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2021年深度学习哪些方向比较有研究潜力?

深度学习成为近些年来较为热门的领域,算法工程师这一岗位也变得越发的抢手,尽管已经踏入了这一领域但对整体的大环境其实是还不能够准确的把握。从研究方向去看,2021年的深度学习还有哪些方向还是一片蓝海或者比较有研究的潜力呢?

  • 2021-10-09
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AI+时代,未来将会如何被改变

人工智能(AI)近年来的发展可以说包罗万象,几乎涵盖了所有与机器智能化相关的内容。无论是机器人、冰箱、汽车还是软件应用,只要你想让它们变得像人一样聪明,这都属于人工智能的研究与应用范畴。而在日常生活中,AI 几乎充斥着我们触手可及的每个角落。

  • 2021-10-09
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从L1到L5,自动驾驶的“拦路虎”可能是一个数学问题

什么叫做「可认证感知算法」(Certifiable Perception Algorithm)?它对自动驾驶,或其他机器人(Robotics)方向的研究意义是什么?它的研究难点又是什么? 事实上,「可认证感知算法」最早是一个数学上的概念,在2016年由苏黎世联邦理工学院(ETH)数学系的教授、2018年斯隆研究奖获得者 Afonso S. Bandeira 在“A Note on Probably Certifiably Correct Algorithms”一文中提出。

  • 2021-10-11
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大数据+时代来临

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

  • 2021-10-08
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基于spark的大规模网络流量分类研究??

基于spark的大规模网络流量分类研究

  • 2021-10-22
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基于statcom和lcc-mtdc技术的大规模风电并网技术研究

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  • 2021-10-22
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基于大规模mimo和d2d技术的混合网络能量效率研究

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  • 2021-10-22
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基于干扰对齐的d2d混合网络干扰管理研究??

基于干扰对齐的d2d混合网络干扰管理研究

  • 2021-10-22
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竞争对手分析

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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