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一文详解变分自动编码器(VAE)

变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al. [3]提出了这种生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。

  • 2021-09-26
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人群距离监测DeepSOCIAL最全汉化论文+源码导读

在疫情期间,公共场所中尽量避免人群聚集,可以有效控制疫情扩散。英国利兹大学的研究团队开源了 DeepSOCIAL 人群距离监测项目,通过 YOLOv4+SORT 的方式快速实现了这一应用。 DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测,再用 SORT 实现目标跟踪,并通过单目视觉IPM 逆透视映射实现距离估计,最终评估人群距离监测和风险评估。

  • 2021-09-26
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互联网时代人工智能未来发展趋势与产业影响

人工智能是引领未来的战略性技术,也成为了国际竞争的焦点。目前,我国人工智能企业数量较多,据中国新一代人工智能发展战略研究院的统计数据显示,截至2020年,我国共有2205家人工智能企业。企业主要创建时间集中在2012-2018年间,其中2015年创建的人工智能企业最多,占到14.36%。2015年之后,人工智能相关企业创建热度逐渐下降。

  • 2021-09-26
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ESG现代应用程序开发安全24页

ESG现代应用程序开发安全24页

  • 2021-09-24
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制造企业如何实现线边物流升级|线边物流专题(一)

线边物流(Logistics for Assembly Line)是指车间内为生产线加工制造提供的物流服务。空间上从车间入口的物料交接区开始,到车间内的物料缓存区,再至生产线的每个工位,以及上游工位到下游工位之间的物料运转,器具和物料的逆向物流,直至成品下线及车间内暂存区。

  • 2021-09-23
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多图详解边缘计算系统的组成及概念

1. 组成部分:边缘计算系统由云、边、端三部分组成,每部分的解决方案不止一种。本文的云组成部分选择Kubernetes,边组成部分选择KubeEdge,端组成部分选择EdgeX Foundry。 2. 概念解析:对组成边缘计算系统的云、边、端三部分涉及的相关概念进行说明。

  • 2021-09-23
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传感器技术及其应用

传感器技术广泛应用于工业生产、家电行业、智能产品、交通领域、航天技术、海洋探测、国防军事、环境监测、资源调查、医学诊断、生物工程甚至文物保护等领域。 传感器技术与通信技术和计算机技术一起分别构成信息技术系统的“感官”、“神经”和“大脑”,是现代信息产业的三大支柱之一。

  • 2021-09-23
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重温机器学习经典算法

强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个非常重要的分支,其核心思想是实验者构建一个完整的实验环境,在该环境中通过给予被实验者一定的观测值和回报等方法来强化或鼓励被实验者的一些行动,从而以更高的可能性产生实验者所期望的结果或目标。从以上对强化学习的描述中,我们可以看出强化学习一定会涉及到被实验者(也称为智能体,Agent)、实验者构建的环境(也就是系统环境,System Environment)、被实验者的观测值(也称为环境状态,State)、被实验者的行动(Action)和回报(也称为奖励或反馈,Reward)这五个关键要素。?

  • 2021-09-23
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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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智算中心高速互连技术报告(2026)

预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去,我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在,当产能不在稀缺,真正的痛点是什么?

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具身智能技术与产业发展报告

人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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