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设备管理培训课件

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  • 2024-02-17
  • 阅读213

智慧医疗行业信息化建设方案(40页 PPT)

智慧医疗行业信息化建设方案

  • 2024-02-16
  • 阅读282
  • 下载0

库存管理培训课件

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  • 2024-02-16
  • 阅读235

企业数字化转型建设实战问答(一)

企业数字化转型建设实战问答(一)

  • 2024-02-16
  • 阅读244

Python|机器学习之数据清洗

目录结构 1. 机器学习之数据清洗概念 1.1 机器学习 1.2 数据清洗 2. 数据清洗 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 获取数据,整体去重; 2.4.2 整体查看数据类型以及缺失情况; 2.4.3 删除缺失率过高的变量; 2.4.4 删除不需要入模的变量; 2.4.5 删除文本型变量,有缺失值行; 2.4.6 修复变量类型; 2.4.7 变量数据处理方式划分; 2.4.8 变量数据处理方式划分; 2.4.9 拼接数据处理流水线. 2.5 实验心得

  • 2024-02-16
  • 阅读235

万字长文:企业数字化转型建设实战经典50问

首先还是得培养业务人员的AI意识,也就是数字化转型过程中经常提到的转意识;要让业务人员全面了解AI的背后逻辑是什么,如何在工作中利用AI,出现问题了原因是什么,是企业原始数据不够精细,还是管理流程出了问题,要让业务人员尤其是管理者清楚的知道AI并不是喊一句:芝麻开门那般简单,要拒绝完美主义,因为从技术角度讲当前的AI并不是完美的,从应用角度讲,还是有限的,因此企业需要的是一个AI+人工不断精进学习的过程,企业应当杜绝短期见效主义,出现一点问题后就大喊“AI无用论”的现象,所以业务人员具备AI思维很关键,要打破传统工作思维,用AI的逻辑去思考、解决问题是关键。

  • 2024-02-15
  • 阅读275

人脸追踪案例及机器学习认识

人脸追踪案例及机器学习认识

  • 2024-02-15
  • 阅读232

【机器学习】数据清洗之处理异常点-跳点

一 确定处理策略: 1.1 考虑因素 1.2 常用处理策略 二 删除异常值 三 替代异常值: 四 转换异常值: 五 三种处理策略的优缺点及应用场景 5.1 删除异常点: 5.2 替换异常点: 5.3 转换异常点: 六 总结

  • 2024-02-15
  • 阅读238
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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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