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多模态深度学习的综述

我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体,听到声音,感觉到质地,闻到气味,尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式,当一个研究问题包含多个模态时,它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展,它需要能够同时解释这些多模态的信号。 例如,图像通常与标签和文本解释相关联,文本包含图像,以更清楚地表达文章的中心思想。不同的模态具有非常不同的统计特性。这些数据被称为多模态大数据,包含丰富的多模态和跨模态信息,对传统的数据融合方法提出了巨大的挑战。

  • 2024-05-06
  • 阅读213

统计学中的概率分布

您是否熟悉统计学中使用的不同分布?

  • 2024-05-06
  • 阅读175

深度学习中的重要概念

深度学习是机器学习的一个子类别,专注于为计算机构建一个学习过程,使其能够像人类一样识别模式和做出决策。

  • 2024-05-06
  • 阅读179

假设检验浅谈

假设检验是一种推断性统计方法。 它常常被用来基于可用证据做出知情决策。 在其核心,假设检验涉及通过评估样本数据来评估一个提出假设的有效性。 这一过程通常始于制定两个不同的假设:零假设(H0)和备择假设(H1)。

  • 2024-05-06
  • 阅读197

梯度下降(GradientDescent)

梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。

  • 2024-05-06
  • 阅读190

机器学习:基于实例vs基于模型

被归类为基于实例学习的机器学习系统是那些通过记住训练示例然后基于某种相似度度量来泛化到新实例的系统。这些算法的时间复杂度取决于训练数据的大小。

  • 2024-05-06
  • 阅读190

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)的重要概念

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),也被称为convet,是一种特殊的神经网络,用于处理具有已知网格状拓扑的数据,比如时间序列数据(1D)或图像(2D)。

  • 2024-05-06
  • 阅读183

MLP的时代结束了?全新神经网络架构KAN横空出世

多层感知器(MLP, Multilayer Perceptron)作为人工神经网络的一个基本架构,一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”

  • 2024-05-06
  • 阅读246
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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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