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大数据产业发展的新动力

大数据产业发展的新动力,当前，大数据产业已经成为我国数字经济发展的重要引擎。随着国家加大力度支持新基建发展，人工智能、5G、物联网、数据中心等产业有望驶上“高速路”，这对国内大数据产业来说也是一大关键利好。

  • 2021-04-20
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大数据治理：支撑新一代人工智能应用落地的基石

本文从大数据视角将新一-代人工智能定位为相对于大数据深化应用更高阶段的知识提取过程, 并指出了两者的明确区别:以人为学习主体的大数据深化应用阶段和以机器为学习主体的新一 代人工智能应用阶段；两者的共同之处都是从大数据到知识转化过程。在大数据转化为知识的 过程中,以应用场景为驱动,通过大数据治理各项业务活动,促进大数据、人工智能技术的深 度融合,释放“智能红利”, 推动新一-代人工智能应用逐渐落地。

  • 2021-04-19
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涵盖AI、大数据…揭秘新工科到底“新”在哪儿

涵盖AI、大数据…揭秘新工科到底“新”在哪儿

  • 2021-04-19
  • 阅读622
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企业数字化转型的难点在全面的数字化重塑

不论是当前企业业绩表现良好，还是面对较大的业绩压力；不能是当前企业工作开展顺利，还是面对较大的工作压力，企业都需要静下心来深度研究有关数字化转型问题。未来五年，数字化转型是所有企业都绕不过去的一道坎。

  • 2021-04-18
  • 阅读233
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“3步套路”快速掌握机器学习算法和模型

想要成为合格的，或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家，机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而，机器学习领域浩如烟海，各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识，这对于想进入这一领域的工程师而言，无疑是一个比较高的门槛。 今天，我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识，又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。

  • 2021-04-18
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机器学习中算法与模型的区别

机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。

  • 2021-04-18
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组稀疏模型及其算法综述

稀疏性与组稀疏性在统计学信号处理和机器学习等领城中具有重要的应用。本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系，比较了不同组稀疏模型的变量选择能力，变量组选择能力、变量选择一致性和交量组选择一致性，总结了组稀疏模型的各类求解算法并指出了各算法的优点和不足，最后.本文对组稀疏视型未来的研究方向进行了探讨。

  • 2021-04-18
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射频前端芯片发展现状分析，5G建设的推进带动射频芯片的发展「图」

射频前端芯片负责频率合成、功率放大、信号在不同频率下的收发，包括射频功率放大器（PA）、射频低噪声放大器（LNA）、射频开关、滤波器、双工器等。目前射频前端芯片主要应用于手机和通讯模块市场、WiFi 路由器市场和通讯基站市场等。

  • 2021-04-18
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