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《中国人工智能学会通讯》——10.18 研究进展
本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第10章,第10.18节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。
普通企业的规划类项目中,OptaPlanner更适合作为APS的规划优化引擎
在企业的规划、优化场景中,均需要开发规划类的项目,实现从从种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划(包括高层次的供应链优化,到细粒度的车间甚至机台作业指令)、车辆调度等。因为这类场景需要解决的问题,均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题。
SVM算法
支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年,但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域,并牢牢压制了神经网络领域好多年。如果不考虑集成学习的算法,不考虑特定的训练数据集,在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。
一九产业AI速写:城市篇
AI真实改变了城市生活,也改变了“智慧城市”这个原本已经巨大的市场。想要记录城市AI的变化,可能需要从理清一个概念说起。
为什么你的机器学习商业应用会失败?来听一听
在应用机器学习方面,最困难的部分是知道你想要做什么,以及在你为顾客服务之前,你打算怎么做。作者从几个方面探讨了企业应该如何挑选合适的机器学习方面的人,值得深思。
(zhuan) Paper Collection of Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
this blog from: https://github.com/LantaoYu/MARL-Papers Paper Collection of Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) This is a collection of research...
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