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个人简介:专业身份:我长期深耕于行业数字化与AIoT领域,身兼人工智能应用架构师与工业控制系统(ICS/SCADA/PLC)安全专家二职。 内容分享:希望将过去几十年为物联网世界“添砖加瓦”的实战经验与深刻教训,在此与您分享。 联系方式:若您在技术实践、数字化转型或网络安全方面有任何疑问,我很乐于交流。您可以通过微信“Parcadia”联系到我。

博客简介:

这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”

博客描述:
对技术本质的 “人话解读”; 从 0 到 1 的实践笔记和翻车现场; 对数智未来的野生猜想。
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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机器学习009:监督学习【回归算法】(岭回归)-- 给模型一个“清醒”的约束

岭回归可能不是AI领域最闪耀的明星,但绝对是最值得信赖的基石之一。它的核心价值在于,用一种优雅而简单的数学方法(L2正则化),赋予了线性模型抵抗“过拟合”的能力,使其在面对复杂、多特征、带噪声的真实世界数据时,表现出卓越的稳健性和泛化能力。
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博文更新于 9 小时前 ·
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阶跃星辰:从技术理想主义到多模态AI独角兽的崛起之路

阶跃星辰(StepFun)是一家专注于通用人工智能(AGI)的创新型科技公司,成立于2023年4月,由前微软全球副总裁姜大昕博士创立。公司核心团队由AI领域顶尖人才组成,已发布包括千亿级语言大模型Step系列、多模态模型Step-V等创新产品。2024年完成B轮数亿美元融资,投后估值达20亿美元,跻身"AI六小虎"之列。其Step-2模型在LiveBench榜单位列全球第五、国内第一。公司业务涵盖基础模型、终端产品(如阶跃AI助手)及行业解决方案,并与吉利汽车等企业开展深度合作。阶跃星辰
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机器学习008:监督学习【回归算法】(逻辑回归)--AI世界的“是非判断题大师”

逻辑回归,这位AI世界的“是非判断题大师”,其核心价值用简洁、可解释的线性模型,为二分类问题提供一个坚实的概率化解决方案。它就像你学习人工智能旅程中的第一把钥匙。如何将现实问题转化为数学特征,如何用概率来表达不确定性,以及如何通过优化来逼近真理。擅长线性二分类、需要好特征、结果易解释。理解并掌握逻辑回归,你便为后续学习更强大的神经网络(如CNN、RNN)打下了无比坚实的基础。因为无论后面的网络多么复杂,它们最终往往都要回到“逻辑回归”这一步,来做出那个最根本的“是”或“否”的判断。
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博文更新于 13 小时前 ·
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机器学习007:监督学习【回归算法】(线性回归)--股票背后的预测学

好了,我们的线性回归之旅就要结束了。现在,请你再回想一下那家奶茶店。从经验中学习规律,用规律预测未来。它是一种寻找数据间简单、直观的线性规律,并用于做出靠谱数值预测的、高度可解释的基础工具。作为初学者,学习线性回归的重点不在于记忆公式,而在于透彻理解其“加权求和”的核心思想和“通过减少误差来学习”的训练逻辑,同时清醒地认识其“只能拟合直线”的根本局限。它就像一把直尺,能量出直线的距离,却画不出优美的曲线。
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机器学习006:监督学习【回归算法】(概论)--教AI从历史中预测未来

回归算法的核心价值,在于它提供了一套“从纷繁复杂的过去中,提炼出简洁数学规律,用以理性推测未来”的自动化框架。它是预测科学的基石,是连接历史数据与未来决策的智慧桥梁。对于初学者而言,学习回归的重点不是记忆复杂公式,而是建立一种思维模式:理解**“特征”与“目标”** 之间的关联思想,明白**“通过减少误差来学习”** 的训练逻辑,并清醒地认识到数据质量和相关性不等于因果性这两个贯穿整个AI学习生涯的黄金法则。恭喜你!现在你已经掌握了让AI“预测未来”的第一把钥匙。
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博文更新于 16 小时前 ·
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机器学习005:强化学习(概论)--从“训练狗狗”到“打游戏”

让我们回到最初的问题:强化学习到底是什么?一句话概括:强化学习是让AI在未知环境中,通过试错与反馈,自学序列决策能力的方法论。它的核心魅力在于:不依赖人类预先提供“标准答案”,而是让智能体自己探索、发现甚至超越人类的解决方案。学习强化学习的重点理解“智能体-环境-奖励”这个铁三角关系掌握“探索与利用”的平衡艺术明白强化学习适合解决什么样的问题(序列决策、动态环境、延迟奖励)就像训练狗狗需要耐心和技巧,设计强化学习系统也需要精心设置奖励、搭建合适环境。
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博文更新于 17 小时前 ·
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机器学习004:半监督学习-- 给AI一颗“举一反三”的大脑

