前沿技术|自动机器学习综述

自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一，该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起，机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力，例如在ResNet（一种深度残留的网络架构）的情况下超越了人类在图像识别方面的表现，或者微软的语音转录系统几乎达到人类水平的表现。

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机器学习模型设计过程和MEMSMLC

一旦您熟悉了开发步骤并掌握了机器学习项目中的要点，就能够开发有价值的机器学习应用。此外，意法半导体提供解决方案，以促进边缘机器学习得到广泛应用并发挥全部潜力。本文描述了机器学习项目的必要开发步骤，并介绍了ST MEMS传感器内嵌机器学习核心（MLC）的优势。

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机器学习选股方法——人工智能技术

深度学习是机器学习的更高级模式，其算法可以无需监督或部分监督。它们还能够评估数据以自主识别模式和相关性，并判定结果是准确还是不准确。这意味着它们具有一个优势：在将处理后的数据输入到算法进行训练之前需要较少的手动信号处理（一个特制化的过程）。总之，深度学习模型（人工智能技术的发展基石）能够完成无人监督的学习任务。

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机器学习与统计分析在PHM中的应用

PHM技术是指釆用传感器信息、专家知识及维修保障信息，借助各种智能算法与推理模型进行设备运行状态的监测、预测、判别以及管理，实现低虚警率的故障检测与隔离，解决传统维修过程中存在的“维修不足”及“维修过剩”等问题，有效提高设备的可用性、减少保障费用，并最终达到设备状态的智能维护及智能任务规划的目的。

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一文了解「机器学习非凸优化技术」

优化技术在科技领域应用广泛，小到航班表，大到医疗、物理、人工智能的发展，皆可看到其身影，机器学习当然也不例外，且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变，这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史，以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用，介绍该领域的丰富文献，使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。

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Wi-Fi无线技术介绍

Wi-Fi是无线局域网（WLAN）的一个标准，最早的无线局域网可以追溯到上个世纪70年代，基于ALOHA协议的UHF无线网络连接了夏威夷岛，是现在无线局域网的一个最初版本。随后的1985年美国联邦通信委员会制定了现在广泛使用的免费Wi-Fi频段，和我们的微波炉频率相同。1991年NCR公司和AT&T公司发明了现在广泛使用Wi-Fi的标准的802.11的前身，用在收银系统，名字为WaveLAN。澳大利亚的天文学家John O’sullivan和他的同事开发了Wi-Fi技术的关键专利，起初使用在CSIRO （公共健康科学和工业研究组织）的项目上。1997年发布了基于802.11协议的第一个版本，提供2Mbit/s速率，在1999年提高到11Mbit/s，使用价值大大提高，随后Wi-Fi得以快速发展。

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ZigBee短距离无线通信技术概述

ZigBee技术是一种具有统一技术标准的短距离无线通信技术，其物理层和数据链路层协议为IEEE 802.15.4协议标准，网络层和安全层由ZigBee联盟制定，应用层的开发应用根据用户的应用需要，对其进行开发利用，因此该技术能够为用户提供机动、灵活的组网方式。

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物联网最常见的定位技术分析

万物互联的时代也是数据为王的时代，然而在很多时候，没有对应的位置信息就意味着数据是“杂乱无章”的，可利用的价值就会大大降低。随着物联网行业这两年的蓬勃发展，定位技术在各种物联网应用场景的需求也大大提升，以下就为大家介绍几种室内外的定位技术。

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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。