精华内容
下载资源
问答
  • 分析数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、 存在问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法,构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式,研究矿山...
  • 任何长期接触数据的都知道,传统的数据分析步骤多、数字多。乍一看都是密密麻麻的数字,不然就是各种机械的图。不要说一个月,一天下来你都累坏了。不光做图表的累,看图表的更累,领导要看懂数据分析报告要花很长...

    商业智能软件凭什么取代传统的Excel数据分析?

    为什么领导更喜欢商业智能软件?

    商业智能软件不就是做出的图表好看点吗?

    Excel也能做可视化图表,为什么还是不敌商业智能软件?

    以上问题的答案只有一个,那就是商业智能软件更高效易懂,灵活性更强。

    商业智能软件靠什么获得众多企业的青睐?

    因为高效

    任何长期接触数据的人都知道,传统的数据分析步骤多、数字多。乍一看都是密密麻麻的数字,不然就是各种机械的图。不要说一个月,一天下来你都累坏了。不光做图表的累,看图表的更累,领导要看懂数据分析报告要花很长时间。

    一旦需要从另一个视角来看数据,你几乎要推翻一切,从头再来。花了几天时间才做好的图表,等交给领导的时候,也许已经错过了最佳时机。

    商业智能软件已实现1分钟建模,3分钟管理驾驶舱,不需要公式或预设,一次设计满足不同终端的需求,自动布局,任意切换主题颜色……

    在大数据处理分析方面,商业智能软件的效率更是EXCEL难以企及的。

    对于现在瞬息万变的商业环境来说,效率就是企业赖以生存和发展的根基。

    因为易懂

    人脑70%的神经信号来自视觉,我们的视觉系统是最完善的。如果把图片和文字同时放在眼前,图片是最先引起注意的,也是大脑理解最快的。

    因此,当一个人看一份内容一致的数据表格和可视化图表时,可视化图表总是更能吸引浏览者,也更容易被快速理解。毕竟数据表格要先弄清楚数字之间的逻辑,才能被大脑理解。

    说到这里,可能有人会反驳:Excel也可以做可视化图表,柱形图、饼图、扇形图什么都能做,还有更复杂的也能做。

    这就要说到第二个问题了。

    同样是图,为什么商业智能软件的更容易被理解?

    与传统的数据分析图表相比,商业智能软件的图表更注重浏览者的接受程度,突出数据重点,图表更加丰富,更加人性化。

    商业智能软件具有强大的交互能力,如颜色预警、高亮联动、图标动态切换、数据缩放、动态时间轴等多种功能,可以让用户透视数据,发现问题,找到规律。

    因为灵活

    可视化和说话是类似的,有角度的可视化是不全面的,面面俱到等于什么都没说,没有哪一种可视化可以解决所有问题,不同的角度会得到不同的答案。

    商业智能软件不仅支持在不同终端自由缩放查看数据,还支持浏览者根据自己的视角改变维度,并保存发送给其他同事查看。

    软件工具是否好用,用户最有发言权,商业智能软件是否优于传统数据分析,用户会用自己的选择做出最真实的评价。

    展开全文
  • 机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测的算法。 2、为什么需要机器学习 21世纪机器学习又一次被人们关注,而这些关注的背后是因为整个环境的改变,我们的数据量...

    1、什么是机器学习

    • 机器学习是人工智能的一个分支;
    • 机器学习是实现人工智能的一个途径(即以机器学习为手段解决人工智能中的问题);
    • 机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测的算法。

    2、为什么需要机器学习

    • 21世纪机器学习又一次被人们关注,而这些关注的背后是因为整个环境的改变,我们的数据量越来越多,硬件越来越强悍
    • 急需要解放人的生产力,自动去寻找数据的规律,去解决更多专业领域的问题;
    • 机器学习的应用领域:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等

    3、开发机器学习应用程序的步骤

    (1)收集数据
    • 制作网络爬虫从网站上抽取数据;
    • 从RSS反馈或者API中得到信息;
    • 设备发送过来的实测数据。
    (2)准备输入数据
    • 得到数据之后,必须确保数据格式符合要求。
    (3)分析输入数据
    • 这一步的主要作用是确保数据集中没有垃圾数据,如果是使用信任的数据来源,可以直接跳过这个步骤。
    (4)训练算法
    • 机器学习算法从这一步才真正开始学习;
    • 如果使用无监督学习算法,由于不存在目标变量值,故而也不需要训练算法,所有与算法相关的内容在第(5)步。
    (5)测试算法
    • 这一步将实际使用第(4)步机器学习得到的知识信息。当然在这也需要评估结果的准确率,然后根据需要重新训练你的算法。
    (6)使用算法
    • 转化为应用程序,执行实际任务,以检验上述步骤是否可以在实际环境中正常工作;
    • 如果碰到新的数据问题,同样需要重复执行上述的步骤。

