四大会计师事务所之一的普华永道(PwC)发布了多份解读机器学习基础的图表,其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读,机器之心对这些图表进行了编译和拆分,分三大部分对这些内容进行了呈现,希望能帮助你进一步扩展阅读。
aps模式、算法、用途、价值
三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。 三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。
研究边端融合的深度模型终端情境自适应问题. 提出边端融合增强的模型压缩方法(X-ADMM),利用模型压缩技术简化模型结构,以层为粒度寻找模型最佳分割点,协同边端设备提高运行效率. 为了实现模型分割的动态自适应,提出基于图的自适应深度模型手术刀算法(GADS). 当模型运行情境(如存储、电量、带宽等)发生变化时,优先在邻近分割状态中快速搜索最能满足资源约束的分割点,实现快速自适应调整. 实验结果表明,该模型平均在 0.1 ms 内实现了模型分割点的自适应调优,在保证模型精度下降不超过 2.5% 的情况下,运行总时延最高下降了 56.65%.
霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。采用朴素贝叶斯算法计算了在给定稻谷含水率、温度、储藏时间条件下稻谷发生霉变的概率,并对其进行分类预测,形成一个稻谷霉变的概率预测模型,可以应用于粮情判断中。
当-个系统只涉及数值(低层)数据,含有模式识别部分,不应用人工智能意义上的知识,而且能够呈现出(1)计算适应性;(2)计算容错性;(3)接近人的速度;gein.com(4)误差率与人相近,则该系统就是计算智能系统。当一个智能计算系统以非数值方式加上知识(精品)值,即成为人工智能系统。
目的 构建基于机器学习算法的肝硬化相关肝性脑病预测模型。方法 采用横断面研究方法,收集2019年6月-2020年6月于重庆市7家医疗机构就诊的1498例肝硬化患者,依据是否发生肝性脑病分为肝性脑病组(n=285)与非肝性脑病组(n=1213)。随机抽取70%(1048例)患者的临床资料作为训练集构建预测模型,其余30%(450例)作为测试集进行内部验证。采用单因素logistic回归筛选输入指标,应用基于机器学习的logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost算法构建诊断预测模型,比较4种方法构建的模型对肝硬化相关肝性脑病的预测诊断价值。结果 Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型均提示,凝血酶原活动度(OR=0.933,95% CI 0.921~0.946)、年龄(OR=1.045,95% CI 1.029~1.061)、全血钠(OR=0.964,95% CI 0.928~1.000)及尿素氮(OR=1.063,95% CI 1.022~1.105)是肝性脑病的重要影响因素。Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型的灵敏度分别为0.843、0.904、0.759、0.892,特异度分别为0.785、0.695、0.717、0.706,AUC分别为0.875、0.883、0.767、0.847。结论 基于机器学习算法建立的肝硬化相关肝性脑病风险预测模型具有较高的诊断价值,其中Logistic回归模型和随机森林模型的诊断效能优于决策树模型和XGBoost模型。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。经典的神经网络结构,分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。
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基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化,信息化,物联网等应用而开发的高性价比物联网网关,具有透传、边缘采集,数据定时上报,数据变化上报,远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元(共享服务中心SSC),共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务,设有专门的管理机构,目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
5G, 助力工业园区智慧化升级, 满足不同用户应用场景需求, 高便捷、 快响应、 超高速、 高可靠 5G结合新一代信息化技术, 实现与园区不同智慧应用场景需求深度结合、 沉浸式智慧应用
如今信息化应用深入到一定程度,已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段,自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
随着 2015 年《巴黎协定》的通过,世界各国领导人强调必须在本世纪末将全球温升控制在 1.5℃以 内,以遏制气候变化的负面影响。中国的目标是在 2030 年前实现碳达峰,并在 2060 年前实现碳中和。 欧盟的约束性目标是到 2050 年实现气候中和。实现这些目标需要对能源系统进行重大改革,包括基础设 施、规划和监管,以及各能源部门的协调发展。这意味着未来几十年,全球能源系统都将经历深刻转型。 在这一转型阶段,可变可再生能源(VRE)的占比逐渐提升,技术不确定性带来了新的风险,需要重新 定义能源安全的概念
随着人工智能(AI)技术的兴起,大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务,但在医疗、金融等专业领域中,由于缺乏行业知识,无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此,需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作,共同开发行业大模型。例如,百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说,直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。
物联网项目(loT项目)可以最好地描述为通过使用互联网连接的物理对象。这项最新的技术进步已经与人类保持互动,因为它已经展示了它的效率。
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