近日，来自 DeepMind 的科学家在提交给同行评议的期刊《人工智能》（Artificial Intelligence）上的一篇题为 “Reward is enough” 的论文中认为，人工智能及其相关能力不是通过制定和解决复杂问题而产生的，而是通过坚持一个简单而强大的原则：奖励最大化。
近年来，自动驾驶技术技术的发展速度非常快。预计达到完全自动驾驶L5的程度是指日可待的。自动驾驶的核心技术主要是人工智能中的机器学习与深度学习两个方向。在本文中，我们的关注点在于机器学习算法在自动驾驶技术中的应用。 为了让读者更好地理解自动驾驶中的机器学习算法，本文会首先介绍有关该设备和自动驾驶技术的运行原理，然后介绍机器学习方法及其在自动驾驶任务中的应用。最后展示一些流行的自动驾驶技术模拟器。
在最近的联合国制造业出口排名中，中国位居榜首。但随着“工业 4.0”推动制造业经历近几十年来最深刻的变革，中国这个制造业大国也面临一个至关重要的问题：数字化转型，随着制造业数字化转型或者智能制造升级改造情况越演越烈，关于智能制造方面的内容也自然而然收到了聚焦，应网友提出的问题“为何国内MES项目平均交付率低于50%”，简单阐述下自己的一部分理解。
“自然语言处理”（Natural Language Processing，NLP）的目的与此相反，它不是以人类顺应机器的方式学习与它们沟通，而是使机器具备智力，学习人类的交流方式。其意义更为重大，因为技术的目的本来就是让我们生活得更轻松。 自然语言处理，实际上是人工智能和语言学的交叉领域，但多年来，仅在语音转录、语音命令执行、语音关键词提取的工作上兢兢业业，规规矩矩，应用到人机交互，就显得十分吃力。
数据一致性是构建业务系统需要考虑的重要问题 ， 以往我们是依靠数据库来保证数据的一致性。但是在微服务架构以及分布式环境下实现数据一致性是一个很有挑战的的问题。ServiceComb作为开源的微服务框架致力解决微服务开发过程中的问题。我们最近发起的ServiceComb-Saga项目来解决分布式环境下的数据最终一致性问题。本文将向大家介绍为什么数据一致性如此重要？Saga又是什么？
从烟囱式多个平台向融合大数据平台，建立统一的数据采集与整合大数据处理、计算及数据服务能力，降低大数据使用成本。 通过集中各领域数据，方便创新，让数据产生更大价值。 大中台、小前台，前台特种兵敏捷作战单元+中台航线舰群精确制导炮火。
受内外部环境变化以及竞争压力的影响，企业纷纷将数字化转型作为核心战略，旨在充分运用数字化技术推动商业模式、研发模式、制造模式、服务模式、运营模式和决策模式的转型，进而塑造面向未来的企业竞争力，实现持续稳定的业务增长。
1. 能反映需求端到端的交付过程吗？ 2. 能即时体现影响价值流动的瓶颈和问题吗？ 3. 能依据可视化的信息协作和做决定吗？
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
视频监控系统是由摄像、传输、控制、显示、存储记录5大部分组成。系统通过前段摄像机对远程监控对象的录制、回放、联动报警、监控策略制定、应急指挥等应用，达到监控与通讯的双重功能。
作者看过一些振动频谱分析的资料，大多写的较为复杂，其实对化工现场的普通机泵的振动监测，频谱分析，记住以下这些典型图谱，对照分析，一般就够用了。
反应堆关键设备健康监测与故障诊断技术研究进展
在现代工业生产与运维管理中，设备状态监测扮演着举足轻重的角色。它如同一双无形的眼睛，时刻注视着设备的运行状况，确保生产线的顺畅与设备的安全。
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