凤宁现代产业园硅谷智能沟渠及4条支线沟渠改造工程交易公告

凤宁现代产业园硅谷智能沟渠及4条支线沟渠改造工程交易公告

安徽求是工程建设咨询有限公司受凤阳凤宁投资有限公司委托，对凤宁现代产业园硅谷智能沟渠及4条支线沟渠改造工程依法组织招标。项目已具备招标条件，鉴于项目工期紧张，兹邀请以下单位前来投标：

1、安徽濠城建筑有限公司

2、安徽凤胜建筑有限公司

3、安徽省万物生建设工程有限公司

一、项目概况

1、项目名称：凤宁现代产业园硅谷智能沟渠及4条支线沟渠改造工程

2、工程地点：凤阳县凤宁产业园

3、项目概况：凤宁现代产业园硅谷智能沟渠及4条支线沟渠改造工程，详见图纸及工程量清单。

4、招标人：凤阳凤宁投资有限公司

5、招标范围：凤宁现代产业园硅谷智能沟渠及4条支线沟渠改造工程。具体详见图纸、工程量清单及控制价全部内容。

6、资金来源：财政资金

7、工期：40日历天。

8、工程控制价：911499.25元，控制价下浮15%，以774774.36元为固定发包价。

9、付款方式:

（1）工程竣工验收合格并经审计后，付至审计价款的97%，剩余3%作为质保金，质保期满后付清余款（以上均无息）。

（2）承包方应在国家相关规定的质保期内无偿履行工程质量保修义务。

二、投标人资格要求

1、企业要求：投标人须具有市政公用工程施工总承包三级及以上资质且具有有效的安全生产许可证，且是本次被邀请投标的企业。

2、项目负责人要求：拟派驻本项目的负责人具备市政公用工程专业二级及以上建造师资质，且具备安全生产考核B证；

3、被邀请企业必须在规定时间内按要求回复确认函、系统报名回执并下载招标文件后方可参加抽取。

4、本次招标不接受联合体投标。

三、注意事项

1、开标时授权代表须手持:法人授权委托书和本人身份证原件（法人本人参加需携带本人身份证原件及法定代表人身份证明）装订在标书中同样有效。

2、报价要求：被邀请的投标单位应就相关要求，向招标人作出一次性书面报价。将《投标文件》一式肆份（正本一份，副本叁份）加盖公章后密封于同一密封袋中，并在封套的封口处加盖投标人单位公章。该报价一经认可，即为签约的合同价（签证增减工程量除外）。

3、签约方的《投标文件》将作为合同的组成部分。

4、本次招标采用固定发包价随机抽取法确定中标人。

5、本次招标范围为工程量清单所列全部内容（以上互为补充）。工程量按实调整，综合单价不予调整。

投标单位应主动联系招标人，自行组织踏勘现场，以取得现场施工内容的实际资料；同时须认真核对施工图和工程量清单最高限价（标底），凡技术规范和施工图中注明的工作内容（及业主合理要求），如在工程量清单最高限价中未列项的，均视为包含在其他清单项目中。

投标单位应在认真研究以上内容的基础上决定是否参与投标，报价一经接受，即视同响应交易文件全部内容。

6、投标递交的投标文件必须全部以打印的方式（签字除外），报价必须以人民币大写。

7、交易文件的送达：

交易文件由招标单位以电子邮件形式发给被邀请单位指定邮箱，收到时间以发件人邮件发出时间为准（发送状态为“投递成功”）。

不接受现场报名，逾期未来送达的或未送达指定地点的投标文件，招标人不予受理。

8、投标文件的递交及开标时间、地点：

投标文件在投标截止时间之前现场递交，逾期送达或者未送达至指定地点，招标人不予受理，开标时间：2020年 5月9日9:00时在凤阳凤宁投资有限公司二楼会议室（抽签）。

9、开标程序：

1）、查检投标文件密封情况；

2）、开标并唱标，宣读投标文件主要内容并做记录；

3）、查验投标人代表授权书及身份证，对投标文件进行符合性审查；

4）、确定中标单位。

10、投标文件有下列情形之一的，投标文件无效：

1、投标人代表无法人授权委托书原件和本人身份证（法人本人参加仅需携带本人身份证，以上证件装订在标书中同样有效）。

2、投标函中关于报价、工期、质量等实质性内容不响应交易文件要求或未按规定格式填写的；

3、投标文件未按要求密封的；

4、经符合性检查后有效标书不足3家，本次开标流标。

11、投标有效期：60日历天。

四、确定中标单位

确定中标单位方式采用固定发包价随机抽取法确定中标人方法，投标文件经符合性审查合格的投标人的投标报价（为合同价）均为有效报价。

五、投标保证金：

1、本项目投标单位一次收取投标保证金人民币：壹万伍仟元整（RMB：15000.00 元）；投标时以现金方式（装信封递交招标代理公司并在信封上加盖公章，否则，招标人有权拒绝接受其投标文件）。

