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假设检验浅谈

假设检验是一种推断性统计方法。 它常常被用来基于可用证据做出知情决策。 在其核心,假设检验涉及通过评估样本数据来评估一个提出假设的有效性。 这一过程通常始于制定两个不同的假设:零假设(H0)和备择假设(H1)。

  • 2024-05-06
  • 阅读197

梯度下降(GradientDescent)

梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。

  • 2024-05-06
  • 阅读190

机器学习:基于实例vs基于模型

被归类为基于实例学习的机器学习系统是那些通过记住训练示例然后基于某种相似度度量来泛化到新实例的系统。这些算法的时间复杂度取决于训练数据的大小。

  • 2024-05-06
  • 阅读190

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)的重要概念

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),也被称为convet,是一种特殊的神经网络,用于处理具有已知网格状拓扑的数据,比如时间序列数据(1D)或图像(2D)。

  • 2024-05-06
  • 阅读183

MLP的时代结束了?全新神经网络架构KAN横空出世

多层感知器(MLP, Multilayer Perceptron)作为人工神经网络的一个基本架构,一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”

  • 2024-05-06
  • 阅读246

修程修制——动车组设计寿命中后期运维策略研究

2007年4月,我国首批动车组上线运营;截至2023年5月,部分动车组运营时间已超16年,累积运营里程超800万km。经过10余年的运用,我国动车组部分已达到或超过设计寿命中期,逐步进入设计寿命中后期阶段。我国运营时间超过10年的部分车型动车组服役寿命状况见表1。 由表1可知,各车型设计寿命参差不齐,其中,CRH1A为25年、CRH5A为30年、其他车型均为20年。目前,CRH1A/2A/3C/5A动车组的最长运营时间已达到或超过15年,其中CRH2A最长运营时间甚至超过17年,剩余设计寿命仅3年,已进入设计寿命中后期阶段。

  • 2024-05-05
  • 阅读1371

运营管理——高铁车站客运设备维修施工规范化标准化研究

随着高铁的快速发展,高铁线路运营里程不断增加,客流量、行车密度越来越大,高铁车站客运设备在旅客运输组织中的地位也愈发突出,客运设备的正常运行对于保障高铁列车运行及乘客出行至关重要,设备的运维质量和维修效率直接影响铁路运输安全及旅客出行体验。因此充分利用“三按四化一实现”工作机制实现客运设备维修施工管理的标准化与规范化,既是对客运设备维修施工管理的规范和创新,也是针对客运专业“管理上水平”工作主线的有效举措。研究客运设备维修施工的标准化与规范化,并在实际工作中验证方法的可行性和可操作性,实现高效稳定的客运设备维修施工管理,达到安全可控的管理目标,提升客运设备维修施工管理水平,从而让旅客出行体验更美好,这对铁路客运领域具有重要的现实意义和理论意义。

  • 2024-05-05
  • 阅读217

重大攻关——基于运行模态参数辨识的动车组异常振动在线监测技术

随着动车组速度提高,轮轨间动力作用不断加剧,当轮轨匹配关系不良或车体、转向架、车轮等部件磨耗、配合间隙超过运用限度时,容易造成动车组异常振动,引起旅客不舒适反应,甚至影响动车组运行安全。

  • 2024-05-05
  • 阅读226
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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。

  • 阅读254
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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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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