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<align=left>路灯作为城市的公共基础设施，从手动控制开关到自动时控，从单一的照明功能的路灯到多功能化智慧路灯杆，经历了一系列的变化。</align><align=left> 基于自身NB-IoT技术的快速发展，顺舟成功运用于<a href=http://www.shuncom
在石油工程领域，测井数据的准确预测和模拟对于油藏评估和生产优化至关重要。传统方法对于复杂的地质和油藏特征可能存在局限性。然而，近年来，深度学习技术的兴起为测井数据的预测与模拟提供了新的可能性。本文将介绍如何利用深度学习技术应用于测井数据的预测与模拟，并给出相应的代码示例。 数据准备
需要新的通信理论和创新技术来满足5G系统的需求。近些年深度学习范式的发展使引起了学术界和工业界对基于深度学习的无线通信技术的研究，研究结果证实了深度学习技术可以提高无线通信系统的性能，并有潜力应用在物理层进行干扰调整、信道估计和信号检测、信号处理等方面。02深度学习范式深度学习的
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
如果想了解更多Transformer模型的应用原理，可以参考以下链接里的讲解：http://jalammar.github.io/illustrated-transformerTransformer模型的表现超出了所有人的期待。在接下来的几年里，Transfomer会成为大多数序
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无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。
ModelArts：一站式AI开发平台 通过本课程的学习，了解ModelArts的特性、应用场景等，并掌握其申请和调用方法 了解详情 ModelArts自定义镜像 本实验介绍如何使用自定义镜像功能创建notebook、创建训练作业以及部署API服务，通过自定义镜像功能可灵活满足开发者对于AI应用开发环境的定制需求 了解详情
强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来求解最优决策问题。近年来，强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域得到了广泛的应用与实践。本文将详细探讨强化学习算法在这些领域中的具体应用，并介绍一些相关的实践案例。 1. 强化学习在游戏领域的应用与实践 1.1 游戏智能体训练
作为物联网应用技术的核心部分，在航空领域也发挥着重要的作用。以下是物联网智能网关技术在航空领域的应用及其优势： 首先，智能网关可以连接多种不同的设备和传感器，实现数据的采集和传输，从而实现对航空器的实时监测和管理。网关可以连接飞机上的各种传感器，如温度、气压、速度等传感器，对飞机
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
云-网-边-端”全方位的体系架构。本文主要讨论了中移物联网在PGW实时会话业务数据分析与建模方面，利用SparkStreaming和DorisDB进行的探索与实践。并希望我们在实时数仓建模领域的应用实践，能给大家一些启发，也欢迎大家多多交流，给我们提出宝贵的建议。PGW实时会话业
都说物联网技术在农业领域的应用有助于实现精准农业，如土壤监测、气象预报、作物生长监控。 这些应用关乎着各种实际问题，传感器的寿命，数据的稳定性有效性等等。一般农民家里也用不起吧。
Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。
文本分类是一种将文本分为不同类别的技术。深度学习在文本分类中的应用非常广泛，可以实现高精度的文本分类。 情感分析 情感分析是一种对文本情感进行分析的技术。深度学习在情感分析中的应用非常广泛，可以实现高精度的情感分析。 机器翻译 机器翻译是一种将文本从一种语言翻译为另一种语言的技术。深度学习在机器翻译中的应用非常广泛，可以实现高质量的机器翻译。
机械加工技术生产出来的新型传感器。得益于在微米尺寸工作的特性，MEMS可以完成一些传统机械传感器所不能实现的功能。这也成就了MEMS传感器相对于传统传感器的一些优势，例如：体积小、重量轻、功耗低、可靠性高、成本低、适于批量化生产、易于集成等。作为一种微米尺度的机械系统，MEMS中
测训练深度学习模型的能源消耗和二氧化碳排放量。 网址： www.carbontracker.org/ Lasse F. Wolff Anthony 如是说：" 这一领域的开发获得了高速发展。深度学习模型在规模上不断扩大，越来越先进， 目前呈指数级增长。令大多数人意想不到的是：这意味着能源消耗正在随之增加。"
NLP技术在能源领域的前沿应用 1. 引言 能源是支撑社会运转的核心，而随着技术的不断发展，人工智能的崛起为能源领域注入了新的活力。其中，自然语言处理（NLP）技术的应用成为推动能源行业向智能、高效方向发展的关键因素。本文将深入探讨NLP技术在能源领域的多个方面的应用，从智能能
智能投资顾问的应用依据不同的对象，目前主要分为两类，分别针对普通客户和投资机构。 对普通客户，智能投顾系统可以对客户的年龄、消费轨迹、经济基础、风险偏好等指标进行采集，运用机器学习来构建数学模型，为客户提供个性化的金融服务，具有更客观和可靠的优势。
Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。
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