2、投标保证金退还：招标完成后，未中标的投标人当场退还。中标人的投标保证金将于合同签订后予以退还。

六、履约保证金：

中标人在签订合同前需向招标人支付履约保证金，履约保证金为中标价的10%；履约保证金由投标人基本账户汇到招标人指定账户。中标人领取中标通知书之后，7日内须与发包人签订施工合同，如因发包人原因不能按时签订合同的，中标人应在7日内以正式书面形式

报招标人，否则视为中标人的原因不能按时签订合同。中标人无正当理由拒绝签合同的，取消其中标资格。给发包人造成的损失超过投标保证金数额的，应当对超过部分予以赔偿：情节严重的，提请有关部门依法处理。

（非正式文本，仅供参考。若下载后打开异常，可用记事本打开）

尚硅谷大数据技术之ELK

第1章 Elasticsearch 概述 1.1 什么是搜索？ 百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象）。百度 != 搜索 1）互联网的搜索：电商网站，招聘网站，新闻网站，各种app 2）IT 系统的搜索：OA 软件，办公自动化软件，会议管理，日程管理，项目管理。 搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息 1.2 如果用数据库做搜索会怎么样？ 如果用数据库做搜索会怎么样？ select * from products where product_name list “%牙膏%”商品id 商品名称商品描述 1高露洁牙膏2中华牙膏3 佳洁士牙膏4其他牙膏京东商城搜索框 5 …… 1万条 京东商城后台商品表逐条遍历 1）比如说“商品描述”字段的长度，有长达数千个，甚至数万个字符， 这个时候，每次都要对每条记录的所有文本进行扫描，判断包不包含我指定的这个关键词（比如说“牙膏”），效率非常低。 select * from products where product_name list “%生化机%” 2）还不能将搜索词拆分开来，尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果， 比如输入“生化机”，就搜索不出来“生化危机”。 用数据库来实现搜索，是不太靠 谱的。通常来说，性能会很差的。 1千字的商品描述 1千字的商品描述 用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。 1.3 什么是全文检索和Lucene ？ 1）全文检索，倒排索引 全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。

全球人工智能发展形势介绍

全球人工智能发展形势介绍 一、全球主要国家人工智能战略布局各有侧重 人工智能正处于发展的第三次“黄金时期”，人工智能相关研究正如火如荼地进行。而此次人工智能的深入发展必将引领未来科技潮流，深刻改变世界面貌，对人类文明和世界格局产生深远影响。为了在激烈的国际竞争中抢占人工智能发展的制高点，中国、美国、英国、德国、法国、日本和韩国等全球主要国家纷纷出台政策，扶持本国人工智能产业发展。 1.中国应用层发展迅猛，基础层相对薄弱 党的十八大以来，人工智能相关产业发展逐渐上升为国家战略。在顶层设计上，国家在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学、无人驾驶、智能机器人等软硬件领域综合布局，全面发展，战略分工明确，以求弯道超车。但目前中国人工智能产业仍侧重于技术应用，在基础研发、关键核心技术等方面与美国等国家相比相对薄弱。

