在本文中，我们提出了一种可解释的连续帧工作（ETN-ODE），用于多变量时间序列的任意步长预测。所提出的ETN-ODE利用ODE网络输出任意预测值。我们设计了一个TGRU来处理多变量时间序列，该时间序列表示网络中学习的参数较少的单个输入特征的不同动态。串联注意力被设计为向ODE网络生成更自适应的输入，通过可视化时间和变量贡献来提供可解释性。在四个真实世界数据集上进行的任意步骤预测和标准多步骤预测的各种实验证明了我们模型的有效性。
无论人们是工业自动化的新手，还是具有几十年的经验的资深员工，都有大量的信息需要筛选，这使得识别最具影响力的趋势成为一个真正的挑战。
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研究表明，人眼是一个高带宽大量视觉信号并行GPU，带宽在2.339G/s，相当于一个两万兆网卡，具有超强的模式识别能力，且对可视符号的处理速度比数字或者文本快多个数量级，在大数据时代，数据可视化是人们洞察数据内涵、理解数据蕴藏价值的有力工具。
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1） 系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容检索、跨库检索等多种检索途径； 2） 支持字索引和词索引； 3） 检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力，支持复合式布尔逻辑运算查询，并且可以配合多组左括号"（"与右括号"）"作关键词查询优先级的设置； 4） 提供用户多次递进查询的功能，用户可根据上一次查询关键词得到的检索结果集，增加查询关键词与缩小搜索日期范围，而得到更准确的查询结果集； 5） 能够支持对以上文件中的中文（简体/繁体）、英文、日语、韩语内容实现关键字检索； 6） 支持对Word、TXT、PDF等多种主流文档格式全文检索，并提供开发接口以支持特殊文档格式的全文检索； 7） 在数据源数据发生更新时，能在索引库中反映出来，保证搜索的信息为最新，即支持增量索引机制； 8） 用户可自行设定时间，让系统自动定时进行更新索引； 9） 对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式，搜索时间不得超过10秒； 10） 提供跨数据源、数据格式的搜索； 11） 同过相关性搜索，能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来； 12） 不但能够对图片的描述信息进行搜索，还能对图片内容的检索；
作为智能对话系统，ChatGPT最近两天爆火，都火出技术圈了，网上到处都在转ChatGPT相关的内容和测试例子，效果确实很震撼。我记得上一次能引起如此轰动的AI技术，NLP领域是GPT 3发布，那都是两年半前的事了，当时人工智能如日中天如火如荼的红火日子，今天看来恍如隔世；多模态领域则是以DaLL E2、Stable Diffusion为代表的Diffusion Model，这是最近大半年火起来的AIGC模型；而今天，AI的星火传递到了ChatGPT手上，它毫无疑问也属于AIGC范畴。所以说，在AI泡沫破裂后处于低谷期的今天，AIGC确实是给AI续命的良药，当然我们更期待估计很快会发布的GPT 4，愿OpenAI能继续撑起局面，给行业带来一丝暖意。
上个月 sourcegraph 放出了 conc[1] 并发库，目标是 better structured concurrency for go, 简单的评价一下。每个公司都有类似的轮子，与以往的库比起来，多了泛型，代码写起来更优雅，不需要 interface, 不需要运行时 assert, 性能肯定更好我们在写通用库和框架的时候，都有一个原则，并发控制与业务逻辑分离，背离这个原则肯定做不出通用库。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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