AI数据服务，标注AI的未来

近年来，随着深度学习技术的不断进步，AI在加速落地。在这个过程中，作为人工智能技术的底层支撑，以数据采集与标注为主的AI数据服务行业也在进行着日新月异的变化。技术更硬核、准确率更高的专业化AI训练数据提供商开始成为行业主流。

2021-04-25
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AI产业化进入深水区：如何大“力”出奇迹？

AI产业化有不同说法，但不论是AI产业化、AI to B、产业互联网还是智能互联网，在疫情前均已成为行业共识，2018年就已被一些人认为是AI产业化元年，2019年是AI产业化发展年，2020年则是AI产业化的破局年，突如其来的疫情加速了世界智能化的进程。

2021-04-25
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区块链WeCross跨链技术白皮书

区块链作为构建未来价值互联网的重要基础设施，深度融合分布式存储、点对点通信、分布式架构、共识机制、密码学等前沿技术，正在成为技术创新的前沿阵地。全球主要国家都在加快布局区块链技术，用以推动技术革新和产业变革。经过行业参与者十年砥砺前行，目前区块链在底层技术方案上已趋于完整和成熟，国内外均出现可用于生产环境的区块链解决方案。其所面向的创新应用场景覆盖广泛，已在对账与清结算、跨境支付、供应链金融、司法仲裁、政务服务、物联网、智慧城市等众多领域落地企业级应用。

2021-04-25
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基于ANN贡献分析及GEP算法的地铁车站土建造价预测模型_王杰

科学地选取工程特征因素及预测方法对于构建一个好的造价预测模型十分关键。在选取的14个影响地铁车站土建造价特征因素中,利用神经网络贡献分析的变量选取方法,筛选出12个主要特征因素。并针对这选定的14个全部特征因素和12个主要特征因素分别组合BP神经网络和GEP 2种预测方法构建4个不同的造价预测模型,应用18组地铁车站土建造价和特征因素的历史数据进行实例探究,通过R2,MSE,RMSE和MaxRE 4个指标的评价,结果表明:用主要特征因素为模型输入变量能显著提高模型的预测精度,且和GEP算法组合建立的造价预测模型为最优。将主要特征因素选取和预测方法选取相结合构建求解的最优模型很好地解决了已有相关研究中选取特征因素主观性多科学性不足及未考虑特征因素选取对预测方法选取的影响问题。

2021-04-25
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基于PCA_LSTM模型的多元时间序列分类算法研究_张可

多元时间序列数据广泛存在于金融市场、动作识别等众多领域,但由于其存在指标多、时序长等特点,现有分类算法难以兼顾两个维度的特征提取。文章提出将PCA和LSTM综合应用于多元时间序列分类问题中序列,采分用类P算CA法提。取并指通标过维与度k N特N征、SV,利M用等L分ST类M算遗法忘在门多学个习数时据间集维上度的特实征验,对从比而,建验立证基了于该P方C法A-不LS仅TM降的低多了元计时算间复杂度,且在多个数据集上均取得了精度较高的实验结果。

2021-04-25
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2021年AI智能摄像机带来的新市场

从2020年到2021年，几乎所有商业领域的组织都面临着许多不可预见的挑战。到目前为止，企业一直处于守势，努力对劳动力转移和经济状况做出反应。然而，COVID-19却被证明是一些企业加速其长期技术和数字化计划的催化剂。

2021-04-25
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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果；模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

2021-04-25
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点云模型的切片式曲面重构算法设计_陈华伟

对大数据量、复杂点云模型进行曲面重构,切片法具有速度快、算法简单的优势。采用等区间分割和半区域点云映射法获得分割面上的平面点云,并采用转角法提取切片点云凸包边界；提出基于边界闭合性分析的闭合边界解环方法,以及边界起点和方向一致性调整方法；基于拟合曲线及采样型值点进行NURBS曲面拟合。通过程序开发实现上述算法,模型实验和对比实验表明,顺应模型主轴方向的分割有助于更准确提取切片点云边界,切片密度越大则拟合曲面的精度越高。

2021-04-25
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