此外，中国在人工智能产业发展中的伦理道德风险研究和行业准则制定等方面还有待提升。 2.美国产业发展体系齐全，基础研发水平领先 美国从政府到企业都极为重视人工智能所带来的机遇，在人工智能发展方面具有明显优势，互联网巨头集团式发展，推动软硬件系统协同演进，人工智能全面布局。一方面，美国政府战略层面高度重视，通过加大政策支持、推动国会立法和加大研发投入等多项措施，不断巩固世界范围内的人工智能领先地位。特朗普上任以来，美国政府更是从国家战略层面加紧布局，发布多项人工智能发展规划，重点布局互联网、芯片与操作系统等计算机软硬件以及金融、军事、能源等领域，大力扶持技术研发机构和各类实验室，为人工智能发展提供政策、法律、资金和人才等多方面保障，力图保持人工智能时代“领头羊”地位。同时，美国政府时刻关注人工智能可能伴随的相关风险并加以保障。另一方面，美国资本与政策共同发力，巨头企业形成集团式发展。美国人工智能产业的蓬勃发展不仅得益于政府的支持，还与发达完善的风投和资本体系紧密相关。从人工智能领域的融资规模来看，美国在全球占主导地位，所占比重超过60%。美国硅谷是目前人工智能发展的前沿阵地，聚集了上下游全产业链企业，业务包括人工智能芯片研发、芯片规模制造和人工智能应用产品开发。在硅谷，以谷歌、微软、亚马逊、脸书和IBM五大巨头为代表的企业自发地形成人工智能伙伴关系，通力合作推动了人工智能的研究和普及。这种新型的巨头集团式发展模式成为人工智能时代的特点之一，能保证技术方案的

深度学习系列(7)：神经网络的优化方法

机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）

还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]

点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火

我国网络直播市场现状分析

我国网络直播市场现状分析 网络直播概念界定 中投顾问在《2016-2020年中国网络直播行业深度调研及投资前景预测报告》中认为： 从广义上来说，网络直播吸取和延续了互联网的优势，利用视讯方式进行网上现场直播，可以将产品展示、相关会议、背景介绍、方案测评、网上调查、对话访谈、在线培训等内容现场发布到互联网上，利用互联网的直观、快速，表现形式好、内容丰富、交互性强、地域不受限制、受众可划分等特点，加强活动现场的推广效果。现场直播完成后，还可以随时为读者继续提供重播、点播，有效延长了直播的时间和空间，发挥直播内容的最大价值。 从狭义角度，网络直播是新兴的高互动性视频娱乐。这种直播通常是主播通过视频录制工具，在互联网直播平台上，直播自己唱歌、玩游戏等活动，而受众可以通过弹幕与主播互动，也可以通过虚拟道具进行打赏。 网络直播的市场现状 （一）市场规模 中投顾问在《2016-2020年中国网络直播行业深度调研及投资前景预测报告》中提到，近两年来，网络直播迅速发展成为一种新的互联网文化业态。2015年，全国在线直播平台数量接近200家，其中网络直播的市场规模约为90亿，网络直播平台用户数量已经达到2亿，大型直播平台每日高峰时段同时在线人数接近400万，同时直播的房间数量超过3000个。 （二）市场新态势 1、明星+视频直播，放大叠加品牌价值及宣传效果。 从2015年开始，视频直播软件已在大众的娱乐生活中悄然走红，网络主播们通过手机摄像头，即时与粉丝聊天互动，让网友见识到移动直播的魅力。到了2016年，越来越多的明星也开始参与到这场狂欢中来。2016年4月7日，女星刘涛入驻直播平台，为网友直播自己新剧《欢乐颂》发布会的现场实况。短短两个小时的直播，传播效果惊人：最高同时在线人数超过17万，总收看人数71万。而在《跑男》第四季的开播发布会上，跑男的7位成员也通过腾讯直播与网友互动。在Angelababy不惧形象，大秀活人“表情包”的10分钟内，在线观看人数超过了33万，全程总观看人数过百万 在这些惊人的数字下，越来越多的营销方看到了直播平台与明星组合叠加的宣传效应。 毫无疑问，直播是一个将明星IP品牌价值放大的平台，是继博客、微博、小咖秀之后兴起的又一绝佳

01_尚硅谷大数据之HBase简介

第1章HBase简介 1.1 什么是HBase HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE 技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google 运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。 1.2 HBase中的角色 1.2.1 HMaster 功能： 1) 监控RegionServer 2) 处理RegionServer故障转移 3) 处理元数据的变更 4) 处理region的分配或移除 5) 在空闲时间进行数据的负载均衡 6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端 1.2.2 RegionServer 功能： 1) 负责存储HBase的实际数据 2) 处理分配给它的Region 3) 刷新缓存到HDFS 4) 维护HLog 5) 执行压缩

6) 负责处理Region分片 1.2.3 其他组件： 1) Write-Ahead logs HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。 2) HFile 这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。 3) Store HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。 4) MemStore 顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL 中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。 5) Region Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。 1.3 HBase架构

神经网络及深度学习

可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成

01_尚硅谷大数据之Hive基本概念

第1章Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手） 2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 3）Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合； 4）Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。5）Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 1.2.2 缺点 1）Hive的HQL表达能力有限 （1）迭代式算法无法表达 （2）数据挖掘方面不擅长 2）Hive的效率比较低 （1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化 （2）Hive调优比较困难，粒度较粗

