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数据科学和机器学习技术在航空工业中的应用

本文探讨了在航空工业的科研和工程实践中,应用数据驱动和机器学习技术的机会和挑战。重点放在利用可解释(interpretable)、可泛化(generalizable)、可说明(explainable)和可认证(certifiable)的机器学习技术开展关键可靠应用的迫切需求。主要包括三部分内容:历史回顾、当前先进技术发展和应用以及对未来的展望。在航空工业设计、制造、实验、验证和服务面临的巨大挑战的背景下,讨论最近的算法和技术应用趋势。

  • 2022-01-05
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基于图像的机器学习技术分类电子商务产品

在 Criteo(中文名科稻,一家在纳斯达克上市的全球性的效果营销科技公司)的通用目录(Universal Catalog)团队,我们每天与数十亿产品打交道,来创建全球最大的电子商务目录之一:250 多亿种产品。这些产品,由我们的电子商务合作伙伴提供,具有不同的数据字段,我们使用这些数据字段来创建补充(enrichments):新的产品字段标准化给定数据,并由 Criteo 全球团队重复使用。一个重要的补充是按类别对产品进行分类。

  • 2022-01-04
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碳纤维复合材料发动机罩轻量化设计研究

汽车车身轻量化是解决汽车节能减排的重要方法之一。碳纤维复合材料是车身最理想的轻量化材料。选择发动机罩作为典型的车身件,以发动机罩的尺寸优化分析和结构设计要求为设计前提,对碳纤维复合材料和发动机罩的结构进行设计,通过对设计后的发动机罩进行性能仿真分析,验证碳纤维复合材料发动机罩的可行性。

  • 2022-01-04
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MEC技术发展分析研究

对于边缘计算,ETSI给出的定义是“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、 存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。”从这个定义中可以看出边缘计算有几个要素:一是在系统中的位置,靠近数据源头的网络边缘侧;二是能力,要具备网络、计算、存储和应用能力;三是服务类型,是一种智能服务,具备智能分析处理的功能;最后,是其服务的业务类型,如果某种业务在处理时延、传输带宽、智能化、安全隐私等方面有要求,就可以采用边缘计算技术。概况地说,边缘计算就是在网络的边缘执行计算能力的一种技术。

  • 2022-01-04
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MEC热轧除鳞新技术

氧化皮是钢材在高温下发生氧化作用形成的腐蚀产物,氧化皮面积越大,钢材基体腐蚀速度越快、腐蚀越严重,因此钢材加工前需要去氧化皮。传统去除氧化皮采用酸洗法,通过酸液和钢材表面的氧化皮发生化学反应除鳞,是国内外应用最广泛的除鳞技术,具有效率高、生产速度快等优点。但酸洗过程中产生的大量酸雾、含重金属离子废酸、含重金属酸泥、含金属离子的废水等危废,成为了环保重点管控的高污染源头,必须通过燃烧酸再生或中和处理后才能达到排放标准,严重影响了“碳达峰、碳中和”的目标实现,制约了当前钢铁工业的绿色、低碳、高质量发展。

  • 2022-01-04
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先进蜂窝结构设计及力学性能提

自然界中,蜜蜂通过数百万年的进化构建出了由周期性六边形单胞组成的蜂巢,以储存蜂蜜和花粉。2001 年,Hales证明了经典的六边形蜂窝猜想,即蜜蜂建造的蜂巢可以通过消耗最少的蜂蜡来提供最大的内部空间,表明六边形单元配置是自然界中最有效的结构。神奇的大自然激发了人类开发六角形蜂窝的灵感,蜂窝结构由此而得名。人类对蜂窝结构的认知启蒙最早可以追溯到公元前126年至60年,随后经历了探索阶段和初步应用阶段,直至近些年,进入了多功能、多领域的快速发展阶段。各类不同拓扑构造的蜂窝结构层出不穷,包括三角形、方形、六边形和圆形单胞等,基体材料涉及纸、金属、聚合物、陶瓷和复合材料等,年来,随着电子显微镜技术的发展,微纳米级蜂窝同样得到了广泛的研究,为蜂窝结构从传统工程应用向纳米和生物医学领域应用打开了大门。

  • 2022-01-04
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如何定位软中断CPU使用率过高的问题?

中断是什么? 先来看看什么是中断?在计算机中,中断是系统用来响应硬件设备请求的一种机制,操作系统收到硬件的中断请求,会打断正在执行的进程,然后调用内核中的中断处理程序来响应请求。

  • 2022-01-11
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带宽、延时、吞吐率、PPS这些都是啥?

在 TCP 三次握手过程中,当服务器收到客户端的 SYN 包后,内核会把该连接存储到半连接队列,然后再向客户端发送 SYN+ACK 包,接着客户端会返回 ACK,服务端收到第三次握手的 ACK 后,内核会把连接从半连接队列移除,然后创建新的完全的连接,并将其增加到全连接队列 ,等待进程调用 accept() 函数时把连接取出来。

  • 2022-01-11
  • 阅读129
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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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