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建筑企业如何通过精益建造打造核心竞争力?
近年来,受逆全球化、政治局势紧张和疫情蔓延等各种复杂因素影响,中国乃至全球经济面临新的下行压力,建筑企业面临的生存困境更为严峻,竞争也将越来越激烈。据中国建筑业协会发布的《2021年建筑业发展统计分析》报告显示,建筑业产值利润率为2.92%,跌破3%,为近10年最低。建筑企业要想生存和发展,亟需努力打造自身的核心竞争力。而推行精益建造,就是建筑企业打造核心竞争力非常有效的方法。
用户1332428
2023-03-28
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碳达峰背景下的水利水电工程市场分析
2021年水利水电工程市场[1]投资额约8564亿元,其中全国水利建设投资7576亿元,水电工程投资988亿元。2017年-2022年,水利水电工程投资额预计整体将呈“W”型,可以看到2018年较2017年出现较大降幅,2019年-2020年呈增长态势。2021年,水利水电工程投资额从2020年最高点9258.7亿元大幅降至8564亿元。2022年水利水电工程市场投资预计将再次超过9000亿元。
用户1332428
2023-03-28
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施工项目组织精益化
施工项目组织,是为实现施工项目目标而系统地将人们组织在一起。施工项目组织精益化是以精益思想为指导,通过精益组织管理,实现精益建造。
用户1332428
2023-03-28
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企管云:建筑企业数字化转型存在的主要问题及成因
在“数字时代”的大背景下,无论是出于满足客户需求还是寻求竞争优势,数字化转型都已成为企业发展的必经之路。企业数字化转型的核心本质是利用数字化技术的“复制”、“链接”、“模拟”、“反馈”等优势,通过将企业业务数字化,实现“转型升级”的目的。需要认识到数字化转型仍与历史上的大多转型实践一样,具有曲折反复的特点。企业需要明确数字化仅是帮助企业转型的有效方式之一,而非解决所有问题的万能方案。数字化转型与历史上所有转型一样,具有曲折反复的特点,因此需要回归企业的本质,从 “降本、增收、提效”等企业核心目标出发,合理预期、科学布局,思考如何选型、如何组织、如何实施。
用户1332428
2023-03-28
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企管云:建筑企业数字化转型经验总结
建筑企业在决定进行数字化转型时需要选择适合自身发展及行业属性的工具。中小型建筑企业可以直接采用云部署、快捷易用的SaaS和aPaaS产品,是开启数字化的低成本选项。已经具备一定信息化基础的大型建筑企业可以在原有ERP、CRM、OA、HR系统上进行升级,增强企业数字化能力,还可以根据其核心需求部署云原生架构、IoT技术和数字中台等。
用户1332428
2023-03-28
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推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标
最近阅读论文的过程中,发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门,今天我们就来系统的总结一下,这些指标有的适用于二分类问题,有的适用于对推荐列表topk的评价。
用户1332428
2023-03-28
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只需单插槽的空间,即可拥有极致的视觉计算性能
Pascal是首个支持像素级图形优先的GPU架构,它可以让GPU以更快的速度和更小的性能完成抢占。简言之,为了使重要工作可以快速完成,GPU会选择关闭不太重要的工作,让重要工作优先处理。
用户1332428
2023-03-28
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推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索,包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目,背后也是基于强化学习算法。本文,我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。
用户1332428
2023-03-28
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全球首款光线追踪GPU
NVIDIA® Quadro RTX™ 6000 使用 NVIDIA Turing™ 架构及 NVIDIA RTX™ 平台,为专业工作流程带来电脑绘图领域十余年来最重大的进步。设计师和艺术家现在可以利用硬体加速光线追踪,深度学习,和高级着色的强大功能,大幅提高生产力,并以前所未有的速度创作出色的内容。
用户1332428
2023-03-28
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推荐系统遇上深度学习(十四)--强化学习与推荐系统的强强联合!
之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容,二者能否联系起来呢!今天阅读了一篇论文,题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合,也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个简单的介绍,希望对大家有所启发。
用户1332428
2023-03-28
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Tesla P100
将人工智能应用于自动驾驶汽车,预测未来气候,研发治疗癌症的新型药物,这些都是如今需要克服的全球重大挑战,但是,必须进行海量的计算才能实现相应目标。当今的数据中心依赖大量互连的通用计算节点,在性能方面难以驱动重要的高性能计算 (HPC) 和超大规模工作负载。
用户1332428
2023-03-28
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推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现
上一篇中介绍了Bandit算法,并介绍了几种简单的实现,如 Epsilon-Greedy算法,Thompson sampling算法和UCB算法。
用户1332428
2023-03-28
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最先进单插槽专业绘图解决方案
Quadro RTX 4000将NVIDIA Turing GPU架构与最新的内存和显示技术相结合,以单插槽PCI-e结构提供最佳性能和功能。 享受更大的流畅性与如照片真实感渲染,体验启用AI-应用更快的性能和创建详细的,栩栩如生的虚拟现实体验。更具成本效益和更加广泛与弹性的工作站机箱配置。
用户1332428
2023-03-28
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推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法
Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。
用户1332428
2023-03-28
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全球首颗光线追踪绘图处理器
NVIDIA® Quadro RTX™ 8000 使用 NVIDIA Turing™ 架构及 NVIDIA RTX™ 平台,为专业工作流程带来计算机绘图领域十余年来最重大的进步。设计师和艺术家现在可以利用硬件加速光线追踪,深度学习,和高级着色的强大功能,大幅提高生产力,并以前所未有的速度创作出色的内容。
用户1332428
2023-03-28
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最强大的人工智能系统 | NVIDIA DGX-2
NVIDIA DGX-2 是 NVIDIA 首款 2-petaFLOPS 系统,它整合了 16 个完全互联的 GPU,使深度学习性能提升 10 倍,突破了人工智能速度和规模的障碍。它采用 NVIDIA® DGX™ 软件和基于 NVIDIA NVSwitch 技术构建的可扩展架构,可以帮您应对众多复杂的人工智能挑战.
用户1332428
2023-03-28
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windows下使用word2vec训练维基百科中文语料全攻略!(三
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练,无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人,都需要将文字转化为词向量,时下最火的词向量训练模型是word2vec,所以,今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。
用户1332428
2023-03-28
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深度强化学习-DDPG算法原理和实现
基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态,计算采取每个动作的价值,然后根据价值贪心的选择动作。如果我们省略中间的步骤,即直接根据当前的状态来选择动作。基于这种思想我们就引出了强化学习中另一类很重要的算法,即策略梯度(Policy Gradient)。之前我们已经介绍过策略梯度的基本思想和实现了,大家可以有选择的进行预习和复习:
用户1332428
2023-03-28
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Pandas-Series知识点总结
根据list pandas有两种主要的数据结构,第一种是Series,是一种类似于一维数组的数据结构,它由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成。我们可以直接根据list来生成一个Series。
用户1332428
2023-03-28
2740
Numpy基础知识点汇总
1)ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
用户1332428
2023-03-28
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