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机器学习理论基础到底有多可靠？

理论理解程度低的方法在实现时通常会采用启发式方法或大量试错法；理论理解程度高的方法往往具有公式化的实现，具有强大的理论基础和可预测的结果。较简单的方法（例如线性回归）具有较低的理论上限，而更复杂的方法（例如深度学习）具有更高的理论上限。当谈到一个领域内文献的深度和完整性时，则根据该领域假设的理论上限来评估该领域，这在一定程度上依赖于直觉。

  • 2022-03-09
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一文梳理深度学习算法演进

如果说高德纳的著作奠定了第一代计算机算法，那么传统机器学习则扩展出第二代，而近十年崛起的深度学习则是传统机器学习上进一步发展的第三代算法。深度学习算法的魅力在于它核心逻辑的简单且通用。 在人类历史上，可能没有哪个方向的技术能在如此短的时间内吸引如此多的人投入其中，也没有哪个技术在如此短的时间被应用在如此多的场景。深度学习算法这过去6年可能说不上产生了多么重大的突破，但是产量绝对是惊人的，也给我们带来了许多意想不到的惊喜。 回顾2015年到2021年，个人期间有幸参与了语音、视觉、NLP和推荐排序等几个领域。其中一部分是以直接算法应用研究角度，还有一部分是从框架系统支撑视角。部分工作是算法预研，还有部分成果应用在语音搜索，医疗影像，推荐系统等业务。 这篇文章更多是结合自己实践经历，通过一些业界经典成果回顾了过去6年在深度学习算法方向上的技术迭代。最后做了一些归纳总结和展望。

  • 2022-03-09
  • 阅读112
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中美人工智能竞争现状对比分析及启示

人工智能是驱动经济和社会发展的重要力量，具有巨大的应用价值，是各国争相布局的战略领域。本文旨在从宏观和微观两个角度对中美两国在人工智能领域的竞争现状进行了详细对比，分析各自的优势与不足，并对我国人工智能的发展提出有效建议。在宏观角度，梳理和分析中美两国人工智能的政策战略，对比两国国家层面的发展规划。在微观角度，从科研现状、产业发展、人才支撑、硬件基础、市场应用、数据规模六个指标维度比较中美人工智能的具体发展现状以及各自存在的竞争优势。研究发现，美国当前依然保持着世界人工智能发展的总体领先地位，尤其是在高质量研发、高质量人才、人工智能芯片、融资环境等方面具有相当大的优势。中国在研发总量上远超美国，在超级计算机数量、人工智能应用、数据等方面表现更为优异。未来，中国要不断吸引全世界的高精尖人才，制定激励举措鼓励研究人员进行高质量的研究。此外，建立大学、研究机构与企业之间的桥梁，加强三者间的深度交流与合作，加速关键领域的突破。

  • 2022-03-15
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能源数字化转型的大趋势下，十大能源央企的布局

“ 数字化+可再生能源”时代大趋势，能源电力企业如何未雨绸缪占领先机？在“碳达峰、碳中和”目标下，“十四五”期间如何抓住数字化转型的机遇，建设世界一流能源企业？ 面对企业数字化转型的大趋势， 国家电网、南方电网、中国大唐、中国华能、中国电建、华润集团、中广核、中国石油、中国石化、中国海油这十大能源央企将这样布局谋篇：

  • 2022-03-09
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国企数字化转型的挑战与路径

国有企业在数字化转型方面承担了重要的责任和使命。2020年，国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确了国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措，开启了国有企业数字化转型的新篇章。

  • 2022-03-15
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2022年元宇宙的十大发展趋势

截止2021年底，我们看到被称为BAT元老的百度推出了首个国产元宇宙产品“希壤”，百度副总裁马杰表示依托百度大脑在视觉、语音、自然语言理解领域的领先能力和百度智能云的算力，“希壤”在国内率先实现了10万人同屏互动和“万人演唱会级”真实声效还原。

  • 2022-03-09
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数字化工厂详细解决方案全面解读

制造业进入到全新的数字化时代，需要构建新型智能工厂、数字化工厂与智能车间以助力传统产业智能制造升级，将新一代信息技术贯穿到设计、工艺、生产、物流等各个环节。目的是完善创新体系、提升产品质量、推行绿色制造、增强核心竞争力、发展现代化客户体验。以恒大新能源汽车智慧工厂构建与运营的实践为例，对数字化信息技术与传统制造产业创新融合应用实例展开研究，分析了构建数字化工厂的目的、数字化工厂总体设计、数字化工厂建设路径要素，以期为我国制造业的转型升级之路提供参考。

  • 2022-03-09
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数据资产管理的5个步骤和6个要素

数据资产（Data Asset）是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。在组织中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据资源。

  • 2022-03-09
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