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一种基于Transformer模型的古籍自动标点技术

人工加注古籍文献标点符号,即对无标点符号的古籍文献进行现代标点符号填充。但古籍数量庞大,人工加注费时费力。随着人工智能(AI)的兴起,基于深度学习实现自动标点工作可以减轻人工的繁重负担。本方法使用基于多头注意力机制的端到端Transformer模型作为训练模型,使用正规出版的10亿字古籍语料进行训练。模型在验证集上的标点F1为86.5%,断句F1为95.1%。随后在未训练的语料中抽取19本书作为测试集,结果显示,模型对古典文言文语料预测结果较好;对专业性较强和白话文占比较多的语料则效度较低。

  • 2022-01-16
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NLP预训练模型在智能知识库的应用实践

2018年底BERT等预训练模型发布,作为NLP技术发展中的一个里程碑式事件,影响到了NLP应用的各个方面,使得基于大规模无标注语料的预训模型+少量标注语料的模式成为NLP模型开发的标配。本系列文章中我们从知识辅助生成和自动问答两个方面,探讨了应用预训练等技术,在有限的资源投入条件下,实现电力智能知识库的应用实践。上篇介绍了应用最新预训练模型实现的NLG模型,在电力客服知识库的自动化构建方面做的一些探索。

  • 2022-01-16
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基于语义偏转模型的日语复合动词分类方法研究

日语复合动词在日语动词中所占比重很大,发挥着重要的作用。关于复合动词的分类研究无论是在日语教学方面还是在第二语言习得研究方面都具有重要的意义。目前,先行研究中的分类方案存在着分类标准不够明确可操作性低,或者对于一些兼类的复合动词不能进行明确划分等局限性,尚有进一步探讨的余地。本文试图借助大数据分析和自然语言处理的技术手段,结合语境研究复合动词分类方法。根据不同类别复合动词的后项在句中承担不同的语法功能的特性,通过语义向量判断复合动词构成成分对句义的语义贡献度,并在建立语义偏转模型,构建分类器的基础上,对不同语境中的复合动词进行分类。实验结果表明,该模型对日语复合动词在不同语境中的分类效果达到了优异的准确率。

  • 2022-01-16
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基于融合与协同的边缘云原生体系实践

回顾整个移动通信的演进历程,从1980s 1G到来且模拟移动电话诞生,到后来2G网络下的数字移动电话、3G下的全球范围兼容及网页生成、4G移动宽带加速视频传播,到5G时代移动物联网与垂直行业的纵深融合,再到未来6G万物深度智联的行业展望,通信的主体从以人为中心,逐渐向以物为中心迁移。

  • 2022-01-16
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面向物联网和边缘计算的云网演进

SD-WAN继承了SDN的遗志,把软件定义的范围,从机房内和机房间的高速通道,扩展到了机房外的广域网络,客户更加广泛。不过,这里也有一个奇怪的现象:一方面,根据Gartner、IDC等知名机构的预测,SD-WAN2023年的全球市场规模,大致在40亿到60亿美元之间,不算太大。但是,这里却集中了几乎所有的设备商,运营商、云厂商、CDN厂商,以及一大批细分领域的创业公司,挤得让人有点窒息。

  • 2022-01-16
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Apache APISIX 在移动云对象存储 EOS 的应用与实践

Apache APISIX 作为一个微服务网关,与其他 API 网关相比,它的上游路由插件是全动态的,修改配置不需要重启。同时插件支持热加载,可以随时插拔、修改插件。尤其是业务连续性要求非常高的场景,这些能力都是 Nginx 不具备的。

  • 2022-01-17
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MES产品化-中央空调配送卡管理V1.0

MES产品化-中央空调配送卡管理 V1.0,MES产品化-中央空调配送卡管理 V1.0,MES产品化-中央空调配送卡管理 V1.0

  • 2022-01-17
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房地产培训-碧桂园新项目开盘全周期重点工作分享

碧桂园集团,即碧桂园控股有限公司(股份代号:02007.HK),总部位于广东省佛山市顺德区,是中国最大的新型城镇化住宅开发商。采用集中及标准化的运营模式,业务包含物业发展、建安、装修、物业管理、物业投资、酒店开发和管理、以及现代农业、机器人;碧桂园提供多元化的产品以切合不同市场的需求。各类产品包括联体住宅及洋房等住宅区项目以及车位及商铺,同时亦开发及管理若干项目内的酒店,提升房地产项目的升值潜力。除此之外,同时经营独立于房地产开发的酒店,2019年全年销售金额7715亿元,居中国房地产行业第一位。

  • 2022-01-14
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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