    4、Scikit-learn机器学习库

    • Python语言的机器学习工具,开源、商业可用 - BSD许可;
    • 所有人都适用,可在不同的上下文中重用;
    • 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为最给力的Python机器学习库(library)了;
    • Scikit-learn支持的机器学习算法包括分类回归降维聚类。还有一些特征提取extracting features)、数据处理processing data)和模型评估evaluating models)的模块;
    • 作为Scipy库的扩展,scikit-learn也是建立在Python的NumPy和matplotlib库基础之上,NumPy可以让Python支持大量多维矩阵数据的高效操作,matplotlib提供了可视化工具,SciPy带有许多科学计算的模型;
    • Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现,包括LIBSVM(支持向量机)和LIBLINEAR(线性)。还封装了其他的Python库,如自然语言处理的NLTK库。另外,scikit-learn内置了大量数据集,允许开发者集中于算法设计,节省获取和整理数据集的时间。
    展开全文
  • 针对田庄选煤厂人工化验劳动...经实际应用表明,该化验系统可简化人工操作的繁琐程序和流程,避免人为误操作,提高化验准确度,结合现代互联网+大数据技术,可实现远程监管、数据分析和整理,提升选煤厂智能化、自动化水平。
  • 1、人工智能定义 人工智能是计算机科学的重要分支之一。...在工业化生产过程中, 通过人工智能技术能够对各项信息数据进行实时传输、动态分析、处理, 并能够将生产过程中存在的问题及时向控制管理人员反馈, 最大程

    转载请注明作者和出处:https://blog.csdn.net/qq_28810395

    1、人工智能定义

    人工智能是计算机科学的重要分支之一。它企图了解智能实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器, 机器人、自然语言识别处理、专家系统、图像识别等技术均属于人工智能范畴。在电气自动化领域当中, 人工智能与传统人工控制相比, 其最大的特点在于能够以计算机技术为辅助, 完全实现机械设备自动化、精确化控制, 能够大幅度节约人力资源。在工业化生产过程中, 通过人工智能技术能够对各项信息数据进行实时传输、动态分析、处理, 并能够将生产过程中存在的问题及时向控制管理人员反馈, 最大程度地保证自动化生产的稳定性与安全性, 有利于提升工业生产效率及质量, 在节约生产成本的同时, 可获得更大的经济效益。

    简单来说就是分为5部分:

    看:图像识别技术(人脸识别、物体识别、文字识别、车牌识别)
    听:语音识别技术(音频解码)
    动:机器人技术(机器控制)
    说:语音合成技术(语音译码与输出)
    想:自然语言处理技术(文本分类、信息检索、机器翻译、问答系统)
    

    2、人工智能产业链

    在产品服务层面:
    智慧医疗、智能家居、智能安防、智能金融、智能制造、智慧交通、智慧服务、自动驾驶、虚拟现实、智慧城市等

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在应用技术层面

    图像处理、自然语言处理、语音处理、智能控制
    
    1. 图像识别
      给定一个图片,进入特征分类模型进行识别,输出其类别,如下示意图。
      在这里插入图片描述
      根据其数据集的不同,可以对不同应用场合进行适用,可运用到人脸识别、CT医疗识别、文字识别、以图搜图、车牌识别等。

    2. 目标检测
      给定一张图片,输出其类别所在图中位置,效果示意图如下图。
      在这里插入图片描述

    3. 图像分割
      给定一张图片,输出每个像素的类别,效果示意图如下图。
      在这里插入图片描述

    4. 超分辨重建
      给定一张模糊的图片,或者有噪声的图片,进行重简,效果图如下图。
      在这里插入图片描述

    5. 图像生成
      图片的风格迁移,ai变脸等,效果图如下图。
      在这里插入图片描述

    6. 自然语言处理
      文本分类、语音识别与生成、机器翻译、文本匹配、自动摘要、问答系统、信息过滤、信息抽取。

    在基础技术层面

    简单来说就是A+B+C

    	 		A:Algorithm(算法)   机器学习、深度学习
    	 		B:Bigdata(大数据) 大量数据集
    	 		C:Co'm'pu'ting(计算力)硬件支持(CPU、GPU)
    

    参考

    1、图片来源于网络
    2、http://edu.cstor.cn/#/

    展开全文
  • 人工智能已经存在了很长一段时间——希腊神话中就有模仿人类行为的机械人的故事。早期的欧洲研发的计算机被认为是“逻辑机器”,通过复制诸如基本算术和记忆等功能,工程师们从根本上认为他们的工作是试图创造机械的...

