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基于ERP的高速公路机电设备维修_蒋鸿霖

机电设备的稳定运行是高速公路得以全天候安全畅通的重要前提,良好的机电设备有利于高速公路安全秩序的 维护,给高速公路运营管理部门带来社会和经济利益。

  • 2021-02-09
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人人必须要知道的语义分割模型:DeepLabv3+

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框。

  • 2021-02-09
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机器学习

从不通视角对机器学习进行了分类介绍,通过本文档的学习,可以基本了解机器学习的内涵和外延

  • 2021-02-09
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深度迁移学习方法的基本思路

随着迁移学习方法的大行其道,越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比,深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果,并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习,所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。(1)能够自动化地提取更具表现力的特征。(2)满足了实际应用中的端到端(End-to-End)需求。

  • 2021-02-09
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ICLR2021自蒸馏方法SEED:显著提升小模型性能

本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题,作者通过实证发现:对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展,然这些方法在小模型上的表现并不好。为解决上述问题,本文提出了一种新的学习框架:自监督蒸馏(SElf-SupErvised Distillation, SEED),它通过自监督方式(SSL)将老师模型的知识表达能力迁移给学生模型。不同于直接在无监督数据上的直接学习,我们训练学生模型去模拟老师模型在一组示例上的相似度得分分布。

  • 2021-02-09
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自动驾驶出租车动态合乘效益仿真分析

自动驾驶出租车共享出行是未来变革性的智能交通方式,它将带来前所未有的社会效益。共享订单数(合乘人数)是 影响出行时间、费用、舒适度和运营成本的关键参数,然而鲜有研究对共享人数上限进行分析。为此,文中基于多人共享的路径 规划方法,建立了一个自动驾驶出租车动态合乘的仿真系统。该系统由“搜索”“调度”“等待”3个模型组成,在变化乘车需求的 情况下,对共享人数上限进行了探讨。在深圳市南山区41.25km2 的路网上仿真不同共享人数上限和出行需求情况下的效益, 结果表明,共享模式极大地提高了出行成功率(达到了20%)并降低了总耗时(降低到原来的3%~23%)。当共享人数上限达 到一定值时,合乘效益逐渐收敛。在出行需求较高的情况下(人车比率大于5),共享人数上限设为3~4人时,合乘效益得到最 大优化。实验结果充分说明了多乘客共享出行能够缓解当下“打车难”的问题,且随着出行需求的增加,自动驾驶共享模式相比 传统非共享模式具有更强的鲁棒性。

  • 2021-02-09
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楼宇中耗能设备用户侧控制智慧管家系统

楼宇的耗能设备管理中,常常出现设备设置不当、漏管和错管等现象,这些不当操作造成了能源的巨大浪费。耗能设备偶 尔存在疏忽管理的现象,造成多余运行;亦会偶尔出现设置不合理的情况,使得耗能设备长时间的非必需的高功率运行,以致大量 的能源浪费。借助物联网技术,通过网页进行配置,对用户需求进行智能分析后对楼宇中的耗能设备自动实现智能化管控,节省人 力成本和能耗,增加管理效率。智能管家系统基于耗能设备的用户侧控制,无需对接耗能设备的通讯协议,具有普遍推广意义。

  • 2021-02-09
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设施设备智慧运维管理方案

专为智能楼宇打造的设施设备运维管理方案介绍

  • 2021-02-09
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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