水率数据,对深度50 cm冬小麦根系土壤含水率进行预测。结果表明,与Ps0一BP预测模型、GA—BP预测模型以及原始BAs— P模型相比,IBAs—BP模型可准确预测冬小麦根系土壤含水率,有效避免了网络陷入局部极小值的可能性,且相对误差均值仅为O.004 5。

  • 2021-06-17
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0402元件立碑改善案例分享_2020-11-15

立碑:又称吊桥、曼哈顿现象。立碑的根本原因是元件两边的润湿力不平衡。立碑原因与锡膏、零件、基版设计、回流焊都有直接关系,当立碑效应发生时都应予确认改善,藉以提高SMT生产良率。

  • 2021-12-17
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基于NSGA_的应急生产任务多目标优化模型及算法研究_巩玲君

重大突发事件发生后,若灾区的应急物资需求不能通过调用储备得到满足,则应急生产将成为灾区应急物资供应的重要保障手段。本文研究重大突发事件发生后应急物资生产任务的优化问题,重点关注原材料生产能力变化对完成应急生产任务的影响,以应急生产任务完成时间最短、完成成本最低为决策目标,研究了包含多个供应商、多个制造商以及单个受灾点的应急物资生产任务多目标规划模型。运用在求解多目标规划问题时具有众多优势的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解。通过算例分析,NSGA-II可以得到较好的Pareto前沿,并且可以根据不同情况给出最优的应急物资生产和原材料保障方案。本文的研究还表明,要想更快完成应急生产任务,需要做好原材料、资金、电力、交通等各种要素的配套保障工作。

  • 2021-06-17
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百度大脑领导力白皮书

把握市场趋势为制定Al战略提供参考。技术走向方面,机器学习平台、多模态计算、多模型数据库将开始走向市场。落地实施方面, Al部署过程将更加自动化, AI也将从主要在数据中心进行计算扩展至边缘计算。应用价值方面,业务流程自动化、人机交互智能化将是优先受益领域。市场生态方面则体现出两大明显趋势:软件及应用引领基础计算架构、生态资源整合制胜。

  • 2021-03-30
  • 阅读1360
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

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