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Time Series Studio (eIQ TSS)，这是eIQ AI和机器学习开发软件系列中的新工具。eIQ TSS具备自动机器学习工作流程，可简化基于时间序列的机器学习模型在多种微控制器(MCU......
MCX系列MCU产品组合或i.MX RT跨界MCU产品组合）上开发和部署基于时间序列的机器学习模型。 GenAI流程为支持生成式AI解决方案的大语言模型（LLM）提供构建模块。此类方案与MPU（如恩......
，它满足平静海洋的特征，周期为若干秒，振幅为0.5m.设想一个固定在海底的一个稳定信源，与悬挂在船边的浮标通信。由于水波的运动，接收器在浮标周围浮动。浮标运动的典型时间序列轨迹如图1所示......
保持对设备内部数据的严格控制和所有权。 SDV时代，传感器捕获并传输海量的时序数据，将汽车变成智能机器。 时间序列数据包含一系列随时间波动的测量值或事件，并对其进行跟踪和监控。 车载数据管理软件（如时间序列数据库 ITTIA DB）旨在......
时代，传感器捕获并传输海量的时序数据，将汽车变成智能机器。 时间序列数据包含一系列随时间波动的测量值或事件，并对其进行跟踪和监控。 车载数据管理软件（如时间序列数据库 ITTIA DB）旨在过滤、下采样和聚合带时间......
模型的泛化与可迁移性。 这也正是中控技术此次推出的TPT技术所抓住的重点。与传统的大语言模型不同，它基于最新的时间序列数据分析架构，更注重理解生产过程中基于时间序列数据的变化规律。得益于此，TPT在骨......
风险防控甚至是运行操作等流程工业的核心环节当中。 而正如日常生活中，语言文字被视为人类思考和交流的"信息载体"，能够泛化到各个领域，在流程工业生产过程当中，时间序列数据是表达工业装置特征的重要载体，能显著增强工业AI模型......
- STMicroelectronics ►场景应用图 ST ►展示板照片 ST ►方案方块图 ST ►核心技术优势 在"简单"的MCU上运行预训练的神经网络； 用于时间序列分析的专用长短期记忆 (LSTM) 循环......
出的 Granite 3.0 专家混合模型（Mixture-of-Experts models）可实现极其高效的推理和低延迟，适用于基于 CPU 的部署和边缘计算。• 全新的 Granite 时间序列模型......
的部署和边缘计算。 全新的 Granite 时间序列模型在零样本/少样本预测中实现了最先进的性能，超越了大10倍的模型。 IBM 推出了下一代基于 Granite 的 watsonx......
深度神经网络、卷积神经网络和变压器，以及大型语言模型(LLM)来识别用户交互。他们还利用异常检测和预测技术来监测各种内部和遥测指标，在高维多元时间序列数据中对设备缺陷进行分类。 MG24提升Waites数据......
 的研究人员同时与克拉克大学合作，为该模型添加了“时间序列分割”和“相似性研究”等科学应用。 据悉，IBM 的 watsonx.ai 地理空间模型商业版本将于今年晚些时候，通过 IBM......
多分辨率辨识法综合考虑不同分量的细节特征,可实现户变关系有效辨识。 1基于EMD和SE的时序信号多分辨率分析 EMD是一种基于多分辨率思想的信号分解法,可自适应分解时间序列,解耦各特征尺度信息并降低原始时序数据的复杂度,以实......
年的文献。人类是根据有限的感官来感受并理解这个世界, 我们所做的决策和行为其实都是基于我们自已内部建立的模型，学车和开车都是这个模型不断修正的行为，这个模型根据眼睛和耳朵输入的信息，让大脑做出对应的未来时间序列......
搭载的第八代AI处理器NPU 890在移动芯片中率先实现了“时域张量硬件指令加速”，可大幅提升时间序列任务的处理能力，让手机的体验流畅度和响应速度迈上新台阶。结合“端侧高画质DiT”技术，天玑 9400......
能按概率推理出未来的多个可能。 一连串Token拼在一起就是一个完整的驾驶场景时间序列，包括了未来某个时刻整个交通环境的状态以及自车的状态。 有了Drive Language，就可以对DriveGPT进行......