    人工智能已经存在了很长一段时间——希腊神话中就有模仿人类行为的机械人的故事。早期的欧洲研发的计算机被认为是“逻辑机器”,通过复制诸如基本算术和记忆等功能,工程师们从根本上认为他们的工作是试图创造机械的大脑。

    人工智能(AI)和机器学习(ML)现在是两个非常热门的流行语,通常似乎可以互换使用。

    但这二者并不完全一样,但是有时会导致人们的看法有一些混乱,因此需要解释这二者之间的区别。

    当大数据、数据分析,以及更广泛的技术变革浪潮席卷全球时,这两个术语都会频繁出现。

    总之,最好的答案是:人工智能是一种机器能够以人们认为“聪明”的方式执行任务的更广泛的概念。

    而且,机器学习是人工智能的一个最新应用,它基于这样一个想法:真的应该能够让机器访问数据,让他们自己学习。

    早期的发展

    人工智能已经存在了很长一段时间——希腊神话中就有模仿人类行为的机械人的故事。早期的欧洲研发的计算机被认为是“逻辑机器”,通过复制诸如基本算术和记忆等功能,工程师们从根本上认为他们的工作是试图创造机械的大脑。

    作为技术,重要的是,人们对于人类的思想如何运作的理解已经取得了进展,我们对人工智能的构想的概念发生了变化。人工智能领域的工作不是日益复杂的计算,而是集中于模仿人类决策过程和以更具人性化的方式执行任务。

    人工智能设备被设计成为具有智能行为的设备通常被分为两个基本群体之一——应用型或通用型。应用人工智能则是更为常见的,例如,智能地交易股票和股票的系统,或操纵自主车辆的系统将属于这一类。

    广义的人工智能,这在理论上可以处理任何任务的系统或设备,是不太常见的,但这是目前让人看到的最令人兴奋的进步。这也是导致机器学习发展的领域,通常被称为人工智能的一个子集,将其视为当前最先进的技术确实更加准确。

    机器学习的兴起

    两个重大突破导致机器学习的出现,以其目前的速度推动人工智能的发展。

    其中一个突破就是人工智能的先驱人物亚瑟•塞缪尔(ArthurSamuel)在1959年提出的一个概念的实现,与其教计算机所需要的各种知识和如何执行任务,不如教它们自己如何学习。

    第二个突破是互联网的出现,以及大量数字信息的产生、存储和分析。

    一旦这些创新部署到位,工程师们意识到,与其教计算机和机器如何做每件事,不如对它们进行编码成像人类一样思考,然后把它们接入互联网,让他们访问世界上所有的信息。

    智搜(Giiso)科技成立于2013年,是国内首家专注于资讯智能处理技术研发及写作机器人核心软件开发和运营的高科技企业。公司成立之初,就获得了天使轮投资,并在2015年8月获得了金沙江创投500万美元pre-A轮投资。

    神经网络

    神经网络的发展一直是教授计算机以人类的方式思考和理解世界的关键所在,同时保留了它们对人类的固有优势,如速度、准确性,以及没有偏见。

    神经网络是一种计算机系统,它的工作原理是以人脑的相同方式对信息进行分类。可以教它识别图像,并根据它们包含的元素进行分类。

    从本质上讲,它是基于概率系统,基于提供给它的数据,它能够以一定程度的确定性作出陈述,决定或预测。反馈循环的添加使得“学习”,通过感知或被告知其决策是对还是错,它改变了未来所采取的方法。

    机器学习应用程序可以读取文本,并确定写的内容是抱怨还是表示祝贺。他们也可以听一段音乐,决定是否有可能使人感到高兴或者悲伤,并找到其他音乐片段来匹配其情绪。在某些情况下,他们甚至可以作曲表达相同的主题。

