？从ASML年报看半导体产业的未来

在过去的40年里，我们逐渐从个人电脑和移动设备时代进化到云时代，我们生活的几乎每个方面都在网上存储和管理。ASML CTO Martin van den Brink表示，数字化未来的下一步将是分布式智能，由通信、计算和人工智能的无缝集成驱动，所有这些趋势都要求更高的计算能力，这反过来又加速了对更强大、更节能的微芯片的需求。

2022-03-10
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深度学习在地球物理中的应用现状与前景

本文在介绍了深度学习概况基础上，并结合实例分析了深度学习在地震探测定位、大地电磁数据处理、航空电磁数据解释等地球物理领域的应用现状。并发现深度学习在处理海量数据在并行处理、进行模式识别特征提取、数据预测等方面都有巨大的优势。深度学习必将在地球物理探测中得到广泛应用，一般物探人员都有必要了解。

2022-03-10
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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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面向未来的智能驾驶关键设计要素：融合定位

汽车在自动驾驶领域将面临前所未有的变革，这一变革不仅与驾驶过程中要求的功能更新有巨大的联系，也包含了对于整个驾驶系统开发过程中的架构设计方案所将产生的重大变革。其中，高精地图作为其定位、导航的重要方面，也将发生重大的设计变革。这主要体现在如下几个重要的方面：

2022-03-10
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一文看尽深度学习中的各种注意力机制

视觉注意力机制是人类视觉所特有的一种大脑信号处理机制，而深度学习中的注意力机制正是借鉴了人类视觉的注意力思维方式。一般来说，人类在观察外界环境时会迅速的扫描全景，然后根据大脑信号的处理快速的锁定重点关注的目标区域，最终形成注意力焦点[1]。该机制可以帮助人类在有限的资源下，从大量无关背景区域中筛选出具有重要价值信息的目标区域，帮助人类更加高效的处理视觉信息。

2022-03-09
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强化学习在运筹学的应用：研究进展与展望

强化学习已经成为人工智能领域一个新的研究热点,并已成功应用于各领域,强化学习将运筹优化领域的很多问题视为序贯决策问题,建模为马尔可夫决策过程并进行求解,在求解复杂、动态、随机运筹优化问题具有较大的优势。本文主要对强化学习在运筹优化领域的应用进行综述,首先介绍了强化学习的基本原理及其应用于运筹优化领域的研究框架,然后回顾并总结了强化学习在库存控制、路径优化、装箱配载和车间作业调度等方面的研究成果,并将最新的深度强化学习以及传统方法在运筹学领域的应用研究进行了对比分析,以突出深度强化学习的优越性。最后提出几个值得进一步探讨的研究方向,期望能为强化学习在运筹优化领域的研究提供参考。

2022-03-09
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激光结构光的原理、设计和类型详解

结构光来源于在空间和时间上“定制 ”光场的能力，前者是指对光场的振幅（强度）、相位（波前）和偏振的控制，而后者是指对光场的时间和频谱的控制。结构光已经逐渐发展成为光学领域中一种重要的工具，在成像、显微镜检测、激光材料加工以及光通信等众多领域中展现出巨大的应用前景。

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智能工厂信息化整体解决方案

基于高度自动化的物流、仓储、及柔性加工制造能力基础上，建设以MES系统为核心的，与上下层信息系统高度集成、高度协同的智能信息化管理平台。通过智能信息化平台大幅度提高企业经营管理水平，高度协同研产供销存全生态链，使公司具备适应多品种、小批量产品共线柔性生产方式，能够对客户订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力。

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