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一文了解「机器学习非凸优化技术」

优化技术在科技领域应用广泛,小到航班表,大到医疗、物理、人工智能的发展,皆可看到其身影,机器学习当然也不例外,且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变,这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史,以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用,介绍该领域的丰富文献,使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。

  • 2022-01-05
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机器学习选股方法——人工智能技术

深度学习是机器学习的更高级模式,其算法可以无需监督或部分监督。它们还能够评估数据以自主识别模式和相关性,并判定结果是准确还是不准确。这意味着它们具有一个优势:在将处理后的数据输入到算法进行训练之前需要较少的手动信号处理(一个特制化的过程)。总之,深度学习模型(人工智能技术的发展基石)能够完成无人监督的学习任务。

  • 2022-01-05
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前沿技术|自动机器学习综述

自从计算机时代开始,科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样,给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一,该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起,机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力,例如在ResNet(一种深度残留的网络架构)的情况下超越了人类在图像识别方面的表现,或者微软的语音转录系统几乎达到人类水平的表现。

  • 2022-01-05
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雷达使用环境的新挑战与技术的最新发展

众所周知,雷达是现代战争中发现目标和瞄准攻击的不可或缺的最主要手段。在二战中发挥了重要作用。战后,雷达界的专家总结了涉及雷达技术的几乎全部内容,出版了有28分册的“雷达手册”,雷达界也有相当一部人认为“雷达已经达到了非常成熟的阶段。”然而,近二十多年来世界上发生多次局部高技术战争,使我们更清楚地认识到:雷达观察的目标发生了重大变化,雷达工作的电磁环境严重恶化,并对雷达的发展产生了巨大的影响。随着微波、计算机、半导体技术和大规模集成电路技术的迅速发展,也使雷达技术发生了革命性跃进。

  • 2022-01-05
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软件定义无线电(SDR)原理及业余SDR的应用

软件定义无线电 (SDR) 是一种无线电通信系统,通常以硬件(例如混频器、滤波器、放大器、调制器和解调器、检波器等)组件实施的东西现在通过个人计算机或嵌入式系统上的软件来实现。虽然软件定义无线电(SDR)不是新的概念,但其涉及的许多快速的数字电子发展能力过去只在理论上是可能的。

  • 2022-01-05
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阻抗匹配原理

把电容或电感与负载串联起来,即可增加或减少负载的阻抗值,在图表上的点会沿著代表实数电阻的圆圈走动。如果把电容或电感接地,首先图表上的点会以图中心旋转180度,然后才沿电阻圈走动,再沿中心旋转180度。重覆以上方法直至电阻值变成1,即可直接把阻抗力变为零完成匹配。

  • 2022-01-05
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浅谈国内外太赫兹计量技术

近日,相信大家都知道,国家国防科技工业局批准和发布了“太赫兹源辐射参数校准技术”计量技术规范,标准编号为JJF(军工)118-2016。该技术规范规定了太赫兹源辐射参数的计量性能要求、校准条件、校准方法、校准结果表述及复校时间间隔等。那么问题来了,要问太赫兹计量技术哪国强?待小编给您简单介绍一下国内外太赫兹计量技术的研究现状。

  • 2022-01-05
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针对毫米波应用的电路材料选择

对于通信设备或其他等一些应用,毫米波频段非常具有吸引力,因为从30GHz到300GHz范围内有非常宽的可用频带资源。但是寻找此频段内性能卓越且价格低廉的印刷电路板(PCB)材料是一个巨大挑战。然而,通过对毫米波频段PCB材料关键参数和特性的理解,如不同PCB材料对不同电路性能的影响等,找到适合于此频段内应用的PCB材料是完全可能的。

  • 2022-01-05
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竞争对手分析

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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