1.3 Hive架构原理 HDFS MapReduce Meta store SQL Parser 解析器 Physical Plan 编译器Execution 执行器 Query Optimizer 优化器 Driver CLI JDBC Client Hive 架构 如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。 1）用户接口：Client CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive） 2）元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore 3）Hadoop 使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。 4）驱动器：Driver （1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。 （2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

深度神经网络全面概述

深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由 IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助 DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署 DNN 的关键。 论文地址： 本文旨在提供一个关于实现 DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个 DNN 综述——讨论了支持 DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低 DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手 DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的 DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解 DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的 DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同 DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础 [1]。由于 DNN 在语音识别 [2] 和图像识别 [3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些 DNN 被部署到了从自动驾驶汽车 [4]、癌症检测 [5] 到复杂游戏 [6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而 DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而 DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是 GPU)，已经成为许多 DNN 处理的砥柱，但提供对 DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对 DNN、理解 DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下： Section II 给出了 DNN 为什么很重要的背景、历史和应用。 Section III 给出了 DNN 基础组件的概述，还有目前流行使用的 DNN 模型。 Section IV 描述了 DNN 研发所能用到的各种资源。 Section V 描述了处理 DNN 用到的各种硬件平台，以及在不影响准确率的情况下改进吞吐量(thoughtput)和能量的各种优化方法(即产生 bit-wise identical 结果)。 Section VI 讨论了混合信号回路和新的存储技术如何被用于近数据处理(near-data processing)，从而解决 DNN 中数据流通时面临的吞吐量和能量消耗难题。 Section VII 描述了各种用来改进 DNN 吞吐量和能耗的联合算法和硬件优化，同时最小化对准确率的影响。 Section VIII 描述了对比 DNN 设计时应该考虑的关键标准。

网络直播发展现状及市场前景分析要点

2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发 展前景报告 报告编号：1883782

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/302161594.html, 基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。投资机会分析 市场规模分析 市场供需状况 产业竞争格局 行业发展现状 发展前景趋势 行业宏观背景 重点企业分析 行业政策法规 行业研究报告

一、基本信息 报告名称：2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告报告编号：1883782 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票 Email： 网上阅读： 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 直播是一种实时性、互动性显着的互联网传播内容的形式。不同于传统的文字、图片、视频等传播形式，直播紧密的将用户与直播内容交互在一起，用户本身也是内容生产的一份子。按照时间历程，直播可大致分为三类，传统秀场直播、游戏直播和泛娱乐直播。 据中国产业调研网发布的2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告显示，2005年至今，有2家直播平台（YY、9158）已经上市。此外，4家公司已被上市企业并购，部分上市公司也开通了自己的直播平台。创业公司数量呈上升趋势，据不完全统计，从2005年至今涌现了146家直播平台。仅2016年半年（截止至5月3 1日），就成立了23家直播平台。 2004-2016年中国直播领域每年成立平台数量（个） 《2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告》主要研究分析了网络直播行业市场运行态势并对网络直播行业发展趋势作出预测。报告首先介绍了网络直播行业的相关知识及国内外发展环境，并对网络直播行业运行数据进行了剖析，同时对网络直播产业链进行了梳理，进而详细分析了网络直播市场竞争格局及网络直播行业标杆企业，最后对网络直播行业发展前景作出预测，给出针对网络直播行业发展的独家建议和策略。中国产业调研网发布的《2016-2022年中国网络直播市场现状调研分析及发展前景报告》给客户提供了可供参考的具有借鉴意义的发展建议，使其能以更强的能力去参与市场竞争。

尚硅谷大数据技术之数仓开发规范

1.背景 为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。 2.分层规范 ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据。 DWD（明细数据层）：和ODS粒度一致的明细数据，对数据进行去重，脏数据过滤，空处理，保证数据质量。 DWS（服务数据层）：轻度汇总数据及建宽表(按主题)存放数据。 ADS（应用数据层）：存放应用类表数据。 3.表规范 3.1 命名 维表命名形式：dim_描述 事实表命名形式：fact_描述_[AB] 临时表命名形式：tmp_ 正式表名_ [C自定义序号] 宽表命名形式：dws_主题_描述_[AB] 备份表命名形式：正式表名_bak_yyyymmdd 表命名解释： 1）表名使用英文小写字母，单词之间用下划线分开，长度不超过40个字符，命名一般控制在小于等于6级。 2）其中ABC第一位"A"时间粒度：使用"c"代表当前数据，"h"代表小时数据，"d"代表天

