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人工智能入门

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人工智能时代的新海康,“算法+芯片+应用”的新生态人工智能时代的新海康,“算法+芯片+应 用”的新生态 [Table_Summary] 投资要点:  人工智能化是安防监控行业发展的必然趋势。我...

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计算机行业人工智能月报2018年2月期:政策利好不断

计算机行业人工智能月报2018年2月期:政策利好不断,工业医疗芯片受资本关注2 月 26 日新华社发文呼唤中国资本市场的“BATJ 梦”之后,2 月底多家媒体 报道,监管层对券商作出指导,包括人工智...

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计算机:人工智能芯片研发攻略:芯际争霸人工智能将推动新一轮计算革命。深度学习需要海量数据并行运算,传统计 算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。因此,深度学习需要更适 应此类算法的新的底层硬...

电子行业-人工智能芯片-AI巨轮的引擎

电子行业-人工智能芯片-AI巨轮的引擎报告起因  近日,Google 公布其第二代 TPU 产品,Apple 也宣称正在研发一款名为“苹 果神经引擎(Apple Neural Engine)”的...

机制主义人工智能理论——一种通用的人工智能理论

现行人工智能研究取得了许多进展,但存在“深度上浅层化、广度上碎片化和体系上封闭化”的重要缺陷。这不是改进算法或者提高硬件性能所能解决的问题,而是要在科学观方法论上寻找根源。本文依据“科学观→方法论→研...

人工智能与神经网络在电力系统中的应用

摘要:本文论述了人工智能和神经网络在电力工程学中的应用。它第一次报道有人工智能已应用于电力系统领域。然后总结了人工智能技术的应用,并提出建议,改进现有的人工智能设备工具。在此之后,本文着重于探讨神经网...

图文解读《人工智能标准化白皮书(2018版)》

1月18日,召开国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立大会,在会上,国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨询组,负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。发布了《人工智...

大数据

大数据及其隐私保护

根 据维 基百科的定义,大 数 据(big data)是指一个特殊的数据集,其足够大 而复杂,并且传统的数据处理应用软件不 能对它进行有效处理。大数据面临的挑战 包括大数据的获取、存储、管理...

SJ_T 11788-2021 大数据从业人员能力要求

SJ_T 11788-2021 大数据从业人员能力要求 本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。...

SJ 30034-2018 军工大数据系统通用要求

范围 本标准规定了军工大数据系统的框架、功能要求及非功能要求等内容。 本标准适用于在国防科技工业科研、生产、保障、管理过程中,为提升能力而建设的各类军工大数据系统,可作为军工大数据系统设计、选型、...

大数据分析的推荐算法

最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡(McKinsey)。2011年,麦肯锡在题为《Big data: The next frontier for innovation, co...

科学大数据管理:概念、技术与系统

近年来,随着越来越多的大科学装置的建设和重大科学实验的开展,科学研究进入到一个前所未有的大数据时代.大数据时代科学研究是一个大科学、大需求、大数据、大计算、大发现的过程,研发一个支持科学大数据全生命周...

基于Python的大数据审计方法探讨

随着大数据技术的发展,各行业的信息化程度大大提高,审计工作涉及行业广,这就要求审计工作必须发展大数据技术。近年来相关文件也做出了指示,如《国务院关于加强审计工作的意见》在2014年10月提出要在审计实...

基于云计算和物联网的网络大数据技术研究

为了使网络大数据应用的范围更广,更大程度地提高网络数据存储与管理精度,减少网络数据处理与控制的时间,需要对网络大数据进行研究;当前的网络大数据研究方法多是采用Hadoop基础架构对网络大数据进行研究,...

大数据分析的无限深度神经网络方法

摘要 深度神经网络(deep neural networks,DNNs)及其学习算法,作为成功的大数据分析方法,已为学术界和工业界所熟知,与传统方法相比,深度学习方法以数据驱动、能自动地从数据中提取特...

