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统计学中的概率分布

您是否熟悉统计学中使用的不同分布?

  • 2024-05-06
  • 阅读195

深度学习调参指南

深度学习训练里,神经网络的超参数特别多,调这些参数得花好多算力和时间。而且,不同的超参数有时候差别特别大。所以,调整超参数被大家戏称为“玄学”或“炼丹学”。

  • 2024-05-06
  • 阅读217

终于有人总结了时间系列预测

拥有一种可靠的方法来预测和预测未来事件一直是人类的愿望。在数字时代,我们拥有丰富的信息,尤其是时间序列数据。

  • 2024-05-06
  • 阅读219

一图胜千言!机器学习模型可视化

机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。

  • 2024-05-06
  • 阅读242

传统SCADA网络架构的挑战

在传统的工业自动化金字塔中,SCADA(监控和数据采集)系统在第 2 级运行,管理和收集工厂运营基础层(0 和 1)的数据,其中包括 PLC(可编程逻辑控制器)和现场设备。它还与第三层的 MES(制造执行系统)等更高级别的应用程序进行通信。

  • 2024-05-06
  • 阅读241

2023中国大数据企业排行榜V8.0(大数据产业白皮书)

我国正处于数字经济发展的转型时期,信息的公开、共享与服务成为时代发展的主题。信息逐渐成为与物质和能源同等重要的资源,以开发和利用信息资源为目的的经济活动迅速扩大,逐渐占据或超越工业活动在国民经济活动中的地位。 对于大数据,自然科学家强调在网络虚拟环境下对于密集型数据的研究方法,社会科学家则更看重密集型数据后面隐藏的价值与推动社会发展的模式。 目前大数据在支撑履行政府职能、保障公共安全、实施社会治理、支持重大决策和改进公共服务等方面发挥出越来越重要的作用。党中央、国务院高度重视大数据发展,大数据已经上升为我国国家战略之一。

  • 2024-02-07
  • 阅读458
  • 下载0

工业供应链数字化白皮书

本报告由五部分组成,第一部分介绍了数字化供应链发展背景、脉络和内涵。第二部分梳理了主要国家战略布局情况。第三部分着眼产业界应用探索,围绕企业层和产业层总结了数字化供应链应用体系,并分析了应用发展趋势。第四部分剖析了支撑产业主体布局及变革方向,对三类核心主体的布局方向、竞合关系进行了介绍和分析,并总结由此驱动的产业生态演进情况。第五部分对我国数字化供应链发展意义、发展情况和发展建议进行了探讨。

  • 2024-02-23
  • 阅读616
  • 下载0

智慧矿山生产调度及综合自动化控制系统(一)生产调度平台

为提高煤矿生产能力和安全生产管理水平,多数煤矿都已安装了一些自动化系统,起到了一定作用,但同时也存在以下问题:

  • 2024-05-07
  • 阅读255
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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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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向,立足能源领域全局及国际前沿, 利用北京大学学科门类齐全的优势,聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题,按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨,推动能源科技进展, 促进能源清洁转型,开展专业及公众教育,致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。

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