是时候把它扩展到对商业和社会极为重要的新的领域和模式上来了。将基础模型应用于地球科学数据中的地理空间、事件序列、时间序列和其它非语言因素当中，可以使更广泛的研究人员、企业和民众即刻获得极有价值的见解和信息。最终，它或......
Device远端控制仪器，通过USB Host直接存储数据，还能启用数据记录功能监控指定时间序列内的波形数据。 总之，直观的用户界面、易于操作的设计、多种测量功能以及富有竞争力的价格，无疑使GDS......
了可直接定制神经形态计算的可能。 物理储层计算，可以低功耗对时间序列信号进行高速处理，简单理解，就是一种更省资源的计算方式。计算机的一大硬伤，就是耗能。人类大脑处理如此多纷繁复杂的信息，但一......
浦无疑是实现这一目标的完美合作伙伴。其位列前沿的集成硬件让他们成为了BMS数字孪生和电气化云连接技术的领导者。”Electra的EVE-Ai架构可通过处理数据识别周期（时间序列），并提......
介绍，“桌面云AIOps算法包括基于bagging策略的分段线性回归算法、基于网格搜索的缩扩容模型、基于资源约束算法和贪心策略的虚拟机新增模型、基于时间序列特征提取和随机森林的闲置资源识别模型等”，基于......
简化峰度计算检测信号干扰;或统计中的第四中心矩，通常用于估计信号（或数据）的统计分布的形状。它被广泛用于检测非正态性 在数字通信系统、无源微波辐射测量、时间序列分析、图像......
还可以应用于追踪森林砍伐、预测农作物产量、检测和监测温室气体等新任务。IBM和NASA的研究人员还与克拉克大学合作，将该模型用于时间序列分割（time-series segmentation）和相似性研究等领域。 此次......
农作物产量、检测和监测温室气体等新任务。IBM和NASA的研究人员还与克拉克大学合作，将该模型用于时间序列分割（time-series segmentation）和相似性研究等领域。此次......
CPU 与 GPU 的区别分析(2024-12-04 12:19:10)
大量的软件优化工作并添加专用 AI 硬件如英特尔® 深度学习加速（英特尔® DL Boost），可提升 CPU 系统的深度学习性能。 对于许多应用程序，例如对语言、文本和时间序列......
地交付智能边缘应用的能力。” AIZIP：在 TinyML 中推动传感器融合创新 AIZIP 专注于创建高质量的人工智能模型，涵盖从视觉、音频、时间序列到语言模型范围。这些模型可以组合在一起，为传......
时间序列走势图—季调前后比对 3月各项指标变化说明如下： 五项组成指标中，经季调之新增订单与人力雇用呈现紧缩，季调后生产持续扩张，供货商交货时间下降，存货转为紧缩。 季调后之新增订单中断1个月......
入的建筑物监测主流方案。 环境监测 在城市化监测领域，地理空间智能研究中心团队开发了一个基于不透水地表层面积的城市元胞自动机模型，该模型可以利用从卫星观测获得的每年城市范围及时间序列的数据，仿真......
由多家高校和企业撰写的使用RWKV的论文，证明了 RWKV 在语言、多模态、时间序列等领域的可行性和能力。 rwkv.cn上记录的各高校和企业使用RWKV的论文 关于元始智能 深圳元始智能有限公司是一家专注于研发大模型......
预测生产异常的新技术成果。桂卫华院士提出，在智能工业制造领域，多个传感器、设备等会产生大量的多元时间序列数据，这些数据随时间演变的记录和观测，与单变量时序异常检测不同，多个传感器数据之间可能存在复杂的时空关联性。 桂卫......
RapidMiner 全面的 AutoML 工具集（即自动机器学习功能）现在除了支持预测性建模、特征工程设计和时间序列预测外，还支持自动聚类。基于向导的直观用户体验，使刚接触机器学习的用户也能够构建可用于生产的模型......
释的疾病预测是天衍实验室攻克的另一个方向。郑冶枫表示：“我们希望能够根据病人历史就诊记录，预测他将来一定时间，比如6个月之内，他得某种疾病的风险。这是一个时间序列预测问题。” ......
70B的地端微调训练，满足企业在边缘端进行AI模型训练的需求。 群联独家专利的AI人工智慧运算方案“aiDAPTIV+”，是通过群联独创整合SSD的AI运算构架，将大型AI模型做结构性拆分，并将模型参数随应用时间序列......
