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基于 HTML5 结合互联网+的电力接线图

“互联网+”思维让数据的搜集和获取更加便捷,并且随着大数据的深度开发和应用,数据分析预测对于提升用户体验有非常重要的价值,同时也为不同行业、不同领域的合作提供了更广阔的空间。传统的发电企业是一个资金、技术密集但又相对独立封闭的行业,例如沙角A电厂,拥有优质的码头、安信检修、车队、技术人才等资源,未来是否能借助互联网走出去,或者其他一些先进的管理、技术能否通过互联网走进来互融都是可以探索的。工业互联网的典型应用,也不都是在机器上,包括照明、智能交通、智能机器应用、工厂控制、厂房应用、状态监控,以及其他农业、电力设备上的应用,互联网+的应用会越来越广,传统的电力企业还是需要跟紧步伐。

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用预测编码实现因果推断

贝叶斯和因果推理是智能的基本过程。贝叶斯推理模型观察:如果我们观察一个相关变量x,可以推断出关于y的什么?因果推理模型干预:如果我们直接改变x,y会如何改变?预测编码是一种受神经科学启发的方法,仅使用局部信息对连续状态变量进行贝叶斯推理。在这项工作中,我们超越了贝叶斯推理,并显示了在因果图已知的情况下,预测编码的推理过程中的简单变化如何实现干预和反事实推理。然后,我们扩展我们的结果,并显示如何预测编码可以推广到的情况下,这个图是未知的,必须从数据推断,因此执行因果发现。其结果是一种新颖而简单的技术,允许我们对基于预测编码的结构因果模型进行端到端的因果推理,并展示其在机器学习中潜在应用的效用。

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基于 Vue 和 Canvas,轻舟低代码 Web 端可视化编辑器设计解析 | 低代码技术内幕

自 2020 年来,网易数帆探索可视化低代码编程已两年有余,打造了轻舟低代码平台用于企业应用开发。然而,不少编程技术人员对这一领域还比较陌生。我们开设《低代码技术内幕》专栏,旨在讨论低代码编程领域中的困难、问题,以及高效的解决方案。本文为第二篇,结合我们的产品研发经验解读打造 web 端可视化代码编辑器需要权衡的因素以及技术实现的要点。 专栏内容回顾:低代码编程及其市场机遇剖析 | 低代码技术内幕   轻舟低代码平台是一款基于云服务的 web 端产品,面向零基础或者有一定编程基础的用户。用户不需要额外安装

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GNN如何发现新药?MIT博士论文《分子图表示学习与生成的药物发现》

来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟我们探索了一种用于分子表示的Transformer式架构,提供了将这些模型应用于图形结构对象的新工具。 机器学习方法已经广泛应用于药物发现领域,使得更强大和高效的模型成为可能。在深度模型出现之前,建模分子在很大程度上是由专家知识驱动的;为了表现分子结构的复杂性,这些手工设计的规则被证明是不够的。深度学习模型是强大的,因为它们可以学习问题的重要统计特征——但只有正确的归纳偏差。我们在两个分子问题的背景下解决这个重要的问题:表征和生成。深度学习的典型成功在于它能够将输入

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