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中国上市公司数字经济白皮书2022

截止2021年底,在A股4864家上市公司中,其中属于数字产业化即以数字经济为核心产业的上市公司有1058家。这些公司涵盖了数字产业化领域的四个大类,包括数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业以及数字要素驱动业。

  • 2022-11-17
  • 阅读2290

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
  • 阅读2285
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智能制造之路

智能制造之路

  • 2021-08-09
  • 阅读2266
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因果机器学习的前沿进展综述

机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一,在计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎与推荐系统等领域有着重要应用.现有的机器学习方法往往注重数据中的相关关系而忽视其中的因果关系,而随着应用需求的提高,其弊端也逐渐开始显现,在可解释性、可迁移性、鲁棒性和公平性等方面面临一系列亟待解决的问题.

  • 2022-04-19
  • 阅读2257
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时间序列数据的预处理方法总结

时间序列数据随处可见,要进行时间序列分析,我们必须先对数据进行预处理。 时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中,我们将主要讨论以下几点: ? 时间序列数据的定义及其重要性。 ? 时间序列数据的预处理步骤。 ? 构建时间序列数据,查找缺失值,对特征进行去噪,并查找数据集中存在的异常值。 首先,让我们先了解时间序列的定义:

  • 2022-08-02
  • 阅读2255
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工业互联网80个名词术语解释

1. 工业大数据(Industrial Big Data) 工业大数据即工业数据的总和,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源。 2. 工业大数据平台(Industrial Big Data Platform) 工业大数据平台是采用分布式存储和计算技术,提供工业大数据的访问和处理,提供异构工业数据的一体化管理能力,支持工业大数据应用安全高效运行的软硬件集合。

  • 2021-03-29
  • 阅读2252
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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2252
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一篇适合新手的深度学习综述

文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果,从方法、架构,以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料,在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。

  • 2022-08-01
  • 阅读2238
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家 和世界科技强国,按照党中央、国务院部署要求,制定本规划

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卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。

  • 阅读43
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生成式人工智能服务管理暂行办法__2023年第24号国务院公报_中国政府网

 为抢抓人工智能发展新机遇,支持人工智能技术赋能智能终端产品,推动智能终端产业高质量跨越 式发展,加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区,按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求,结合我市实际,制定本行动计划

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