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一文弄懂AI绘图背后的核心技术DiffusionModel

最近 AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。

  • 2023-02-03
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全同态加密知识体系整理(上)

同态加密是隐私计算的重要技术之一,利用该技术可以实现数据可用不可见。研习社将分上下两部分带来同态加密知识体系的整理,作者将现代的FHE技术视为两类,上半部分将重点介绍第一种——基于RLWE的层次同态加密(LHE),包括BGV,BFV和CKKS,这种方案一般来说支持多项式打包技术,可以一次性运算(加法乘法)多个数据,效率上较高,但LHE目前来说Bootstrapping开销比较大,一般来说只能当作支持有限次数的运算的同态加密方法使用。而在下半部分,我们将介绍第二类以FHEW和TFHE为代表的高效自举(Bootstrapping)技术。

  • 2023-04-03
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弹性电力系统中的协同优化和人工智能应用

介绍弹性电力系统的背景、基本概念、典型框架,分享人工智能在风险预测评估、事前风险早期预警、事后负荷恢复决策支持等场景的应用。

  • 2023-12-20
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基于RCM体系的地铁列车全寿命周期管理

基于RCM体系的地铁列车全寿命周期管理

  • 2023-09-04
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嵌入式组件设计 驱动·界面·游戏

嵌入式系统由硬件和软件组成.是能够独立进行运作的器件。其软件内容只包括软件运行环境及其操作系统。硬件内容包括信号处理器、存储器、通信模块等在内的多方面的内容。

  • 2022-02-05
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开放大学智慧学习空间设计与实践探索

线上线下相融合的混合学习已成为成人学习的主流模式,传统远程学习环境已不再适应和满足新时代成人学习者的需求。文章在梳理了学习空间发展和PSST框架理论应用现状的基础上,从理论与实践相结合的视角构建了PSST框架下智慧学习空间设计模型,提出空间设计应遵循支持形式多元的教育、构建结构灵活的空间、统筹协调社会性因素、实现技术的融会贯通四项基本原则,并以福建开放大学“5G室联网实验室”为例对该模型加以验证与剖析,为智慧学习空间设计提供了范例。针对案例实践效果,文章采用问卷调查、访谈和课堂视频分析相结合的方式从教师、学生、教学过程等方面进行了全面评析,发现师生整体满意度较高,对学习氛围、课堂互动、教学结构产生了积极影响,有效支持了线上线下混合学习,但其应用绩效也受到教师信息素养和教学投入等因素的制约。最后,通过研究总结了5G室联网实验室的优势与不足,并提出了改进建议,对学习空间的后续改善与研究提供有益参考。

  • 2021-12-24
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钻井时效分析

生产时间是指正常的钻井工艺所需占用的时间。时间构成关系如下:生产时间=进尺工作时间+测井工作时间+固井工作时间+辅助工作时间。 (1)进尺工作时间:是指与钻井进尺直接有关的所必需的时间,其时间构成关系如下:进尺工作时间=纯钻进时间(包括取心)+起下钻时间+接单根时间+扩划眼时间+换钻头时间+循环泥浆时间 A、纯钻进时间:是指钻头在井底转动,破碎岩石形成井眼的钻井时间。包括取心钻进时间,但不包括扩划眼和井壁取心的时间。 B、起下钻时间:是指为正常钻进和取心钻进所必需的起钻、下钻时间,除此以外的起下钻时间(包括短起下钻时间)均不得计入。起钻时间是指停止泥浆泵后,从上提方钻杆开始到起完最后一根立柱,钻头提出转盘面止的全部时间。

  • 2021-04-30
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基于云端大数据的智能导向钻井技术方法

目前国内外学者在利用测井数据进行岩性识别方面的研究成果丰硕。如交会图法可以根据与取芯井岩芯资料对比校正后的图版,较为准确地识别多种岩性在交会点的坐标,从而看出各种岩性的分界和所分布的区域,实现岩性识别。但交会图法不能进行全井段的岩性识别,且耗时较长、人为因素大。同时地下情况复杂和非均质性较强,测井数据之间经常呈现极强的非线性关系,数据间的映射关系也极为复杂,应用传统方法的效果较差。神经网络模型可以进行测井资料的岩性识别,经过训练和测试,验证了神经网络模型在岩性识别中是行之有效的,但神经网络中存在的过拟合、局部极小化问题、收敛速度慢等缺点。支持向量机算法在岩性识别中具有可行性和有效性,并且运用支持向量机模型在岩性识别中取得了较好的效果。但支持向量机是一种有坚实理论基础的小样本学习方法,若面对成千上万甚至更多的测井数据点,其优势不能得到很好的发挥。所以提出了在进行岩性剖面预测的过程中根据决策树和随机森林的优缺点,灵活运用以得到精度最高、泛化能力最强的模型。

  • 2021-04-26
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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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