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当可解释人工智能遇上知识图谱

什么是可解释性。由于可解释性人工智能、机器学习、神经网络等方兴未艾,可解释性的定义依旧没有准确的确定。目前较为受到认可的解释应该论文[1]提供解释Interpretability as the ability to explainorto present in understandable terms to a human,翻译过来的意识就是:可解释性是一种以人类认识的语言(术语)给人类提供解释的能力。

  • 2021-07-23
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量子计算机:技术路线、风险及战略投资

由于现有半导体微电子技术物理极限的原因,传统计算机的发展渐渐接近其极限,而具有强大并行处理能力的量子计算技术的发展随之成为现实需求。然而,通常外部环境会对量子计算的基本单位量子比特产生干扰,产生量子衰减而导致计算错误。面临上述技术难题,全球出现了基于超低温超导材料、离子阱技术、微电子制造技术和通过量子纠缠来获取信息的四种技术实现路径之争。 如何建造一台大型容错的通用量子计算机并将其应用于完成实际任务,同时带来收益,具有很大的技术挑战性与风险。西安交通大学城市学院李联宁教授认为,从历史上看,一项技术的进步取决于对该技术投入的人力和资金的多少。当前,各经济发达国家对量子研究的投入持续增长,已开始进行国家层面的指数级投资。

  • 2021-07-22
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业务中台、技术中台、数据中台、AI中台......

中台是一种体系/生态/方法论,有标准和机制,解决顶层领域下各业务子域的高效协同和资源复用问题。中台建设强调企业级,IT部门与业务部门协同建设,各部门、各业务域是中台能力的使用方,同时也是中台能力的重要提供方。目前网上比较主流的中台定义和分类有如下三种: 业务中台: 指微服务业务平台,像常见交易中台、订单中心、营销中心。 数据中台: 通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。 技术中台: 如微服务框架、Devops平台、容器之类。

  • 2021-07-22
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详解微服务技术中进程间通信

在单体应用中,一个组件调用其它组组件时,是通过语言级的方法或者函数调用,而一个基于微服务的应用是运行于多个服务器上的分布式系统,每个服务实例是一个典型的进程。所以,如下图显示的,服务必须通过内部进程交互机制(IPC)进行交互。

  • 2021-07-15
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楼宇智能配送小车

其中,智慧楼宇设计应增强建筑物的科技功能和提升智能化系统的技术功效,具有适用性、开放性、可维护性和可扩展性。智能化系统评价指标体系由智能化集成系统、信息化应用系统、信息设施系统、设备管理系统、公共安全系统5个二级指标构成,下设23个三级指标。 新型智慧楼宇设计应以建设绿色建筑为目标,做到绿色节能、环境宜人和经济合理。绿色环保评价指标体系由资源利用和环境质量2个二级指标构成,下设7个三级指标。

  • 2021-07-01
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最全最强解析:支付宝系统架构内部剖析(架构图)

最全最强解析:支付宝系统架构内部剖析(架构图)

  • 2021-06-29
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3袁尤军-3-FFA2019分论坛开源大数据-袁尤军291020_对外终稿

1,处理时间,事件事件,Watermark Process ingTime, EventTime, Watermark 2,固定\滑动\会话窗口,Row\Range Over Tumble, Hop, Ses sion, Row\Range Over Windows 3,支持File, MQTT, Kafka数据源和目的地 Support File, MOTT, Kafka as sourceandsink 4,检查点、故障恢复. Checkpointingandrecovering

  • 2021-06-29
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消息队列中:消息可靠性、重复消息、消息积压、利用消息实现分布式事务

可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。在Producer端给每个发出的消息附加一个连续递增的序号,然后在Consumer端来检查这个序号的连续性。如果没有消息丢失,Consumer收到消息的序号必然是连续递增的,如果检测到序号不连续,那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息,方便进一步排查原因

  • 2021-06-28
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

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