用少量珍贵的“标准答案”(有标签数据)作为火种,去点燃和挖掘海量“未知矿石”(无标签数据)中蕴含的能量,最终训练出比仅靠火种本身更强大、更博学的模型。
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机器学习003:无监督学习(概论)--机器如何学会“自己整理房间”

无监督学习的核心价值,在于赋予机器一种“自观察、自组织、自总结”的探索能力。它不依赖人类预先提供的“标准答案”,而是直面数据的海洋,从中提炼出内在的结构、模式与简洁表达。对于初学者而言,理解无监督学习的关键,在于把握其“自我驱动”的哲学:无论是通过“物以类聚”的整理,还是“化繁为简”的概括,抑或是“压缩复原”的游戏,其目的都是让机器学会在未知中寻找秩序。它是人工智能走向更通用、更自主的关键一步,也是我们解开庞大数据背后隐藏故事的一把神奇钥匙。
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机器学习002:监督学习(概论)--揭秘人工智能的“家教学习法”

监督学习,是人工智能领域最经典、应用最广泛的“家教式”学习法,其核心价值在于:通过利用带有明确答案的“教材”(标签数据),让机器学会对未知事物进行可靠的预测和分类,将我们从大量重复、繁琐的判断工作中解放出来。对于初学者而言,理解监督学习的重点不在于记忆复杂的算法名称,而在于牢牢抓住“数据+标签→模型→预测”这条核心逻辑链条,并清醒认识到它对高质量标签数据的依赖这一根本特性。它是你打开AI世界大门的第一把,也是最关键的一把钥匙。
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机器学习001:从“让机器学会思考”到生活中的智能魔法

机器学习是让机器从数据中学习规律、解决实际问题的核心AI技术,它的价值在于“高效处理海量数据、发现人类难以察觉的规律、提升任务效率和精准度”。对于人工智能初学者来说,学习机器学习的重点的不是一开始就钻研复杂的公式和模型,而是先建立“数据-模型-规律-预测”的核心认知:先明白“机器学习能做什么、不能做什么”,再理解“不同模型适合什么任务”,最后再逐步学习具体的模型原理和实现方法。就像我们学习数学,先明白“数学能解决什么问题”,再学具体的公式和解题方法,才能真正掌握。
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一文读懂神经网络分类:从基础架构到前沿融合

神经网络作为AI核心技术,已广泛应用于人脸识别、推荐系统等领域。文章从四个维度系统解析神经网络分类:1)结构类型:包括单向处理的前馈网络、具有记忆功能的循环网络、处理关系数据的图网络,以及擅长图像处理的卷积网络;2)功能用途:涵盖分类、回归、生成和强化学习等不同任务;3)训练方式:分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习;4)神经元特性:包括模仿人脑的脉冲网络和处理模糊信息的模糊网络。文章还指出当前神经网络正走向多类型融合创新,并强调分类的核心价值在于帮助选择适合特定场景的模型架构。
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博文更新于 前天 19:18 ·
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《关于深入实施 “人工智能 +“ 行动的意见》深度解读

关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》的发布,标志着我国人工智能发展进入了新的历史阶段。战略定位明确。《意见》将 “人工智能 +” 定位为推动经济社会高质量发展的核心引擎,通过人工智能与各行业的深度融合,实现生产力的革命性跃迁和生产关系的深层次变革。这一战略定位体现了国家对人工智能技术革命性作用的深刻认识。实施路径清晰。
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全球首个AI监管框架欧盟《AI法案》的诞生、执行与深远影响

欧盟《AI 法案》作为全球首个全面规范人工智能的法律框架,其影响远超欧洲边界,正在重塑全球 AI 产业发展轨迹。在立法背景方面,欧盟《AI 法案》的诞生是数字主权战略、社会伦理需求和技术发展冲击共同作用的结果。欧盟试图通过严格的监管框架在全球 AI 治理中占据道德制高点,同时回应公众对算法歧视、隐私侵犯等问题的担忧。然而,ChatGPT 等颠覆性技术的出现打乱了立法进程,暴露了监管滞后于技术发展的固有矛盾。在执行情况方面,法案的分阶段实施策略体现了审慎与务实的平衡,但也面临诸多挑战。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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SiC碳化硅技术原理与器件设计全面解析

