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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度,我将采用三种不同的机器学习技术:多层感知器(MLP),支持向量机(SVM)和决策树(Decision Trees)。为了帮助训练,由于某些特征的幅度比其他特征大得多,因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数,以最大化到达最好的超参数集的概率。

  • 2022-01-05
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数据探索性分析

在做数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析,以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征以及发现其数据的内在规律,再选择进一步分析的方法。 描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。

  • 2022-01-04
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数据分析培训课程

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。

  • 2022-01-04
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数据分析(一)

零售业发展到今天,我们需要挖掘所有的连锁业的经营潜力,而其中最重要的是挖掘商品的盈利能力,因此所谓零售管理就是细节管理其最主要指的就是单品管理,我们必须去研究、发现、挖掘每一个商品本身具有的或是潜在的获利能力,这就要求零售人不仅仅要有商品的专业知识,懂的商品的各类属性及成本,更需要有一套高效率而行之有效的商品管理方法。

  • 2022-01-04
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数据处理与分析

统计描述方法是研究简缩数据并描述这些数据的统计方法。将搜集来的数据资料加以整理、归纳和分组,简缩成易于处理和便于理解的形式,并计算所得数据的各种统计量,如平均数、标准差以及描述有关实务和现象的分布情况、波动范围和相关程度等,以揭示其特点和规律

  • 2022-01-04
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机器学习领域技术大图:硬件算力

硬件算力可以说在人工智能三要素中处于发动机的角色,特别是深度学习在最近 10 年之所以获得突飞猛进的发展,很大程度得益于硬件算力在摩尔定律的驱动下获得持续的增长,如 GPU 在最近 10 年的理论算力获得了近几十倍的性能提升。所以,硬件算力也是阿里在人工智能技术领域的重中之重,并进行了重点布局和持续的技术研发投入,我们的技术核心战略是“通过建设核高基领域的研发能力,提供极致性价比的算力供给,奠定阿里云在 IaaS/PaaS 层具备产品易用性、多样性和差异化服务的能力”。

  • 2022-01-04
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基于图像的机器学习技术分类电子商务产品

在 Criteo(中文名科稻,一家在纳斯达克上市的全球性的效果营销科技公司)的通用目录(Universal Catalog)团队,我们每天与数十亿产品打交道,来创建全球最大的电子商务目录之一:250 多亿种产品。这些产品,由我们的电子商务合作伙伴提供,具有不同的数据字段,我们使用这些数据字段来创建补充(enrichments):新的产品字段标准化给定数据,并由 Criteo 全球团队重复使用。一个重要的补充是按类别对产品进行分类。

  • 2022-01-04
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数据科学和机器学习技术在航空工业中的应用

本文探讨了在航空工业的科研和工程实践中,应用数据驱动和机器学习技术的机会和挑战。重点放在利用可解释(interpretable)、可泛化(generalizable)、可说明(explainable)和可认证(certifiable)的机器学习技术开展关键可靠应用的迫切需求。主要包括三部分内容:历史回顾、当前先进技术发展和应用以及对未来的展望。在航空工业设计、制造、实验、验证和服务面临的巨大挑战的背景下,讨论最近的算法和技术应用趋势。

  • 2022-01-05
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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

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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1ms城市算网创新应用汇编(2025年)

在全球信息化浪潮的影响下,依赖信息技术来改变城市发展蓝图的计划成为全球共识,1ms城市算网作为重要底座,逐步成为全球城市数字化转型的必然选择。纽约、新加披、伦敦等全球重点城市都在加速开展城市算网建设,助力城市智能化水平提升。全面开展数字化转型已经成为我国大中型城市“十四五”时期的一项重要任务,2023年,工业和信息化部等六部门发布《算力基础设施高质量发展行动计划》,提出要建立算网监测机制,开展算力设施运载力评估,打造一批算网城市标杆。

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2025年度重点行业能效“领跑者”企业典型经验与实践案例

为进一步提高工业领域能源利用效率,降低工业领域碳排放,工业和信息化部、国家发展改革委、市场监管总局联合发布煤制焦炭、烧碱、聚氯乙烯、纯碱、子午线轮胎、钢铁、铁合金冶炼、铜冶炼、铅冶炼、锌冶炼、电解铝、工业硅、水泥熟料、聚酯涤纶等14个行业能效“领跑者”企业名单。为充分发挥能效“领跑者”企业的引领带动作用,引导行业企业全面对标达标优标、赶超能效“领跑者”,我们分行业梳理了能效“领跑者”企业典型做法和先进经验,供参考借鉴。

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2025年企业数字化转型指数报告

当前,全球新一轮科技革命和产业变革加速演进,数字经济已经成为经济高质量发展的核心引擎。企业数字化转型从“可选项”转变为关乎生存根基与核心竞争力的“必选项”,并在人工智能等新技术推动下,迈入“数智化”新阶段。2025年正值“十四五”规划收官与“十五五”规划启航的历史交汇点,既是检验数字化转型阶段性成果的里程碑,亦是谋划未来发展的新起点。在这一关键节点,亟需通过系统性、引领性的研究框架,基于海量数据洞察转型规律、科学量化发展水平,为政策制定者提供精准施策的科学依据,为转型各方指明创新发展的方向路径。

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2025年世界投资报告数字经济领域的国际投资概述

《2025年世界投资报告》传递出一个发人深省的讯息:2024年全球外国直接投资下降11%,至1.5万亿美元。基础设施投资正在放缓。工业投资面临压力。而发展中国家亦即最需要资金的国家一正被抛在后面。

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