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强化学习“足以”达到通用人工智能

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。

  • 2021-07-28
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自动驾驶中的机器学习

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。

  • 2021-08-02
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为何国内MES项目平均交付率低于50%?

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。

  • 2021-08-04
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NLP≠NLU,机器学习无法理解人类语言

“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。

  • 2021-08-23
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微服务场景下的数据一致性解决方案

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?

  • 2021-06-30
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云大数据中台架构分享

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。

  • 2021-08-26
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AI技术加持,流程自动化再进化

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。

  • 2021-08-26
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研发过程中的那些反模式

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?

  • 2021-06-29
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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)

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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。

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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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