在工業(yè)界中,數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)的主要焦點(diǎn)是更偏“應(yīng)用”地解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界至關(guān)重要的問(wèn)題,而不是理論上有效地應(yīng)用這些模型于正確的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型本身由算法組成,該算法試圖從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在模式和關(guān)系,而無(wú)需硬編碼固定規(guī)則。因此,解釋模型如何對(duì)業(yè)務(wù)起作用總是會(huì)帶來(lái)一系列挑戰(zhàn)。有一些領(lǐng)域的行業(yè),特別是在保險(xiǎn)或銀行等金融領(lǐng)域,數(shù)據(jù)科學(xué)家通常最終不得不使用更傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(線性或基于樹(shù)的)。原因是模型可解釋性對(duì)于企業(yè)解釋模型所采取的每個(gè)決策非常重要。
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我國(guó)工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)規(guī)模巨大,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),我國(guó)工業(yè)機(jī)器人存量超100萬(wàn)套,占全球工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)總量約三分之一,是當(dāng)之無(wú)愧的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用大國(guó)。但與巨大的制造業(yè)規(guī)模和轉(zhuǎn)型升級(jí)的迫切需求相比,我國(guó)工業(yè)機(jī)器人密度不大、檔次不高。根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟公布的數(shù)據(jù),2020年中國(guó)制造業(yè)機(jī)器人密度達(dá)每萬(wàn)人246臺(tái),世界排名第9位,基本追平美國(guó),但只相當(dāng)于韓國(guó)的26%、日本的63%、德國(guó)的66%。我國(guó)制造業(yè)機(jī)器人密度雖然和很多發(fā)達(dá)國(guó)家持平,但與制造業(yè)比重高、競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)的德日韓等國(guó)相比還存在明顯差距,這直接制約制造業(yè)向高端領(lǐng)域和環(huán)節(jié)邁進(jìn)。同時(shí),國(guó)內(nèi)技術(shù)含量、智能化水平較低的工業(yè)機(jī)器人比重高,智能網(wǎng)聯(lián)機(jī)器人、多軸機(jī)器人、人機(jī)協(xié)作機(jī)器人等高技術(shù)含量和滿(mǎn)足智能制造要求的機(jī)器人比重還比較低。
智能技術(shù)的加持,促進(jìn)了傳統(tǒng)機(jī)器人行業(yè)進(jìn)入快速轉(zhuǎn)型期。盡管受限于疫情等外生因素,在整體經(jīng)濟(jì)形勢(shì)相對(duì)低迷的背景下,機(jī)器人行業(yè)在2022年仍然表現(xiàn)出較為強(qiáng)勢(shì)的增長(zhǎng)力,市場(chǎng)規(guī)模破1000億,融資金額破300億,其中工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模達(dá)800億,融資金額接近200億。同時(shí),疫情的反復(fù)爆發(fā)催生了多領(lǐng)域?qū)o(wú)人化、自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)力及勞動(dòng)力的旺盛需求,使得整個(gè)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)健康走勢(shì)。
京港地鐵消息,地鐵16號(hào)線南段各站正在有序籌備中,開(kāi)通在即。據(jù)了解,地鐵16號(hào)線南段開(kāi)通后,從京北北安河站至京南榆樹(shù)莊站僅需78分鐘即可到達(dá),其中豐臺(tái)站可與火車(chē)站豐臺(tái)站和10號(hào)線實(shí)現(xiàn)換乘,極大便利市民出行。伴隨著新站的開(kāi)通,智能清潔機(jī)器人、AR眼鏡等科技設(shè)備也紛紛亮相,助力地鐵站實(shí)現(xiàn)智慧管理。
廈門(mén)首座“自動(dòng)保潔生態(tài)公廁”在環(huán)東海域?yàn)I海旅游浪漫線二期(翔安段)閩石園投用。該公廁不僅有著“高顏值”,還有不少技術(shù)創(chuàng)新之處。據(jù)了解,這座生態(tài)公廁率先使用了“保潔機(jī)器人”,紫外線殺菌消毒契合當(dāng)下疫情防控要求,可做到“一用一潔”,解決幾乎所有垃圾、便污的自動(dòng)化收集和清洗,實(shí)現(xiàn)24小時(shí)無(wú)人化自動(dòng)清潔。
