被归类为基于实例学习的机器学习系统是那些通过记住训练示例然后基于某种相似度度量来泛化到新实例的系统。这些算法的时间复杂度取决于训练数据的大小。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks），也被称为convet，是一种特殊的神经网络，用于处理具有已知网格状拓扑的数据，比如时间序列数据（1D）或图像（2D）。
多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”
本文介绍了有关图神经网络的所有内容，包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外，还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。
图神经网络（GNN）是一种用于学习图结构数据的深度学习框架。通过制定针对节点和边的策略，GNN能够将图数据转化为规范形式，并输入到神经网络中进行训练。在节点分类、传播边信息和图聚类等任务上，GNN表现出卓越的性能。
由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性，近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务，导致了对神经网络研究和开发的大量投资。
机械故障诊断干货 | (电机、减速机、风机)振动传感器部署指南，附图详解！
继上次推荐的航空发动机轴承数据集，今天给大家推荐一个风力发电机行星齿轮箱公开数据集，该数据集是继东南大学行星齿轮箱数据集的第2个行星齿轮箱数据集，该数据集有5种健康状态、8个转速，还考虑了不同安装效果，诊断起来更具有挑战性。该数据集是2023年公开的，因此目前基于该数据集的论文不是很多，小伙伴们赶紧用起来吧！对于研究风力发电机故障诊断的小伙伴们，再也不用担心写论文找不到数据啦。
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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。
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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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