    这些都是基于机器学习和神经网络的系统提供的所有可能性。多亏了科幻小说,这个想法也出现了,我们应该能够像我们另一个人一样自然地与电子设备和数字信息进行交流和互动。为此,人工智能-自然语言处理(NLP)的另一个领域已经成为近年来一个非常激动人心的创新的源泉,也是很大程度上依赖于机器学习。

    自然语言处理应用程序尝试了解人类通信,无论是书面的还是口头的,并且使用类似的自然语言与人们进行交流。这里使用机器学习来帮助机器了解人类语言的巨大细微差别,并学习以特定受众可能理解的方式进行回应。

    人工智能,特别是今天的机器学习肯定有很多东西可以提供。凭借其自动化任务并提供创造性的洞察力,从银行业到医疗保健和制造业的各个行业都获益良多。所以,重要的是要记住,人工智能和机器学习是什么,它们对外销售的产品,需要有利可图。

    机器学习无疑被营销人员抓住了机会。人工智能已经存在了这么长时间后,即使在真正实现了潜力之前,它也有可能被视为某种旧事物。在“人工智能革命”的道路上,出现了一些错误的开端,机器学习这个术语无疑给了营销人员一些新的有价值的东西,更重要的是,要打好坚实的基础。

    事实上,人们最终会发展出类似人工智能的实例,这往往被视为技术专家必然的事情。当然,如今人们的节奏比以往任何时候都更加紧密,正在以更快的速度朝着这一目标前进。近年来所取得的令人振奋的进展是由于人们如何设想人工智能工作的根本变化,这是由机器学习带来的。

    以上,陈如初拙见!若有冒犯,请见谅。 

    想了解更多人工智能资讯机器人请登录Giiso智搜:http://www.giiso.com/ 谢谢 

    转载于:https://juejin.im/post/5b29cf09e51d4558cd2adcf9

    展开全文
  • 众所周知,Python以优雅、简洁著称,入行门槛低,可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位,薪资待遇呈上涨趋势。很多都想学习Python学习Python编程技术的流程与...
  • 摘要:随着网络等信息产业的发展,远程作业和智能设备的远程监控成为现代生活发展的方向,远程通信则是一个值得研究的问题。本文以远程控制作业机械手的实例,介绍了远程串行通信的基本架构及实现过程,分析了直接...
  • 用神经网络进行检测数据分析判定,使数据处理和决策更加智能化。系统良好的实际运行情况,证明了专家系统和神经网络在产品检测中应用的成功,同时对产品检测的智能化及机械手的拟化控制有着很好的指导意义。
  • 以前说到数据分析,我们首先想到的是运营、财务等结构化数据的分析,其实还有一类数据是我们容易忽视却非常重要的,那就是非结构化的客户文本反馈数据。企业惯常的做法是通过线上调研、线下访问的方式收集客户反馈,...
  • 守望先锋为何如此火爆

    千次阅读 2016-10-08 20:04:55
    背景21世纪20年代初,人类设计了由人工智能创造的智能机械(简称为智械),其旨在加强生产和创造世界经济繁荣。然而,令难以置信的事情发生了,智械变得充满恶意,并开始大量生产军用机器人试图毁灭人类。各国政府...
  • 机器学习

    2016-12-29 20:20:43
    要谈机械学习就不得不说一下人工智能(Artificial Intelligence),人工智能是一门学科,为机器赋予智能,分为强人工智能和弱人工智能,而机器学习是一种实现人工智能的方法,通过分析、学习数据对真实世界中的...
  • 现代机器人资料

    2015-02-25 18:30:06
    仿机器人复杂动作设计中人体运动数据提取及分析方法 6页 电子电路入门/微型机器人手工制作 福田务 205页 7.3M Robot机器人和机械手控制系统 196页 7.6M C51单片机与智能机器 165页 3.0M 电磁诱导农用喷雾机器人...
  • 2012书单

    2012-02-27 19:19:00
    1.10 人人都是产品经理 电子工业 3.5 1.15 结网 邮 3  ...4.2 谁说菜鸟不会数据分析 电子工业 3 6.20 SAP BW/BO实战指南 机械工业 张俊 4.5 6.27 SAP 商务智能完全解决方案 机械工业 陈永杰...
  • 目前各大互联网公司都如火如荼的在研发者自己的推荐业务,因此机械学习、人工智能数据统计分析建模变成了一个当下很热门的研究方向,那么计算机如何智能的处理自然语言呢,比如最近流行的小黄鸡应用,你的一问一答...
  • 2020-11-22