由于硅的电负性为 1.8,碳的电负性为 2.5,价电子更倾向于局域化在碳原子附近,因此 Si-C 键具有一定的极性。在功率器件应用中,SiC 的绝缘击穿场强是硅的 10 倍,带隙是硅的 3 倍,热导率是硅的 3 倍,这些特性使其能够在高温、高压、高频环境下稳定工作。每个原子的一个 s 轨道与三个 p 轨道混合,形成四个等价的 sp³ 杂化轨道,这些轨道指向正四面体的四个顶点,彼此间夹角为 109.5°。碳化硅(SiC)作为第三代半导体的代表材料,凭借其优异的物理化学特性,正在引领功率电子技术的革命性变革。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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AI大模型应用谱系与流行度排名研究

摘要: 本文系统梳理了2017-2025年AI大模型的技术演进与商业应用。以Transformer架构为起点,分析了GPT、BERT等里程碑模型的技术突破,揭示了预训练-微调范式、规模效应与多模态融合等关键发展阶段。当前,主流模型呈现多元化竞争格局,OpenAI的GPT-4、Google的Gemini 3和Anthropic的Claude 4在综合能力上领先,而LLaMA、DeepSeek-R1等开源模型在成本与垂直领域表现突出。研究通过技术影响力和商业价值双维度评估十大流行模型,为行业提供选型参考,同时指
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博文更新于 2025.12.17 ·
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锂电储能产品替代UPS可行性研究

锂电储能正加速替代传统UPS系统,成为数据中心、工业制造等关键基础设施的电力保障新选择。相比铅酸电池,锂电池在能量密度(提升3-5倍)、循环寿命(达2000-6000次)、转换效率(95%以上)等方面具有显著优势。虽然初始成本高20-30%,但全生命周期可节省20-30%总拥有成本。阿里巴巴、谷歌等企业已成功部署锂电UPS,验证了其技术成熟度。随着政策推动和成本下降,预计2025年新建数据中心将基本实现锂电替代,标志着电力保障体系正迎来绿色低碳转型。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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UPS电源在数据中心和工业领域的市场现状、挑战与技术趋势分析

UPS电源行业正迎来数据中心和工业应用的双轮驱动发展。2024年全球UPS市场规模达82.6亿美元,中国市场规模487.3亿元,数据中心UPS增速最快(年复合增长率7.7%)。行业呈现"一超多强"格局,华为以17%-18%份额领跑中国市场,维谛、伊顿等紧随其后。技术方面,数据中心UPS追求高功率密度(50kW/3U)和高效率(99%),工业UPS则注重环境适应性(-25℃至55℃工作温度)和负载兼容性。当前行业面临功率密度提升瓶颈、智能化不足等技术挑战,以及价格战导致利润率下滑的市场压力
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博文更新于 2025.12.17 ·
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CPU中的晶体管是如何忠诚执行你的C代码的?

本文通过一个简单的C语言加法程序,逐步解析代码从高级语言到硬件执行的完整转换过程。首先将C代码编译为汇编语言,展示变量定义、运算和输出的底层指令实现;然后深入硬件层面,分析程序加载、栈帧初始化、变量赋值和加法运算的硬件协作机制。最终揭示所有操作均由晶体管组成的逻辑电路(如ALU、寄存器、内存单元)通过电信号变化完成,清晰呈现了"高级语言→汇编→机器码→逻辑电路→晶体管"的完整执行链路。
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博文更新于 2025.12.16 ·
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DL/T 645物联网设备一物一码协议架构设计

摘要:本文针对电力物联网设备管理需求,基于DL/T 645标准设计了一套一物一码协议架构。该架构采用分层解耦设计,包含标识解析层、通信传输层、数据处理层等核心模块,支持多载体标识采集、编码自适应解析及安全传输等功能。通过轻量化与可扩展设计,实现设备全生命周期管理,保障数据安全与传输可靠性,为电力物联网标准化管理提供技术支撑。
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博文更新于 2025.12.16 ·
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XGW-9000网关DL/T 645协议接入引擎:面向新能源电站的标准化电表通信设计

摘要:XGW-9000网关DL/T 645协议接入引擎针对新能源电站电表通信的核心痛点,采用分层架构设计,实现全版本协议兼容、高可靠通信和高频数据采集。该引擎在大型光伏电站、分布式光伏、风电站及光储充一体化电站等场景中表现优异,支持RS-485、LoRa、以太网等多链路通信,通过插件化架构灵活适配不同硬件和协议版本。性能验证表明,该方案有效解决了协议碎片化、通信干扰等难题,满足1秒级高频采集需求,为新能源电站的精细化管理和稳定运行提供了标准化通信解决方案。
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博文更新于 2025.12.16 ·
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