“好房子”的智能化探索,华为和保利为行业做了示范|运维|智能控制...
选择什么样的伙伴,可以说是一道必答题。保利发展最终给出的答案,就是和华为签署战略协议,选择了当前全屋智能赛道最有权威的合作伙伴。个中原因可以追溯到2024年6月“住博会”期间,华为作为牵头单位的“全屋智能重点实验室”正式揭牌,成为国内最重要、最权威的部级全屋智能空间实验室,担纲了打造优质全屋智能解决方...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
到这里可能就是咱们技术同学比较熟悉的领域了,背景是啥,难点是啥,我选了什么方案去解决。难点或问题扩大规模数据量1.互联网有版权的数据太少了。绝大部分数据都存在版权隐患2.互联网真人互动产生的数据有上限,且目前文本域快走到头了3.互联网数据平均质量太差。之前有研究表明,低质量数据多了会降低大模型...
再好的路线和规划,记不住单词都白搭!
同样是选择题,《1000词》里是二选一,《2000词》是四选一,且ABCD四个选项都分别对应了本单元的重点词汇,真狠!同样是填词游戏,《1000词》里,描述就是答案;《4000词》里,回答出正确的问题,才是答案。所以三个套系即使有重复个别单词,也不影响学习。作为经典词汇书,它改版可能性很小。虽然我也会返团...
引钙入骨的最佳选择是维生素K2?现实是这样的
更有意思的是,在《0~14岁儿童骨骼发育与维生素K的关联研究》这篇文献中,骨骼发育异常组的儿童中维生素K2<0.1ng/mL的占比是66.8%,而在骨骼发育正常组的儿童中维生素K2<0.1ng/mL的占比也达到了61.2%,这5.6%的差异究竟在儿童骨健康中起到多大的作用,是否还存在除了维生素K2以外的其他因素的参与,两组病例中维生素...
公元1021年:“解决问题的高手”丁谓,为何背负骂名?
那好,就带着这个问题,我们穿越到公元1021年,先来好好认识认识这位当朝宰相丁谓。一个“天才”样本你要是细看丁谓的资料,可能会和我一样,先被这个人的智力惊艳到。关于丁谓的聪明,有些材料,我就不跟你展开了,什么神童啊,三岁就能背诗啊,被前辈玩命夸奖,说他的文章写得跟六经似的那么好啊,跟韩愈柳宗元不...
尚普咨询解答消费者调研服务的常见问题
消费者调研是指通过设计和实施一系列的数据收集和分析方法,系统地收集和处理有关消费者的信息,以回答特定的研究问题或目标的过程(www.e993.com)2024年10月21日。消费者调研的对象可以是现有的或潜在的消费者,也可以是特定的消费者细分群体或个体。消费者调研的内容可以涉及消费者的购买行为、使用习惯、生活轨迹、消费场景、表述话语等。消费者调研...
从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
1、选择分裂特征这是构建决策树时最核心的问题。每次选择何种特征来分裂数据集,决定了决策树的结构和性能。选择合适的特征可以使得数据集在分裂后尽可能“纯净”,即每个分支中的样本尽可能属于同一个类别。常见的分裂标准包括:信息增益(InformationGain):衡量通过某个特征进行分裂后,数据集的熵(不确定性)降低了...
通用人工智能:是什么?如何测试?如何实现?
从直觉出发下定义仅是辨析概念的起点,更多的工作其实是在为提出的定义做辩护,即为什么这一特性是不可丢弃的而其他的不那么紧要、为什么这种描述更合理而不采用那种、这里的词语是什么意思而不要模棱两可,等等。由此可见,为AGI下定义很大程度上是哲学问题。给AGI下定义当然不可能一蹴而就。随着研究进行,定义可能被不...
...成因未定怎么处理,如何处理和田玉鉴定证书上的颜色成因未定问题?
总结来说,和田玉的表层颜色成因未定并不意味着是一种质量问题。它只是说明了和田玉的颜色成因可能比较复杂,无法简单地归类为成矿矿石或杂质所致。通过综合考虑和科学测试,鉴定师可以尽可能准确地判断和田玉的颜色成因。作为一名和田玉商家,我会对客户进行详细的解释,帮助他们更好地理解和田玉的特性和鉴定过程。无论...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
另一个可能面临的问题是,数据集中的图像子集没有任何标签。这可能是由于:注释过程中的疏忽手工标签工作的规模令人望而却步自动检测算法无法识别图像中的相关特征当数据集的一部分没有标签时,缺少标签会产生有偏差的训练过程。在这里,深度学习模型暴露于数据分布的不完整表示,导致模型在应用于未标记数据时表现不佳...