    2020-11-22 14:34:16
    3.技术引领社会发展:工业化—信息化—智能化(机械自动化,机械自动化,知识自动化) 4.来源于自然,随着来社会的进步人类产生了越来越多的扥是自然甚至改造自然的需求。当代科学机及基数的革命,也极大地推动...
  • Python作为一门成熟的高级语言,从应用领域说:在各个领域有着广泛的应用,包括科学计算,数据分析,数据挖掘,运维自动化(很多从事的就是运维自动化开发),云计算(典型应用OpenStack),金融,人工智能等等,所以...
  • Python作为一门成熟的高级语言,从应用领域说:在各个领域有着广泛的应用,包括科学计算,数据分析,数据挖掘,运维自动化(很多从事的就是运维自动化开发),云计算(典型应用OpenStack),金融,人工智能等等,所以...
  • 深入理解Android:卷I--详细书签版

    热门讨论 2012-12-12 15:51:21
    本章的拓展思考部分分析了Surface系统中数据传输控制 对象的工作原理、有关ViewRoot的一些疑问,最后讲解了LayerBuffer的工作流程。这是全书中难度较大的一章,建议大家反复阅读和思考,这样才能进一步深入理解...
  • 基于VC++的电动汽车实验数据分析系统设计.pdf 基于VC++的远程监控系统实现.pdf 基于VC++的遥感图像处理系统初步设计.pdf 基于VC++网络通信平台的设计与开发.pdf 基于VC++语言的增压柴油机工作过程计算软件的开发.pdf...
  • 基于VC++的电动汽车实验数据分析系统设计.pdf 基于VC++的远程监控系统实现.pdf 基于VC++的遥感图像处理系统初步设计.pdf 基于VC++网络通信平台的设计与开发.pdf 基于VC++语言的增压柴油机工作过程计算软件的开发.pdf...
  • 基于VC++的电动汽车实验数据分析系统设计.pdf 基于VC++的远程监控系统实现.pdf 基于VC++的遥感图像处理系统初步设计.pdf 基于VC++网络通信平台的设计与开发.pdf 基于VC++语言的增压柴油机工作过程计算软件的开发.pdf...
  • 基于VC++的电动汽车实验数据分析系统设计.pdf 基于VC++的远程监控系统实现.pdf 基于VC++的遥感图像处理系统初步设计.pdf 基于VC++网络通信平台的设计与开发.pdf 基于VC++语言的增压柴油机工作过程计算软件的开发.pdf...
  • 电子设计.doc

    2019-05-28 11:58:28
    0274、单片机控制机械手臂的设计与制作 0275、单片机是怎样在液晶上显示字符的 0276、单片机学习机及编程器的设计与制作 0277、单片机在超声波测距中的应用 0278、单相Boost功率因数校正电路优化及仿真 0279、单相...
  • 在强类型要求下,如果机械地遵循“万物皆对象”的法则,同一种算法需要在不同的数据类型操作中重复实现,或者是设计一个抽象的类型专门容纳算法。无论哪一种方案,都有“削足适履”之嫌。C++中的模板很好地解决了这...
  • 1 需求分析  建立一个用户可以自由交易的平台,通过ajax实现局部刷新,实现网站更具人性化,具有更良好的互动。以下是总体需求 1.1 通过手机号码注册账号并且登陆  每个手机号码只可以注册一个账号,并且通过账号...
  • 将校验和与数据组合在一起,全部32位都发送到能够分析该组合的器件, 并指示是否出错——这种方法虽然不是无可挑剔解决方案,但却比读写方法更加高效。 低压差调节器—为什么选择旁路电容很重要 虽然人们普遍认为电容...
  • 的 PDF,可以在计算机和智能手机等b 其他嵌入设备 上打开阅读。 看点: 密码学的来源,密码学里面基础知识,密码学的应用。 注意本书不再更新,这是最终版。最终版比审阅版多了 随机数的对比 细节,修改了小...
  • 4.难度星级练习:本软件分析了大量的考试数据,总结出的易错题,每道题都有定一个难度级别,星级设定为0星~5星,您可以根据难度级别进行针对性的练习,事半功倍。 5、错误星级练习:根据您做题的情况自动设置错误...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 38
精华内容 15
关键字:

智能机械人数据分析