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下一代神经网络深度学习技术亮点梳理-换道chatGPT

对于领先的chatGPT,学习追赶chatGPT很重要,在追赶的同时我们也要拿一部分时间精力探索其他可能性,不然很难超越chatGPT 以AGI的终极目标为指引,加入新技术是个不错的尝试,新亮点很多

  • 2023-02-27
  • 阅读312

数据分类分级体系建设是数据安全管理“护身符”

数据战略上升为国家战略,数据资产成为国家各行各业的核心资产。在数字化时代,数据分类分级成为数据资产管理的重要组成部分。

  • 2022-11-12
  • 阅读641

《2022元宇宙系列-XR硬件行业蓝皮书》-灼识咨询

元宇宙以游戏为起点,逐渐整合互联网、数字化娱乐、社交媒体等功能,长远甚至可能整合社会经济与商业活动;元宇宙主要由硬件设备层和内容及应用层构成,XR设备是硬件设备层的发展驱动力

  • 2022-12-30
  • 阅读293
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  • 51页
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城市零碳交通白皮书2022清华大学-2022-75页

我国在2020年提出“2030年碳达峰,2060年碳中和”的自主减排目标,“双碳”目标的确立,是我国进入新发展阶段,实现可持续发展的必然选择和迫切需要,将倒逼中国能源结构、生产方式、经济结构转型,推动各行业走向高质量发展之路。

  • 2022-12-30
  • 阅读1183
  • 下载0
  • 77页
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机器学习4个常用超参数调试方法

ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。

  • 2023-02-26
  • 阅读346

一文搞懂RNN(循环神经网络)基础篇

他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。 比如,当我们在理解一句话意思时,孤立的理解这句话的每个词是不够的,我们需要处理这些词连接起来的整个序列; 当我们处理视频的时候,我们也不能只单独的去分析每一帧,而要分析这些帧连接起来的整个序列。 以nlp的一个最简单词性标注任务来说,将我 吃 苹果 三个单词标注词性为 我/nn 吃/v 苹果/nn。

  • 2023-02-27
  • 阅读323

循环神经网络(RNN)简易教程

我们从以下问题开始 循环神经网络能解决人工神经网络和卷积神经网络存在的问题。 在哪里可以使用RNN? RNN是什么以及它是如何工作的? 挑战RNN的消梯度失和梯度爆炸 LSTM和GRU如何解决这些挑战 假设我们正在写一条信息“Let’s meet for___”,我们需要预测下一个单词是什么。下一个词可以是午餐、晚餐、早餐或咖啡。我们更容易根据上下文作出推论。假设我们知道我们是在下午开会,并且这些信息一直存在于我们的记忆中,那么我们就可以很容易地预测我们可能会在午餐时见面。 当我们需要处理需要在多个时间步上的序列数据时,我们使用循环神经网络(RNN)

  • 2023-02-27
  • 阅读320

RNN基本原理和RNN种类与实例

之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型。

  • 2023-02-27
  • 阅读335
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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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