数据，"w"代表周数据，"m"代表月数据，"q"代表季度数据， "y"代表年数据。 3）其中ABC的第二位"B"表示对象属性，用"t"表示表，用"v"表示视图。 4）其中ABC的第三位"C"自定义序号用于标识多个临时表的跑数顺序。 3.2 注释 注释要结合表的英文名，要求注释简洁明了，体现出表的业务出处、主题和用途。3.3 存储格式 所谓的存储格式就是在Hive建表的时候指定的将表中的数据按照什么样子的存储方式，如果指定了方式，那么在向表中插入数据的时候，将会使用该方式向HDFS中添加相应的数据类型。在数仓中建表默认用的都是PARQUET存储格式，相关语句如下所示：STORED AS INPUTFORMAT ‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat’ OUTPUTFORMAT ‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat’ 3.5 字符集 Hadoop和hive 都是用utf-8编码的，在建表时可能涉及到中文乱码问题，所以导入的文件的字符编码统一为utf-8格式。 3.6 约定 理论上在数仓落地的表不应该出现null未知类型，对于可能出现null的字段，如果为字符型统一为空字符串，如果是数值则给0。 4.字段规范 4.1 命名

人工智能和发展

人工智能和发展 摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 1 人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 2 人工智能的应用领域 2.1 人工智能在管理及教学系统中的应用人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 2.2 人工智能专家系统在工程领域的应用人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ｉ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、

(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹

尚硅谷大数据项目之实时项目2(日活需求)

第1章实时处理模块 1.1 模块搭建 添加scala框架 1.2 代码思路 1）消费kafka中的数据； 2）利用redis过滤当日已经计入的日活设备； 3）把每批次新增的当日日活信息保存到HBASE或ES中；

4）从ES中查询出数据，发布成数据接口，通可视化化工程调用。 1.3 代码开发1 ---消费Kafka 1.3.1 配置 1）config.properties # Kafka配置 kafka.broker.list=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 # Redis配置 redis.host=hadoop102 rdis.port=6379 2）pom.xml com.atguigu.gmall2019.dw dw-common 1.0-SNAPSHOT org.apache.spark spark-core_2.11 org.apache.spark spark-streaming_2.11 org.apache.kafka kafka-clients 0.11.0.2 org.apache.spark spark-streaming-kafka-0-8_2.11 redis.clients jedis 2.9.0 io.searchbox

美国医学人工智能发展研究

美国医学人工智能发展研究 《中国医学人工智能发展研究报告2020课题组》2019.11.23

CONTENTS 美国医学人工智能政策 美国医疗人工智能产品市场准入 临床应用现状:FDA批准的产品

1.美国医学人工智能政策 ●2016年10月13日 ●《国家人工智能研究与发展战略规划》●《为人工智能的未来做好准备》 ●2016年11月8日 ●《国家机器人计划2.0》 ●2016年12月20日 ●《人工智能、自动化与经济报告》●2018年3月 ●《科学和技术要点——特朗普执政首年 回顾》 ●2019年2月11日 ●《美国人工智能倡议》 ●2019年6月21日 ●《国家人工智能研发战略规划：2019年更新》 ●2019年6月21日 ●《国家人工智能研发战略规划：2019年更新》 ●2017年12月12日 ●《人工智能未来法案》（未通过）

1.1《国家人工智能研究与发展战略规划》（2016.10.13） ?发布：美国国家科学技术委员会下属的网络和 信息技术研究与开发小组委员会（2016.10） ?内容：为美联邦资助的内外部人工智能研究制 定了一系列目标，确定了政府资助人工智能领 域研究的七项重大计划，并提出了围绕重大计 划的两方面建议。 ?强调政府应该对具有重要社会价值而市场无法 关注到的AI领域进行持续投资。 The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan, Preparing for the Future of Artificial Intelligence

