• 首页

  • 方案库

  • 工业品库

  • 招标项目库

  • 专家库

  • 人才库

会员中心
搜索
登录
注册
  • 方案名称

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文
  • 全部
  • 人气排行
  • 下载排行
  • 页数排行
  • 最新排行

基于NL2SQL的问答技术和实践

NL2SQL是语义解析和智能问答领域的前沿问题,可以将人类的自然语言问句转化为结构化查询语句,是实现人类和数据库无缝交互和提高数据库分析效率的核心技术。 百分点认知智能实验室自成立以来,结合公司实际业务和项目需求,自主研发NL2SQL算法,并在各个公开数据集上取得了良好的效果,同时还在业务项目中积累了宝贵的实际落地经验,本文主要就NL2SQL技术路线的发展历史和实验室在工程实践中的落地经验进行分享。

  • 2022-01-16
  • 阅读163
  • 下载0
  • 15页
  • docx

基于LSTM的多变量多步预测模型

综合业务背景和预测结果来说:co的预测出现了负数这是不正确的,可能跟模型中数据量有关系,毕竟我们数据集一共只有几百条的数据记录,这点数据量对于深度学习模型来说实在是少得可怜,我们今天的工作主要就是完整地去实践LSTM多变量多步序列预测模型,手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。

  • 2022-01-16
  • 阅读91
  • 下载0
  • 14页
  • docx

网易严选nlp-预训练语言模型的应用

文本的表征经历了漫长的发展历程,从最简单经典的bow词袋模型、以LDA为代表的主题模型、以word2vec为代表的稠密向量模型、到现在以bert为代表的通用语言模型。词语是文本细粒度的表达,早期的预训练词向量虽简单易用,但无法解决一词多义的问题。近年来,基于大规模上下文语料,训练的通用语言模型,可以产出更细致的语义表征向量,相同的词在不同的语境中能抽取出不同的语义向量。

  • 2022-01-16
  • 阅读83
  • 下载0
  • 11页
  • docx

面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构研究和实践

介绍了面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构的研究实践相关内容。分别从业务需求分析、云网系统架构、现网部署技术方案、规模用户测试、后续应用演进等角度入手,对5G时代面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构部署和商用进行了分析和研究,为运营商进行规划建设和规模商用提供了决策依据。

  • 2022-01-16
  • 阅读92
  • 下载0
  • 15页
  • docx

基于LSTM及Seq2seq模型的业务预测算法研究

在无线网络的规建维优中,业务预测起着关键的作用,如在规划工作中需要对该区域进行业务预测,以确定规划相应的资源来满足该区域未来的业务需求;对于优化工作,会对小区业务进行预测,进而可以对小区的容量优化进行提前预警,达到防患于未然。本文通过收集某小区七个月内小时粒度的业务数据,引入LSTM算法和Seq2Seq算法,预测未来72 h、168 h及336 h的下行PRB平均利用率及空口总业务量上,并对预测结果分析,提出目前所存在的问题及未来规划,指出在未来数据充足的情况下可利用更多数据特征进行大区域多尺度多粒度的业务数据预测并指导网络资源调度及规划设计等。

  • 2022-01-16
  • 阅读119
  • 下载0
  • 14页
  • docx

6G:5个趋势+13核心技术

5G已经展开了全面商用,随着5G在垂直行业的不断渗透,人们对于6G的设想也逐步提上日程。面向2030+, 6G将在5G基础上全面支持整个世界的数字化,并结合人工智能等技术的发展,实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物,推动社会走向虚拟与现实结合的“数字孪生”世界,实现“数字孪生,智慧泛在”的美好愿景。

  • 2022-01-16
  • 阅读86
  • 下载0
  • 23页
  • docx

6G网络主要驱动力分析

基于移动通信网络发展历程,梳理了未来6G网络演进驱动力因素及发展趋势。首先总结了业务需求、技术驱动和商业模式等因素对网络演进的驱动方式,并对面向未来6G网络的业务需求的演进方向,未来的6G关键使能技术和商业新模式进行了预测和分析。通过对6G网络驱动力的分析,有助于逐步明确未来6G的发展脉络,更好地规划6G关键技术研究和标准化进程,有助于推动6G应用成功实现商业落地。

  • 2022-01-15
  • 阅读87
  • 下载0
  • 13页
  • docx

面向未来交通的路网全感知技术国际态势分析

本报告以面向未来交通的路网全感知技术领域为分析方向,检索并收集了该领域全部的论文数据、专利数据。首先进行了领域态势分析,对该领域全部年份数据进行轮廓性的年代、国家、机构和期刊分布以及被引频次分析;其次对研究领域中的研究主题、技术分布进行分析。

  • 2022-01-15
  • 阅读83
  • 下载0
  • 15页
  • docx
上一页 1 …… 14571458145914601461146214631464146514661467 …… 2878 下一页 共 23017 条


立即登录

没有账户,需要注册

登录用户可享受以下权益
  • 免费下载方案
  • 服币提现
  • 发布方案得服币
  • 交易分成

精品推荐

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)

  • 阅读128
  • 下载0

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135
  • 下载4

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

  • 阅读289
  • 下载6

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313
  • 下载9

最新上线

低碳园区综合能源管控解决方案

低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案

  • 阅读10
  • 下载0

智能超算解决方案

现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的,要求高速度地分析处理,采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料,是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统,都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。

  • 阅读12
  • 下载0

2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

  • 阅读18
  • 下载1

安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

  • 阅读19
  • 下载0
  • 关于我们

    电话:029-8838-6725

  • 新闻资讯

    企业简介 新闻动态 品牌实力 代理合作 诚聘英才 联系我们

  • 中服云

  • 工业互联网风向标

  • 在线咨询

西安/北京/南京/重庆/合肥/厦门/甘肃 地址:陕西省西安市雁塔区鱼跃工业园慧康生物科技产业园7楼 电话: 029-8838-6725

版权所有 @ 中服云 陕ICP备11002812号
  • 扫码咨询

    或

    点击立即咨询
  • 客服咨询

  • 用手机扫二维码

    或

    复制当前地址

  • 问题反馈 中服大讲堂 客服电话

方案库赚钱指南