可解釋性是指人類(lèi)能夠理解決策原因的程度。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性越高,人們就越容易理解為什么做出某些決定或預(yù)測(cè)。模型可解釋性指對(duì)模型內(nèi)部機(jī)制的理解以及對(duì)模型結(jié)果的理解。其重要性體現(xiàn)在:建模階段,輔助開(kāi)發(fā)人員理解模型,進(jìn)行模型的對(duì)比選擇,必要時(shí)優(yōu)化調(diào)整模型;在投入運(yùn)行階段,向業(yè)務(wù)方解釋模型的內(nèi)部機(jī)制,對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行解釋。比如基金推薦模型,需要解釋?zhuān)簽楹螢檫@個(gè)用戶(hù)推薦某支基金。
學(xué)習(xí)器模型中一般有兩類(lèi)參數(shù),一類(lèi)是可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)估計(jì)得到,還有一類(lèi)參數(shù)時(shí)無(wú)法從數(shù)據(jù)中估計(jì),只能靠人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)指定,后者成為超參數(shù)。比如,支持向量機(jī)里面的C,Kernal,game;樸素貝葉斯里面的alpha等。
自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)旨在通過(guò)讓一些通用步驟(如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和調(diào)整超參數(shù))自動(dòng)化,來(lái)簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)中生成模型的過(guò)程。AutoML是指盡量不通過(guò)人來(lái)設(shè)定超參數(shù),而是使用某種學(xué)習(xí)機(jī)制,來(lái)調(diào)節(jié)這些超參數(shù)。這些學(xué)習(xí)機(jī)制包括傳統(tǒng)的貝葉斯優(yōu)化,進(jìn)化算法,還有比較新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。當(dāng)我們提起AutoML時(shí),我們更多地是說(shuō)自動(dòng)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(即數(shù)據(jù)的預(yù)處理,數(shù)據(jù)的生成和選擇)和模型訓(xùn)練(模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu))。這個(gè)過(guò)程的每一步都有非常多的選項(xiàng),根據(jù)我們遇到的問(wèn)題,需要設(shè)定各種不同的選項(xiàng)。
對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)安全的交叉領(lǐng)域。對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)旨在給惡意環(huán)境下的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提供安全保障。由于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)一般研究的是同一個(gè)或較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)分布,當(dāng)部署到現(xiàn)實(shí)中的時(shí)候,由于惡意用戶(hù)的存在,這種假設(shè)并不一定成立。比如研究人員發(fā)現(xiàn),一些精心設(shè)計(jì)的對(duì)抗樣本(adversarial example)可以使機(jī)器學(xué)習(xí)模型不能成功地輸出正確的結(jié)果。針對(duì)模型的攻擊問(wèn)題,我們主要分為兩大類(lèi),就是從訓(xùn)練階段和推理(inference)階段來(lái)進(jìn)行討論。
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在持續(xù)了數(shù)年的高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)之后,掃地機(jī)器人行業(yè)的增速正逐漸放緩。奧維云網(wǎng)(AVC)的數(shù)據(jù)顯示,2022上半年,掃地機(jī)器人的零售額為57.3億元,同比增長(zhǎng)9%,零售量為201萬(wàn)臺(tái),同比下滑28.3%。作為對(duì)比,在2020年和2021年,掃地機(jī)器人的零售額還是雙位數(shù)增長(zhǎng),而在2022年上半年,不僅銷(xiāo)售額增長(zhǎng)降至個(gè)位數(shù),而且零售量還首次出現(xiàn)了同比下滑,不難發(fā)現(xiàn),掃地機(jī)器人行業(yè)已陷入了增長(zhǎng)困境。行業(yè)整體形勢(shì)不容樂(lè)觀,即便是號(hào)稱(chēng)掃地機(jī)器人“黑馬”的云鯨也難逃業(yè)績(jī)下滑的魔咒。根據(jù)市場(chǎng)數(shù)據(jù),云鯨在2022年上半年的銷(xiāo)售額為3.5億元,較2021年上半年下降12.9%,呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。