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【IEEEKDE】任意步长时间序列预测的可解释张量神经常微分方程

在本文中,我们提出了一种可解释的连续帧工作(ETN-ODE),用于多变量时间序列的任意步长预测。所提出的ETN-ODE利用ODE网络输出任意预测值。我们设计了一个TGRU来处理多变量时间序列,该时间序列表示网络中学习的参数较少的单个输入特征的不同动态。串联注意力被设计为向ODE网络生成更自适应的输入,通过可视化时间和变量贡献来提供可解释性。在四个真实世界数据集上进行的任意步骤预测和标准多步骤预测的各种实验证明了我们模型的有效性。

  • 2024-05-11
  • 阅读343

寿命预测|基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测

《基于 PCA 和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测 》提出了一种基于主成分分析(PCA) 和多变量极限学习机(MELM) 的轴承剩余寿命预测方法。

  • 2024-05-11
  • 阅读333

《数智化转型-钻石模型白皮书》完整版

纵观过去数十年的商业历史,我们看到商业世界的诸多跌宕起伏和更新迭代。深入研究,这些沉浮可以分为三类:企业对企业的洗牌,行业对行业的洗牌,时代对时代的洗牌。当下,我们身处数智化时代,正面临着时代对时代的洗牌,这意味着企业需要全面数化转型,从而突破重围,实现进化,再续增长。

  • 2024-05-11
  • 阅读484
  • 下载1
  • 37页
  • pdf

数字技术赋能智慧医院建设白皮书

科学进步和技术创新是推动行业发展的核心驱动力。自近代以来,人类经历了四次由科学技术创新引领的工业革命。第一次工业革命开始于 18 世纪中叶,以蒸汽机为动力的机械设备被广泛推广和应用,人类社会从手工艺时代进入到机械生产时代;第二次工业革命发生在 19 世纪,以电的发明和在生产生活中的广泛应用为标志,人类进入规模化工业生产时代;第三次工业革命发生在 20世纪中期,随着电子计算机、通信工程和互联网技术的诞生,人类进入了信息化时代;第四次工业革命从 21 世纪开始至今,随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的出现,人类社会正逐步迈入智能化时代。

  • 2024-05-11
  • 阅读607

中国电信八大行业应用基地及产品介绍.

为打造行业信息化应用核心竞争力,提升中国电信行业应用比较优势,中国电信集团公司提出行业信息化应用基地建设新思路,聚焦教育、政务、交通、物流金融、制造、医疗、旅游八个行业,设立了-批中国电信行业信息化应用基地。

  • 2024-05-10
  • 阅读929

手机电路原理(原理篇)

ETACS、GSM 蜂窝手机是一个工作在双工状态下的收发信机。一部移动电话包括无线接收机(Rccciver)、发射机(Transmittcr)、控制模块(Controllcr)及人机界面部分(Intcrface)和电源(Power Supply)。

  • 2024-05-10
  • 阅读783

邬贺铨院士:大模型赋能企业数字化转型

随着人工智能(AI)技术的兴起,大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务,但在医疗、金融等专业领域中,由于缺乏行业知识,无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此,需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作,共同开发行业大模型。例如,百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说,直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。

  • 2024-05-09
  • 阅读3615

物联网40大项目(40个场景应用)

物联网项目(loT项目)可以最好地描述为通过使用互联网连接的物理对象。这项最新的技术进步已经与人类保持互动,因为它已经展示了它的效率。

  • 2024-05-09
  • 阅读213
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

报告重点聚焦低空产业,提出低空产业的体系架构,探讨低空产业发展现状、路径及挑战,提出低空产业下一步发展思考和建议。

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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