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大数据实时推荐-不只是统计

大数据实时推荐-不只是统计 随着大数据时代的来临,如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础,引导用户发现自己的信息需求,现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统,采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新,推荐模型无法保持实时性,对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据,可以更准确地为用户进行推荐,同时根据实时的推荐结果进行反馈,更好地改进推荐模型。

  • 2021-04-20
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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型_靳文舟

需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型;然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法;最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济;改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。

  • 2021-04-20
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大数据运维实战,Kudu性能测试

大数据运维实战,Kudu性能测试 日益增长的用户数量导致每日数据量不断增长,当前的集群面临严峻的处理能力和稳定性的挑战,需要调整相应的参数进行优化,需要进行kudu性能测试。

  • 2021-04-20
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从浅层模型到深度模型:概览机器学习优化算法

本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。这篇论文是写给有一定知识储备的读者,尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。首先,我们推导出一个监督学习问题的公式,并说明它是如何基于上下文和基本假设产生各种优化问题。然后,我们讨论这些优化问题的一些显著特征,重点讨论 logistic 回归和深层神经网络训练的案例。本文的后半部分重点介绍几种优化算法,首先是凸 logistic 回归,然后讨论一阶方法,包括了随机梯度法(SGD)、方差缩减随机方法(variance reducing stochastic method)和二阶方法的使用。最后,我们将讨论如何将这些方法应用于深层神经网络的训练,并着重描述这些模型的复杂非凸结构所带来的困难。

  • 2021-04-18
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BP神经网络模型算法

BP(Back Propagation)算法,是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家提出,按误差逆向传播算法训练多层前馈网络,是目前最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。学习过程使用最快下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。

  • 2021-04-18
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详解风控场景下分类模型算法

本文主要面向的读者是使用过评分卡模型建模,希望学习或者已经在使用更先进算法如GBDT类和神经网络类模型的风控建模人员。也欢迎所有对机器学习有兴趣的读者一起研讨。本文会详细分析各个算法之间的异同,帮助大家打通这些模型算法之间的联系,并在工作中逐步转移到更先进的算法当中去。

  • 2021-04-17
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基于国密算法的航油工业控制系统安全解决方案

随着两化深度融合,航油工业控制系统的自动化运行和集成程度不断提高。航油工业控制系统的安全以及稳定运行直接关系到人们的生命财产安全和强国建设,一旦出现安全问题将影响航油供应的稳定性,甚至会给重大经济、人员、环境等涉及国计民生方面造成严重后果。为了提升航油工业控制系统安全,通过整理航油供应业务流程,分析航油工业控制系统的功能与部署,针对梳理的航油工业控制系统在安全方面存在的风险隐患,基于国产密码算法提供的安全防护功能,提出航油工业控制系统安全解决方案,以增强系统的安全综合保障能力。

  • 2021-03-27
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三维重建技术综述

三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。 三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。

  • 2021-02-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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