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一文盘点10大连接数百亿终端的无线网络技术

物联网架构一般被分为感知层、网络层、平台层和应用层,其中网络层处于物联网生态系统的枢纽位置,在物联网设备连接方面扮演着举足轻重的作用。物联网的最终目标仍然是服务于人,因此,具有更高便携性的无线网络连接技术得到了更广泛的关注。在互联网时代已经发展出一大批无线网络技术,面向万物互联,无线网络连接技术得到了更好的发展。

  • 2022-01-05
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自动化机器学习平台的技术现状及趋势

数据科学平台,当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点,其实就是围绕以机器学习方法,进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度,数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。

  • 2022-01-05
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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。

  • 2022-01-05
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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。

  • 2022-01-05
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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。

  • 2022-01-05
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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。

  • 2022-01-05
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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。

  • 2022-01-05
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浅析基于机器学习的威亚擦除技术

威亚擦除 (Wire Remove)是较为常见而重要的数字影视合成技术,数字合成师需要对拍摄特技镜头过程中所使用的威亚(Wire)进行擦除以避免画面的穿帮。本文将跨界融合数字影视合成技术、计算机视觉以及人工智能技术,以数字影视合成技术中的威亚擦除作为人工智能和数字影视技术跨界融合的研究对象。围绕目前较为成熟的“影片修复” “图像补全(Image Inpainting)”、Adobe软件中的Content-Aware Fill(内容识别填充)技术以及Nuke13 中新增的CopyCat机器学习工具集等技术进行综合研究,为当下数字影视合成中的威亚擦除提供新的思路和解决方案。

  • 2022-01-05
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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