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最通俗的神经网络入门教程

人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它开始。

  • 2023-02-26
  • 阅读232

神经网络结构、原理、计算过程

神经网络是机器学习中的一种模型,是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

  • 2023-02-27
  • 阅读219

一文浅谈神经网络(非常适合初学者)

最近学习BP神经网络,网上文章比较参差不齐,对于初学者还是很困惑,本文做一下笔记和总结,方便以后阅读学习。

  • 2023-02-26
  • 阅读217

理解LSTM神经网络

人类不会每一秒都从头开始思考。当你阅读这篇文章时,你会根据你对前面单词的理解来理解每个单词。你不会扔掉所有东西,然后重新开始思考。 而传统的神经网络无法做到这一点,这似乎是一个主要缺点。例如,假设您想对电影中每一点发生的事件类型进行分类。目前尚不清楚传统的神经网络如何利用其对电影中先前事件的推理来通知后来的事件。 递归神经网络解决了这个问题。它们是带有循环的网络,允许信息持续存在。

  • 2023-02-27
  • 阅读226

从0到1实现神经网络(Python)

有个事情可能会让初学者惊讶:神经网络模型并不复杂!『神经网络』这个词让人觉得很高大上,但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。

  • 2023-02-27
  • 阅读242

3D图解神经网络

做计算机视觉,离不开CNN。 可是,卷积、池化、Softmax……究竟长啥样,是怎样相互连接在一起的? 对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。

  • 2023-02-27
  • 阅读229

如何建立神经网络预测模型

输入神经元可以理解为自变量,输出神经元可理解为因变量。 如果用矩阵表示输入输出的话,每一行矩阵表示一个神元,每一列表示一组数据,这里由于输入输出数据量较大可以采用第三方数据库导入数据的方式,部分情况下由于导入数据神经元是列向量形式,导入后需要进行转置。

  • 2023-02-27
  • 阅读229

MTGNN:多变量时序图神经网络预测模型

本文提出了一种能同时反映时序和空间依赖的图神经网络结构MTGNN,提供了一种多元时序预测的手段,模型结构的设计有多处值得借鉴。

  • 2023-02-27
  • 阅读388
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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。

  • 阅读259
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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

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。

  • 阅读400
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最新上线

2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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