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  • 如今,互联网已成为人与人之间交流沟通、传递信息的一条纽带,互联网技术也已然变得相当成熟。在此基础上,我们是否也能做到人与物甚至物物之间都能进行信息交互?于是,基于互联网技术的物联网应运而生。早在1999年,中国就提出过类...
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  • 2019年2月5号, 德国经济和能源部长阿尔特迈尔公布了自己起草的国家工业战略2030,并表示希望可以在接下来的时间里推动这一草案落地,以帮助德国以及欧洲国家在面对愈演愈烈的全球化,创新加速和扩张的工业保护主义时能够保持...
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  • 2月21日,由工业和信息化部指导,中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟(AII)联合主办的2019工业互联网峰会在北京国家会议中心开幕。本次会议旨在贯彻落实党的十九大报告提出的“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深...
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  • 2月21日-22日,由工业和信息化部指导,中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、中国通信学会联合主办的2019工业互联网峰会在北京召开。本届峰会以“智联赋能 融通创新”为主题,全方位展示工业互联网最新动态、关键技术及产...
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  • 日前,中国证监会发布《关于在上海证券交易所设立科创板并试点注册制的实施意见》(以下简称《实施意见》)。同时就《科创板首次公开发行股票注册管理办法(试行)》(以下简称《注册管理办法》)、《科创板上市公司持续监管办法(试行)...
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  • 无论是提供商品还是服务,用户画像都是数据挖掘工作的重要一环。一个准确和完整的用户画像甚至可以说是许多互联网公司赖以生存的宝贵财富。我们也已经听过了无数用户画像的神奇功能和成功案例,比如亚马逊、淘宝的机器学习团队使用用户的...
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  • 在上周的格物汇文章中,我们给大家介绍过,目前国内外主流工业互联网平台几乎都是采用时序数据库来承接海量涌入的工业数据。那为什么强大的Oracle、PostgreSQL 等传统关系型数据库搞不定时序数据?为什么不用HBase...
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  • 在格物汇之前的文章中,我们系统性的介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析PCA与线性判别分析LDA的原理、应用场景,以及这两种算法的局限性和改进方法。今天的格物汇要给大家介绍一种新的机器学习算法——流形学习。流形学习流形...
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  • 时间是公平的,时间也是不公平的。公平在于时间对于所有人都是一样,不偏不倚;不公平在于随着时间的推移,事物发展的结果有可能大不相同。摩尔定律告诉我们,当事物进入正常轨道后,其发展的速度将呈现出指数级的增长。芯片如此,网络如...
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  • 在格物汇之前的文章中,我们讨论了特征抽取的经典算法——主成分分析PCA与线性判别分析LDA的原理与应用场景。PCA是一种无监督的降维方法,寻找的是让数据方差最大的一种映射;LDA是一种有监督的降维方法,寻找的是让数据分类...
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  • 当前,全球制造业正加快迈向数字化、智能化时代,智能制造对制造业竞争力的影响越来越大。一般来讲,智能制造就是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造。而要实现这一点,离不开一个强大的的计算机集成制造平台(CIM)...
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  • 格物汇之前刊发的《工业大数据处理领域的网红Apache Spark》中提到,在中国制造2025的技术路线图中,工业大数据是作为重要突破点来规划的,而在未来的十年,以数据为核心构建的智能化体系会成为支撑智能制造和工业互联网...
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  • 在之前的格物汇文章中,我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析(PCA),了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转,尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大,并且让原数据与新映射的数据在距离的变化上尽可能小。...
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  • 格物汇之前刊发的《工业互联网平台赋能制造业,需根据企业现状量体裁衣》一文中曾提到,工业互联网平台基于网络基础设施从水平化业务扩展和纵向化系统集成两个方面赋能制造业,处在不同发展阶段的制造类企业应各有偏重地借助平台的使能作...
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  • 之前格物汇的文章给大家介绍过,随着近几年大数据技术的普及,企业可以获取海量数据,但是这些海量数据带给我们更多信息的同时,也带来了更多的噪音和异常数据,如何降维去噪成为很多企业关注的焦点。而特征抽取和特征选择都是降维的重要...
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