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深度学习常用术语

所谓监督学习,就是先利用有标签的训练数据学习得到一个模型,然后使用这个模型对新样本进行预测。在本质上,监督学习的目标在于,构建一个由输入到输出的映射,该映射用模型来表示。

  • 2025-12-23
  • 阅读214
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《白话机器学习的数学》原版PDF+立石贤吾

SmartNews公司的机器学习工程师。从日本佐贺大学毕业后曾就职于数家开发公司,并于2014年入职LINE Fukuoka,在该公司于日本福冈市成立的数据分析和机器学习团队中,负责利用机器学习开发推荐系统、文本分类等产品,并担任团队负责人。2019年入职SmartNews公司,担任现职。

  • 2025-12-23
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中服云工业物联平台火山地震监测解决方案

中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商,其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求

  • 2025-12-05
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不平衡/不对中/松动/磨损/共振等故障如何辨别?25类设备故障振动频谱特征速览

如果机器失去平衡我们将得到频率等于转速的正弦时域波形,在转速频率(1X)处有一个高峰。最简单的不平衡模型是将转动轴的重心简化到一个点。这种不平衡称为静态不平衡,因为即使是在旋转体不旋转的情况下也能够表现出来,如果将其放在没有摩擦的轴承中间,重心位置将自动回转到最低位置。静态不平衡将会在旋转轴的两个承载轴承上产生一个1X频率的作用力,作用于两个轴承上的作用力的方向总是相同。从这两个轴承上采集到的振动信号同相。

  • 2025-11-24
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中国移动云终端算力终端产品自皮书

为加快构建 “连接+算力+能力”新型信息服务体系,牵引产业创新研发、推动云终端·算力终端产品发展,编写相关产品白皮书,面向产业广泛开展生态合作,加快引入符合中国移动算力业务发展需求的终端产品,构建云终端·算力终端产品体系、规范管理,为中国移动市场发展筑牢终端产品基础。

  • 2025-11-18
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2025年智能体驱动的大模型系统工程与产业实践解读报告

地方政府陆续出台相关政策,支持各行业发展人工智能大模型、智能体相关研究,并逐步提升对智能体建设的关注程度,培伴随人工智能发展,国家、育人工智能应用服务商。

  • 2025-11-07
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2025年智慧图书馆AI馆员应用白皮书

在人类文明的漫长演进中,图书馆始终以知识灯塔的姿态矗立——从古代两河流域 的泥板档案库到中世纪修道院的手抄本藏书室,从工业革命时期的公共阅览室到数字时 代的全域资源中心,它的形态随技术浪潮不断迭代,但其“为人连接知识”的核心使命从 未动摇。进入 21 世纪第三个十年,当数字原生代成为用户主体、海量信息呈指数级增 长、人工智能技术实现突破性跃迁,图书馆服务体系正站在前所未有的变革节点上。

  • 2025-11-07
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2025年亚马逊AWS全栈AI战略:从自研芯片、投资Anthropic到顶层应用布局分析报告

云计算是一种通过互联网按需交付IT资源和应用的服务模式,具有较大的灵活性、可扩展性和成本效益。云计算(CloudComputing)是一种通过互联网按需交付IT资源和应用的服务模式,使用电力或自来水一样使用公共事业服务,使得企业客户无需自建发电厂或水库(即购买和维护昂贵的物理服务器、存储设备和数据中心),而是可以直接从云服务提供商,如亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云,那里租用计算能力、存储空间、数据库等资源,并根据实际使用量付费。这种模式的核心优势在于提供了较大的灵活性、可扩展性和成本效益,使企业和个人能够更专注于业务创新,而将复杂的IT基础设施管理交给云服务商。

  • 2025-11-07
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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