ChatGPT发布以来，基于指令学习技术的类ChatGPT模型在我国能否开发成功，成为业界关注的一个焦点。今天，解放日报·上观新闻记者从复旦大学自然语言处理实验室获悉，国内第一个对话式大型语言模型MOSS已由邱锡鹏教授团队发布至公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀公众参与内测。
在前面两节中，我们学习了矩估计和极大似然估计，它们有一个共同特点，就是得到的都是点估计量（Point Estimate）。例如，使用样本均值 对总体均值 进行估计，得到的是一个具体的数值，这就是点估计的意思。点估计的优点很明显，那就是简单易懂。以股票收益率为例，某股票的长期平均收益率是 ，但是很遗憾 是未知参数。因此，我们需要用样本均值 去估计它。为此，我们计算了过去200个交易日的收益率均值，发现 。请问：如果你现在投资该股票， 是你对未来长期收益率的预期吗？答：不是的。为什么？因为我对该股票未来收益率的长期预期应该是 。在目前的模型假设下, 是一个固定的参数，跟样本无关。但是， 是一个统计量，会受到所用数据的影响。比如，使用199个交易日或者201个交易日所得到的 会有所不同。所以这里的 仅仅是对 的一个估计。前面提到，只要是估计就会有误差。只要有误差，就意味着真实的 ，大概率不是 。因此，如果我们只关注点估计 ，那么该估计量的估计误差就被彻底忽略了。另一方面， 作为一个合理估计（例如：矩估计），我们相信它距离真值 ，不应该“太远”，应该保持一个虽然随机但是合理的距离。但是，什么样的距离才是合适的距离呢？能否根据这个距离，构造一个以 为中心，大小合适的区间呢？我们希望该区间能够以很大的可能性覆盖真值 ，这个区间就是我们要构造的区间估计（Interval Estimate），区间估计中一种最重要的方法就是置信区间（Confidence Interval）。
在前面几个章节中，我们以正态分布为例，学习了如何对正态分布的均值和方差进行区间估计，从中可以看到对不同参数进行区间估计的重要性。与点估计相比，区间估计最大的特点就是能够在一定程度上反映估计量的精确程度。在给定置信度的前提下，估计精度越高，置信区间的长度就越小，反之亦然。因此，区间估计是一个非常有用的统计学工具，需要熟练掌握。但是，实际工作中，除了正态分布以外，还常常会碰到很多其他的重要分布（例如指数分布、0-1分布、泊松分布），它们也常被用于描述不同事件的不确定性。同理，对这些分布中的参数进行估计同样十分重要。本节就将重点讨论如何对常见分布的参数进行区间估计。首先考虑几个典型应用场景。
前面我们介绍了一种重要的适用于0-1型因变量的回归分析模型：逻辑回归。从理论上讲，逻辑回归是广义线性回归模型的一个特例。从名字上就可以感受到，这个模型的本质就是某种线性模型。线性模型有很多优良的性质。例如：非常简单，而且参数个数少，因此能够支持相对比较小的样本估计。同时，因为模型结构简单，参数估计结果也很好解读。这些都是线性模型的优点。但是，天下没有免费的午餐，在统计模型的构建过程中，凡是优点就一定伴随着缺点。各种线性模型（包括广义线性模型）的主要缺点是什么呢？答：不灵活。因为这是一个线性模型，因此它的函数形式单一，难以描述更加灵活的函数形态（例如：非单调的相关关系）。而现实生活中碰到的问题，可能非常复杂。当面对复杂问题的时候，其实我们仍然会优先考虑相对简单的线性模型，为什么？因为样本量常常不够大。但是，随着计算机技术的进步，人们能够采集到越来越多的样本，这就为建立更加复杂的非线性模型提供了可能，而各种各样的非线性模型，成就了机器学习（或者统计学习）这个特定的领域。
作者丨汽车人来源丨 自动驾驶之心多任务学习是自动驾驶领域非常重要的一个模块，旨在通过一个网络在较小计算量下实现多个任务，比如分割、检测、关键点、车道线等，除了具有节省计算量的优势外，多任务之间还具有一定的相互辅助作用，比如分割任务会帮助检测任务提升整体性能，下面梳理下自动驾驶领域常用到的一些多任务学习网络；
在前面几节的介绍中，我们谈到了上证综指的日度收益率分布情况，探讨了最适合日度收益率的概率分布。在这个过程中，我们关注的是日度收益率这一具体数值，它的特点在于，你总能在两个取值不同的日度收益率之间，再找到一个可能出现的新的日度收益率。换而言之，上证综指的日度收益率是一个连续随机变量。然而如果我们对每天具体赚了多少钱不太关心，而是关注手机屏幕里收益率那一项是红色还是绿色。那么上证综指的日度收益率就变成了一个只存在两种结果的事件集合：{0：日度收益率为负；1：日度收益率为正（或0）}。例如图1.5.1所示就是1991-2021年部分日度上证综指的正负情况。这就是本节要介绍的0-1型数据。
时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。 时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中，我们将主要讨论以下几点： ？ 时间序列数据的定义及其重要性。 ？ 时间序列数据的预处理步骤。 ？ 构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。 首先，让我们先了解时间序列的定义：
前面我们已经对假设检验的统计学思想做了非常深入的讨论，整个过程以思想性的介绍为主，没有任何数学细节。但是显然这是不足够的。为了能够落地应用，还需要借助必要的数学工具，进一步将假设检验的统计学思想规范成一个严格的数理统计学问题。而要实现这一步并不容易，因为不同的应用场景（例如：不同的案例故事）所关心的核心问题各不相同，因此对应的数学问题也一定各不相同。显然，我们无法对所有的问题都进行深入研究。事实上，我们只能对一大类有强烈共性的问题作数学上的规范与推导，而这一类决策问题最终必须被表达为对一个核心参数的判断问题，否则假设检验的方法论就无法适用。例如，如何判断一款降压药是否有效？保守的原假设H0认为该降压药无效，而激进的对立假设H1则认为该降压药有效。请问：数学上应该如何表达这个问题呢？答：很简单。假设某病人在吃药前的血压是 mmHg，吃药后的血压是 mmHg，那么服药前后血压的差异为： 。显然，X是一个随机变量，不同的人其测量结果会不同，同一个人多次的测量结果也会不同，带有一定的不确定性。为了衡量药物的有效性，
没有账户，需要注册
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）
1.新一代大模型的推理能力正在不断增强2.基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成本推理模型 通过智能体(AI Agent)可以基于大模型实现各种较为复杂的智能应用系统 智能体”是否会成为未“推理大模型 + 知识图谱(知识库)来AI系统开发和应用的范式?
通过 DeepSeek的自动化分析，系统能够生成详细的审计底稿，包括审计过程、分析方法、数据来源及审计结果等内容，确保审计工作的透明性和可追溯性。DeepSeek 支持审计证据的电子化存储和管理，审计证据以电子形式存储，支持文档管理、版本控制和权限管理，方便审计人员快速查阅和追。
新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界正处在一个从工业时代向信息时代加速转型的大变革时代。全球物质经济发展已经从增量阶段进入存量阶段,资源、能源和环境的刚性约束日益增强,只有深人推进信息技术和实体经济深度融合,全面加速数字化转型,大力发展数字经济,才能改造提升传统动能,培育发展新动能,开辟全球更加广阔的新发展空间。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
