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印象中,说到考勤方式,不外乎手动签字、IC卡考勤和指纹考勤这三种,不管是哪种考勤方式都无法避免出现代打问题:手动签字有笔迹模仿,指纹考勤有指纹膜可以作弊,IC卡考勤只认卡不认人。在企业管理工作中,在岗不在职问题一直很突出。人脸识别考勤就是在这种情况下进入人们的视野。智能化时代,生物识别技术渐趋成熟
作为人工智能领域的从业人员,需要关注最新的资讯和论文,也许新出的一篇论文正好就能解决自己手中的难题。有很多种方式可以获取最新信息,比如关注作者个人主页、关注作者github、关注arxiv、关注research gate等方法,但我个人认为最省力的方式是关注几个优秀的微信公众号,一旦有新信息自动推送到微信
10月25日,国务院国资委主管的国家经济期刊《国资报告》发布题为《企业智能化转型正当时》专刊。专刊以央企阵营的企业智能化转型为焦点,引用生动的案例和业内人士观点,探讨了央企在人工智能时代的转型需求、企业战略和组织管理变革。2017年,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出,当前
利用人工智能提升油藏勘探地质解释能力 在油田勘探中,地质解释是关键的环节,它涉及对地下油藏结构、岩性、流体分布等进行准确解读和预测。传统的地质解释依赖于人工经验和专业知识,但随着人工智能技术的快速发展,我们现在有机会利用机器学习和深度学习等人工智能方法来提升油藏勘探地质解释的准确性和效率
油藏开发中的智能化井筒选址方法研究 在油田开发中,选择合适的井筒位置对于提高采油效率至关重要。传统的井筒选址方法通常基于经验和专家判断,但这种方式存在主观性和不确定性。近年来,随着人工智能技术的快速发展,研究人员开始探索利用智能化方法来优化井筒选址过程。本文将介绍一种基于机器学习的智能化井筒选址方法
探究人工智能在地震成像重建中的应用 地震成像是油田勘探中一项重要的技术,它通过记录和分析地震波在地下介质中的传播情况,来获取地下构造和油气储量信息。然而,传统的地震成像方法在复杂地质环境下可能面临一些挑战,例如噪音干扰和数据不完整性。近年来,人工智能技术的快速发展为地震成像重建带来了新的可能性
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1. 引言 地震测井是一种常用的地质勘探方法,通过获取地下结构的物理和化学特征信息,对地下资源的分布和性质进行研究和预测。地震测井数据作为地质勘探的重要数据源,对于地下结构的解释和预测具有重要意义。然而,地震测井数据存在着多样性、高维度和不确定性的特点,给数据处理和解释带来了很大的挑战
华为Could API人工智能系列——多粒度分词 前言 云原生时代,开发者们的编程方式、编程习惯都发生了天翻地覆的变化,大家逐渐地习惯在云端构建自己的应用。作为新一代的开发者们,如何更快速了解云,学习云,使用云,更便捷、更智能的开发代码
使用ModelArts实现花卉图像分类 【沙箱实验室】使用ModelArts实现花卉图像分类【玩转华为云】-云社区-华为云 (huaweicloud.com) 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别_AI开发平台ModelArts_最佳实践_模型训练 (huaweicloud.com
了解人工智能、机器学习,学习AI算法,欢迎大家沟通交流 目录 定义 机器学习 线性回归(回归算法) 贝叶斯(分类算法) KNN(分类算法) Kmeans(聚类算法) 逻辑回归(分类算法) 决策树(分类算法)&随机森林 定义 构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器
人工智能的蓬勃发展离不开深度学习和机器学习等技术的推动。在这个广阔的领域中,Foundation Models(基础模型)被视为人工智能体系的基石。Foundation Models 本质上是大规模预训练模型,其目标是在巨大的数据集上学习通用的语义和知识,以便在各种任务中展现出强大的表现力
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2020-10-24 06:56原文链接谷歌,剑桥大学,DeepMind 以及 Alan Turing Institute|「Performer」Transformer 降低了计算成本来自谷歌,剑桥大学,DeepMind 以及 Alan Turing 研究所的研究团队基于通过正正交随机特征
【功能模块】智慧园区-智慧物流园-智能打包【操作步骤&问题现象】智慧园区-智慧物流园-智能打包可以有哪些实现方式呢?