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【BT】基于深度神经网络和遗传算法的生物质灰污泥堆肥建模与优化

本研究探讨了使用深度级联前馈神经网络(DCFNN)对脱水污泥和生物质粉煤灰(BFA)共堆肥中的线性和非线性混沌关系进行建模。将模型结果与RSM、前馈神经网络和反馈神经网络以及级联前馈神经网络进行了比较。DCFNN对所有实验设计中的所有数据集都产生了MAPE值小于1%的预测结果,只有一个数据集的MAPE值为1.99%。此外,通过遗传算法(GA)对决策变量进行了优化。从优化结果中获得的期望水平在少数设计中为100%,在所有其他设计中均高于95%。结果表明,DCFINN是模拟堆肥过程参数的可靠和一致的工具,GA也是确定输入参数在实验装置中会产生哪些输出的令人满意的工具。

  • 2024-07-17
  • 阅读334

使用Amazon SageMaker构建高质量AI作画模型Stable Diffusion

由于生成模型构建的复杂性,在云中训练和部署人工智能模型是大多 AIGC 用户和公司的首选。Amazon SageMaker 作为一款非常优秀的云端机器学习平台,提供了丰富的功能和工具,解决了生成模型对于算力要求高昂的问题。本文主要基于 Amazon SageMaker 创建、部署 Stable Diffusion 模型的相关要点,充分展示了 Amazon SageMaker 在人工智能模型构建、训练和部署过程中的优势。

  • 2023-04-26
  • 阅读334

黄震宁:面向新型工业化的5G工业算网技术-中国移动-2023.11-19页

2021年以来,国家工业互联网政策密集发布,总体呈体系化、持续增强的特点,工业互联网已成为推进新型工业化的新型基础设施

  • 2023-12-06
  • 阅读334
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  • 18页
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大数据技术概况

大数据包含地数据类型有结构化数据,半结构化数据与非结构化数据,而非结构化数据越来越成为数据地主要部分。 在可承受地时间范围内有效地处理大量地,多样性地数据,需要有特殊地专门技术,需要新地处理模式,这样才能具有更强地决策力,洞察力与流程优化能力。 这些特殊地专门技术或者新地处理模式便是大数据技术,是从各种类型地数据中快速获得有价值信息地技术。它包含大数据采集,大数据预处理,大数据存储,大数据处理,大数据分析,大数据可视化等技术。

  • 2024-03-06
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日本:我们从不做设备维修!

日本工人时时维护设备;中国工人天天维修设备,一字之差,效能却相差数倍。随着中国企业的实力上升,很多企业开始大举购买最先进的设备进行生产,虽然设备水平并不比西方国家的设备有明显差距,而且工人的技能甚至优于西方,但效能却反差明显。

  • 2023-02-09
  • 阅读334

DSP原理及应用(修订版)

2022年,随着越来越多的公司依靠软件产品来运行他们的业务,向后兼容将变得越来越重要。同时,在开发团队努力改善用户体验的过程中,升级的便利性也将成为他们的一个基本考

  • 2022-02-02
  • 阅读334
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  • 375页
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ARM嵌入式系统开发与应用

应用的过程中也出现了较多的问题,通过对实际的智能机械制造业研究发现,其工作的过程中常出现的问题有齿轮故障、轴承故障和轴故障以及油封故障

  • 2022-02-02
  • 阅读334
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  • 365页
  • pdf

“卡脖子”的工业基础四大领域

重型燃气轮机 高端电容电阻 数控机床 工业软件

  • 2021-05-05
  • 阅读334
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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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2026年CEO调研之大中华区洞察重塑高管层体系

本研究是IBM 商业价值研究院(IBMIBV)开展的第15期CEO调研。在2026年CEO调研中,IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作,对全球33个国家/地区的21个行业的2,000多名CEO开展了调研式访谈,其中大中华区有170名CEO接受了访谈。除量化调研数据外,研究团队还通过2025年10月至2026年4月期间开展的系列CEO访谈等深度对话,获取了丰富的洞察。这些交流聚焦领导者如何带领组织为未来蓬勃发展做好准备,话题涵盖战略与领导力、商业模式、技术、人才与文化、治理、监管、行业颠覆、合作伙伴与生态系统,以及CEO的独特角色定位。

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当头条新闻聚焦于遥远的通用人工智能(AGI)时,制造业的决定性变革正在当下发生:智能体Al。它不再局限于回答问题,而是能领会目标、规划路径,并在人类的全面指导与监督下,跨越各类应用执行操作,最终实现目标。

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