【完整版】2020-2025年中国在线直播行业目标市场选择策略制定与实施研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国在线直播行业 目标市场选择策略制定与实施研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业目标市场选择策略概述 (9) 第一节研究报告简介 (9) 第二节研究原则与方法 (10) 一、研究原则 (10) 二、研究方法 (11) 第三节研究企业目标市场选择策略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研：2019-2020年中国在线直播行业市场深度调研 (14) 第一节在线直播概述 (14) 一、网络直播概述 (14) （一）网络直播兴起的背景 (14) （二）网络直播的优势 (14) 二、核心观点 (15) 三、在线直播行业生态图谱 (15) 第二节2019-2020年中国在线直播行业发展情况分析 (16) 一、“直播+”模式持续发展，电商直播势头迅猛 (16) 二、在线直播赛道竞争加剧，技术赋能助力行业发展 (16) 三、2019年中国在线直播行业用户规模情况 (17) （一）2019年中国在线直播平台PC端月活跃用户数 (17) （二）2019年中国在线直播移动端月活跃用户数 (18) 四、2019年中国在线直播行业主要发展特点 (19) 第三节2019-2020年中国在线直播行业主要商业模式分析 (20) 一、花椒领先娱乐直播，游戏直播领域斗鱼优势明显 (20) 二、花椒直播、YY直播的主播满意度领跑娱乐类直播平台 (21) 三、花椒、斗鱼的“直播+综艺”节目知名度高 (22) 四、用户对新技术融入直播持积极态度 (23) 第四节2019-2020年在线直播行业热点分析 (24) 一、直播平台之变，竞争角色增多 (24) 二、直播出海 (26) 三、“直播+” (26) （一）电商直播蓬勃发展，明星网红、村播县长直播带货 (27) （二）“直播+”产品与内容创新 (27) （三）花椒直播——“直播+”跨界合作与产品创新 (28) （四）KK直播——“直播+文化”产品持续传递正能量 (28) 四、技术赋能 (29) 第五节2020-2025年我国在线直播行业发展前景预测 (30) 一、5G时代来临，在线直播行业潜力巨大 (30) 二、5G助力在线直播行业升级 (30) 三、直播内容垂直化或成市场竞争主旋律 (30) 四、优秀主播养成生态渐成 (31)

神经网络11大常见陷阱及应对方法

深度学习的这些坑你都遇到过吗？神 经网络11 大常见陷阱及应对方法【新智元导读】如果你的神经网络不工作，该怎么办？本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作，该怎么办？作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情，以及他自己的解决经验。 1.忘记规范化数据 2.忘记检查结果 3.忘记预处理数据 4.忘记使用正则化 5.使用的batch太大 6.使用了不正确的学习率 7.在最后层使用了错误的激活函数 8.你的网络包含了Bad Gradients 9.初始化网络权重不正确 10.你使用的网络太深了 11.使用隐藏单元的数量不对 忘记规范化数据了

问题描述 在使用神经网络时，思考如何正确地规范化数据是非常重要的。这是一个无法改变的步骤——假如这一步骤没有小心、正确地做，你的网络就几乎不可能工作。由于这个步骤非常重要，在深度学习社区中也是众所周知的，所以它很少在论文中被提及，因此初学者常常在这一步出错。 怎样解决？ 一般来说，规范化（normalization）的意思是：将数据减去均值，再除以其方差。通常这是对每个输入和输出特征单独做的，但你可能经常会希望对特征组做或特别主翼处理某些特征的规范化。 为什么？ 我们需要对数据进行规范化的主要原因是大部分的神经网络流程假设输入和输出数据都以一个约是1的标准差和约是0的均值分布。这些假设在深度学习文献中到处都是，从权重初始化、激活函数到训练网络的优化算法。 还需要注意 未训练的神经网络通常会输出约在-1到1范围之间的值。如果你希望输出其他范围的值（例如RBG图像以0-255范围的字节存储）会出现一些问题。在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。如果不爆炸，那么训练的前几个阶段就是浪费的，因为网络首先学习的是将输出值缩小到大致是预期的范围。如果规范化了数据（在这种情况下，你可以简单地将数值除以128再减去1），就不会发生这些问题。 一般来说，神经网络中特征的规模也决定了其重要性。如果输出中的有一个特征规模很大，那么与其他特征相比它会产生更大的错误。类似地，输入中的大规模特征将主导网络并导致下游发生更大的变化。因此，使用神经网络库的自动规范化往往是不够的，这些神经网络库会在每个特征的基础上盲目地减去平均值并除以方差。你可能有一个输入特征，通常范围在0.0到0.001之间——这个特征的范围如此之小，因为它是一个不重要的特征（在这种情况下，你可能不想重新scale），或者因为与其他特征相比它有一些小的单元（在这种情