大数据物联网信息交互与数据感知

数字化、网络化、智能化已经成为工业4.0的主要发展趋势,其中大数据和工业物联网作为主要组成部分在中国制造业转型升级过程中扮演着重要的角色.为了能够达到进一步加快信息化和工业化深度融合,提高传统产业升级...

医疗大数据分析深入浅出

医疗大数据是相对于一般数据而言,指的是人们从大数据软件分析、管理、捕捉大容量数据,以达到对大数据分析获得新的认知,从而创造新的价值的来源。医疗大数据呈现这互相矛盾的两个特征,个人信息更加模糊也更加明晰...

大模型

DIY开发—EDA-aibox,可离线本地运行AI大模型盒子资料包

项目简介:本项目基于泰山派RK3566构建,是一个可以离线本地运行的AI大模型盒子,并通过语音控制灯光获取天气等等,这是一个无需联网、无需API、无需付费的纯本地大模型案例,支持主流小参数大模型部署D...

2025年AI大模型能力大比拼

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数字政府AI大模型场景应用可行性研究报告

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达观大模型介绍

“达观大模型”是由达观数据自主研发的新一代通用人工智能大模型体系,具备文本、代码、图像等多模态理解与生成能力,面向企业级智能化应用场景,强调任务驱动与行业落地的深度融合...

DeepSeek从入门到精通教程,清华大学出的

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预测咖啡店最多利润的作用主要体现在以下几个方面‌:‌帮助制定合理的定价策略‌:通过预测咖啡店的最多利润,可以计算出产品的成本和预期的毛利率,从而确定合理的售价。例如,如果成本是100元,希望有30%的...

小波变换模极大值的扩散模型

本内容详细介绍了小波变换模极大值的扩散模型,欢迎大家下载,希望对大家学习有所帮助...

深度学习

[源代码]深度学习实战手册 R语言版

使用R语言和深度学习库TensorFlow、H2O和MXNet构建不同的深度学习模型的方法和原理,介绍如何在 R 中配置不同的深度学习库以及如何构建神经网络;卷积神经网络、自动编码器、生成模型、循环神...

基于深度学习方法的道路场景车辆目标检测研究

车辆与道路作为交通运输的主要载体,掌握其大范围、全路域的数量及分布特征能够实时获取交通信息,对建设智慧城市意义重大。由于目前地面传感器监测成本高,传统检测技术已不能满足交通信息监测的需求,而近年来迅速...

基于深度学习的视频预测研究综述

近年来,深度学习算法在众多有监督学习问题上取得了卓越的成果,其在精度、效率和智能化等方面的性能远超传统机器学习算法,部分甚至超越了人类水平。当前,深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、...

深度学习的研究与发展

针对以往浅层学习对特征表达能力不足和特征维度过多导致的维数灾难等现象,深度学习通过所特有的层次结构和其能够从低等级特征中提取高等级特征很好地解决了这些问题,并给人工智能带来了新的希望.首先介绍了深度学...

面向自然语言处理的深度学习研究

近年来,深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展,但是在同属人类认知范畴的自然语言处理任务中,研究还未取得重大突破.本文首先从深度学习的应用动机、首要任务及基本框架等角度介绍了深度学习的基本概念;...

基于深度学习的图像超分辨率复原研究进展

图像超分辨率复原(Super resolution restoration,SR)技术是图像处理领域的研究热点,在视频监控、图像处理、刑侦分析等领域具有广泛的应用需求.近年来,深度学习在多媒体处理领域...

医学图像分析深度学习方法研究与挑战

深度学习(Deep learning,DL),特别是深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几...

深度学习萤火虫算法

为克服萤火虫算法全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,本文提出深度学习萤火虫算法.算法采用随机吸引模型,萤火虫随机选择一个粒子学习,根据历史最优位置构建广义中心粒子,对其进行一定次数的单维深度学习,学习后...

深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望

目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展....

深度学习的基本理论与方法

深度学习的基本理论与方法,包括:概述、动机、深度学习简介、深度学习的训练过程、深度学习的具体模型及方法 、深度学习的性能比较 、深度学习的应用等。用...

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