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深度学习矩阵运算的概念和代码实现

在我们学习机器学习时,常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时,正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义,甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存,那如果我们不了解矩阵运算,代码实现将变得十分艰难。

  • 2022-03-10
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基于未来的预测性维修生态_工业维修论坛

通过分析全年人工智能企业科技创新和应用落地成果,基于深度市场洞察与产业研究,旨在寻找运用AI技术赋能行业应用,为AI应用落地提供强大推力的创新人工智能企业。

  • 2022-03-10
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【IBM】区块链:信任之链及其改变医疗行业的潜力

区块链作为一种底层协议或技术方案可以有效地解决信任问题,实现价值的自由传递,在数字货币、金融资产的交易结算、数字政务、存证防伪数据服务等领域具有广阔前景。

  • 2022-03-09
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携手阿里云构建区域软件生态

作为互联网及移动互联网的开发服务商,锐掌基于传统互联网和移动 互联网介质,以互联网解决方案,企业软件定制化开发,企业移动 APP应用开发为业务核心,一直致力于为商户提供优质的互联网服 务。

  • 2022-03-05
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鱼和熊掌可得兼 双内核特性解读

ANCK 4.19 内核亮点 存储 网络 架构 RAS ? 虚拟CPU支持 ? Intel CAT支持 ? IPI虚拟化开销支持 ? CPU空闲处理改进 ? GPU异构内存管理 ? 新Kyber IO调度器 ? 块层多队列可插拔 调度器支持 ? AF_XDP 高性能网络 ? SOCKMAP ? eBPF Cgroup attach 支持 ? ARM GICv4 ? ARM qspinlock ? ARM v8.4 ? ARM v8.3 ? ARM SMMUv3 ? ARM KVM PSCI 1.0 ? ARM KVM vGIC ? ARM kdump ? Kexec/kdump ACPI 引导支持 ? ARM ftrace增强 ? ARM perf&coresight增强 ? ARM eBPF JIT ? ARM uprobe ? 内核热补丁Livepatch

  • 2022-03-05
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云粒费控—企业智享云端

云粒费控—企业智享云端 传统的费用管理方式繁琐又复杂,缺乏控制 能够落地的事前、事中、事后管控 设置费用标准、差旅预定标准、补助标准 事前设置控制标准,多种维度灵活设置; 差旅在线预订精准控制,消费即合理 按照企业费用标准规范,全程精准控制,让费用支出在合理范围内; 高效审核,全流程数据透出 合规性自动检测,标准自动控制;财务智能审核高效;

  • 2022-03-05
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云原生的云边一体化框架和边缘容器

操作系统:Linux/Android ? 主控架构:X86/ARM ? 异构计算:GPU/VPU/NPU… 01 算法少 ? 来来回回就几种算法 ? 跨平台移植困难 ? 无法持续迭代 落地难 ? 安装复杂 ? 部署复杂 ? 配置复杂 运维苦 ? 现场总在制造“惊喜” ? 大小问题都要出差 ? 设备迁移要从头来过

  • 2022-03-05
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云原生多模数据库Lindorm: 物联网的数据处理平台

? 物联网设备主要组成包括智能汽车、智能家居、工业设备、安防设备、智能电表等 ? 据IoT Analytics报告,2020年底,IoT设备连接数117亿,占比53%,预计到2025年,IoT设备连接数达309亿,占比75% ? 根据IDC预测,到2025年,全世界生产175ZB数据,其中物联网产生的占90%以上

  • 2022-03-05
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

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2025年人形机器人资料汇编

2025 年,全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年,人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进,端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时,硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比,泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。

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