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无仿真,不孪生,宇宙不元

世界上存在一个令人神往向往的世界,仿真可以无所不在,而这些年仿真界的新成就也证明确实如此。仿真除了在产品研发设计、制造和试验广泛应用外,现在正在出现在其他工业场景中,譬如生产仿真、工厂仿真、运维仿真、物流仿真、流程仿真、组织仿真、交通仿真、人群仿真、战场仿真等。

  • 2022-09-27
  • 阅读634

数据思维的关键,不只是要“善用数据”更要能“解决问题”

如何提升员工的“数据思维”,让每一个人都能理解数据的价值和规律,甚至都具备数据分析的能力。即便是对于金融这样走在数字化前排的行业来说,也在受类似问题的困扰。

  • 2022-09-27
  • 阅读611

最小二乘法&梯度下降法区别及python实现

先来解释几个概念 拟合函数/估值函数:在回归问题中,当给定一组样本时,找到一个最佳的函数来匹配所有的样本,这个函数就是拟合函数/估值函数 损失函数:判断函数拟合的好不好的函数,损失函数越小,说明拟合值与真实值越接近,误差越小,就越能用拟合函数来进行预测,损失函数的标准有以下几种:

  • 2022-09-12
  • 阅读488

线性回归-最小二乘法和梯度下降法mwy

? 什么是一元线性模型呢?监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线性是一个超平面。

  • 2022-09-12
  • 阅读545

机器学习简介

你是否曾经听到过人们谈论机器学习,而你却对其含义只有一个模糊的概念呢?你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢?现在,让我们一起来改变这个现状吧!

  • 2022-09-12
  • 阅读539

APS排产算法是怎样的?

APS排产算法是怎样的?

  • 2022-08-31
  • 阅读523

多工序、多机台(产线)环境下的排程要点

释义:文中提到的资源,是指需要完成一个生产作业(或称任务,生产任务)所需的生产条件,例如机台、原料等,称为广义资源。 对于生产计划,常见有以下四种类型: 单一工序,单一资源种类. 单一工序,多资源种类. 多工序,单一资源种类(较少见). 多工序,多资源种类.

  • 2022-08-31
  • 阅读687

APS机械加工行业自动生产排程实例

机械行业,只要是与机械有关的行业都可以说是机械行业,这个分为广义的机械行业与狭义的机械行业。而机械加工是通过机械设备对工件的外形尺寸或性能进行改变的过程。机械加工行业工序繁杂,设备众多,生产计划的制定和修改都有困难。APS自动生产排程系统提供了解决方案,帮助企业实现快速排程、设备优化、按期交货,从而赢得市场和客户。

  • 2022-08-31
  • 阅读496
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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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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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