，是一个适合处理包括语音波形、视讯和文本文件(字符串)等等时间序列数据的神经网络。例如神经网络中为了处理如语音等，可变长时间序列数据，将隐藏层的值再次回馈输入到隐藏层。当存取很久以前的数据，或出......
优化企业运营。数字孪生在制造、智能建筑、电力和能源等行业场景都有广泛的应用。 企业构建和管理数字孪生会面临数据、建模、可视化平台等多重挑战：首先，企业需要连接来自不同来源的不同类型的数据(例如来自设备的时间序列......
Allure报告提供对测试执行结果的时间序列分析。 用户可以跟踪测试状态、持续时间和套件详情，评估套件健康状况，分析测试状态比率，并利用多种自定义筛选选项评估测试套件的平均测试持续时间。 全球......
models）是一种在广泛未标记数据集上训练的AI模型，能够执行多种跨模态任务。在过去几年里，此类模型极大推动了自然语言处理 (NLP) 技术的发展；IBM 在语言模型之外已经先行一步，推动化学、时间序列和地理空间等基础模型......
合了 MYWAI 的 EaaS（设备即服务）AIoT 平台，该平台可以为边缘 AI 传输和处理多模态传感器数据（例如时间序列、音频、视觉、触摸数据），并管理边缘 AI 的机器学习工程。 AI生产 (MLOps......
Function Block Diagram则更为灵活和便于复杂程序的编写。而Sequential Function Chart和Continuous Function Chart则适合描述逻辑和时间序列......
单轻量的方式在数据中心和云中部署产品。数据提取服务从所有连接的系统中提取数据并进行分析。 一旦被提取，数据就会受到正确的持久数据服务（通过 REST 实现的 API）的约束，无论是时间序列、波形、参数......
）的约束，无论是时间序列、波形、参数还是其他未来的数据格式。 持久数据服务使用多语言持久性来使用正确的存储，无论是 SQL、NoSQL 还是对象存储。 该架构将包括一个分析和机器学习 (ML) 层，该层......
信号数据是在块长度为 N 的块（固定长度序列）中采集的，则 DC 去除非常简单。我们只需计算 N 个时间样本的平均值，然后从每个原始样本中减去该平均值即可产生一个新的时间序列，其 DC 偏置将非常小。该方......
。信号解调程序将采集到的时间序列进行处理，还原出数据。 A/D 转换程序由定时器进行驱动，将ADC 设置为定时器触发，将定时器周期设置为0.5 μs，实现ADC固定采样频率采样，待转换完成后，会产......
英特尔® FlexRAN™ 参考架构，利用AI/ML模型进行时间序列预测，能够为用户带来15%-30%的综合节能; ·东方国信展示的大数据平台优化方案充分利用英特尔开发的Spark硬件......
纯粹的模拟噪声发生器的功能上进行扩展，非常适合用于生成不止是扁平，而且是任意的噪声剖面——平坦的噪声带、粉红噪声，或模拟某些放大器的峰值的噪声山形。由图25所示的半谱代码块生成的时间序列从所需的噪声谱密度（可以手动生成，或从......
卡的参考设计1。STAC 基准测试是业界用于测试高速时间序列报价数据分析解决方案的标准。STAC-T0 基准测试评估 tick-to-trade 网络 I/O 时延，即接收和执行交易订单所需的时间。这项......
基准测试结果①。此前的最高速度记录为 24.2 纳秒，同样来自采用 AMD 加速卡的参考设计①。 STAC 基准测试是业界用于测试高速时间序列......
卡的参考设计1。 STAC 基准测试是业界用于测试高速时间序列报价数据分析解决方案的标准。STAC-T0 基准测试评估 tick-to-trade 网络 I/O 时延，即接收和执行交易订单所需的时间。 这项......
卡的参考设计1。 STAC 基准测试是业界用于测试高速时间序列报价数据分析解决方案的标准。STAC-T0 基准测试评估 tick-to-trade 网络 I/O 时延，即接收和执行交易订单所需的时间......
，这些数据包括代码、时间序列数据、表格数据、地理空间数据、半结构化数据和混合模态数据（如文本与图像的组合），而IBM正在构建的模型除了企业级的大型语言模型（LLMs）之外，还有IT自动化模型、数字劳动力模型......

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