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pytorch常用函数手册(1)

小白学视觉团队由哈尔滨工业大学在读博士创建,主要成员来自哈尔滨工业大学、华中科技大学、香港理工大学、苏黎世联邦理工等。团队成员研究方向聚焦计算机视觉、图像处理、深度学习等领域,热衷于分享相关领域入门知识、前沿进展等。

  • 2025-12-23
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2025年算力电力协同:思考与探索白皮书

“实施一批算力与电力协同项目”作为代表性方向列入我国《加快构建新型电力系统行动方案(2024-2027年)》。本报告针对算力负荷区别于其他常规负荷的特征,按照“为什么要做算力电力协同”“协同什么”、“如何协同”的顺序展开,介绍了我们在算力电力协同方向的思路与探索,目标是充分挖掘算力中心与算力系统中蕴含的灵活性,优化算力负荷用能成本与供能技术,并提升新能源消纳能力,为加快构建新型电力系统提供支撑。

  • 2025-12-23
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2024从领导力角度看生成式AI转型研究报告

生成式 AI 转型是我们这一代人面临的技术奇迹。在 Udemy Business 平台上,仅在 2023 年第一季度,美国用户 ChatGPT 学习的消费量就 飙升了 5,226%。这种激增表 明,学习生成式 AI 技能对于跟上我们在职场看到的广泛变化而言变得越来越重要。 近年来,其他任何技术现象都无法对我们的工作和生活方式产生如此重大而深刻的影 响。“这一大趋势带来系统性、攸关存亡的影响,”普华永道的数据表示,生成式 AI“ 将会改变商业模式,重新定义工作流程并彻底变革整个行业。” 虽然某些角色、行业 和地区可能受到的影响更大,但每个员工都会感受到这些巨大转变所带来的震撼。这 意味着对于当今的领导者而言,没有其他任何主题比这更重要了。

  • 2025-12-23
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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
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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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中服云工业物联网平台数字孪生版技术原理与功能介绍

中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。

  • 2025-11-24
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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华为数字化转型之道

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,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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