发 帖  
经验: 积分:23
总经理 北京龙腾亚太教育咨询有限公司
北京市 丰台区 行业服务/咨询顾问
  • 煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,数字孪生面向煤炭工业互联互通及智能化应用,发挥连接物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用,将在煤炭开采、视频监控、人机交互等方面提供更加实时、智能、高效的服务。 将“数字孪生+5...
    0
    1192次阅读
    0条评论
  • 摘要:逆时偏移作为重要的地震偏移技术,已经成为复杂构造成像的有力工具。地下构造的强衰减体引起地震波 振幅减弱和相位失真,直接影响地下有效油气储层的识别精度,而现有逆时偏移补偿技术具有计算复杂、补偿精度低等不足。为优化计算...
    0
    1123次阅读
    0条评论
  • 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。 随着移动互联网的发展,万物互联成为了可能,这种互联所产生的数据也在爆发式地增长,而且这些数据恰...
    0
    581次阅读
    0条评论
  • 会开发AI的AI:超网络有望让深度学习大众化 超网络(hypernetwork)可以加快训练AI的过程。 编者按:在执行特定类型任务,如图像识别、语音识别等方面,AI已经可以与人类相媲美了,甚至有时候已经超越了人类。但这...
    1
    534次阅读
    0条评论
  • 深度学习与图神经网络学习分享:CNN 经典网络之-ResNet resnet 又叫深度残差网络 图像识别准确率很高,主要作者是国人哦 深度网络的退化问题 深度网络难以训练,梯度消失,梯度爆炸,老生常谈,不多说 resne...
    0
    975次阅读
    0条评论
  • Citadel 的研究人员最近开发了一种深度神经网络(DNNs),可以检测一种称为分布式拒绝服务(DDoS)DNS 放大的网络攻击,然后使用两种不同的算法生成可以欺骗 DNN 的对抗性示例。 近年来,深度学习已证明自己是...
    0
    1107次阅读
    0条评论
  • 这两年人工智能(Artificial Intelligence)领域热闹非凡,不仅科技巨头纷纷发力AI取得技术与产品的突破,还有众多初创企业获得风险资本的青睐,几乎每周都可以看到相关领域初创公司获得投资的报道。Aipha...
    0
    1220次阅读
    0条评论
  • 一、语言表征学习 Language Representation Learning   通过自监督语言模型预训练的语言表征学习已经成为许多NLP系统的一个组成部分。传统的语言建模不利用文本语料库中经常观察到的实体事实,如...
    0
    1827次阅读
    0条评论
  • 9月20日消息,斯坦福大学一项新的研究表明,人工智能可以通过问一些看起来很愚蠢的问题来帮助它们变得更加聪明。研究人员研发的新系统在回答Instagram上的相似问题时,其准确率提高了118%。...
    0
    1804次阅读
    0条评论
  • 作者:李天梅 司小胜 刘翔 裴洪 4.  统计数据驱动的剩余寿命预测 传统统计数据驱动的剩余寿命预测方法通过对设备失效时间数据统计分析, 构造寿命TT的分布函数, 由此设备在tt时刻的剩余寿命即为 T−t|Tt,zT−t...
    0
    1380次阅读
    0条评论
  • 在过去的几年中,神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务(如目标检测、机器翻译和语音识别),如今都已被各种端到端的深度学习范式(例如卷积神经网络(CNN)、长短...
    0
    1276次阅读
    0条评论
  • 源自:自动化学报   作者:李天梅 司小胜 刘翔 裴洪 摘要 面向大数据背景下随机退化设备剩余寿命(Remaining useful life, RUL)预测的现实需求, 结合随机退化设备监测大数据特点及剩余寿命预测不确...
    0
    1261次阅读
    0条评论
  • 源自:信息技术发展司、工信微报                 审核编辑 黄昊宇...
    0
    564次阅读
    0条评论
  • 一、知识图谱概论         1.1知识图谱的起源和历史 1.2知识图谱的发展史——从框架、本体论、语义网、链接数据到知识图谱 1.3知识图谱的本质和价值 1.4知识图谱VS传统知识库VS关系数据库 1.5经典的知识...
    0
    611次阅读
    0条评论
  • 图解:卷积神经网络数学原理解析 源自:数学中国 过去我们已经知道被称为紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组,形成连续的层。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。 图...
    0
    1510次阅读
    0条评论
ta 的专栏

成就与认可

  • 获得 2 次赞同

    获得 0 次收藏
关闭

站长推荐 上一条 /7 下一条

返回顶部