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可持续海洋经济
目录 执行摘要 5 1. 介绍 6 1.1. 研究背景和目的 6 1.2. 范围和定义 7 1.3. 本研究的开展方式 9 2. 海洋经济全球运营环境简介 11 2.1. 可持续海洋食品 12 2.2. 可持续海洋能源 13 2.3. 可持续海洋运输 14 2.4. 可持续海洋旅游 15 2.5. 可持续新型海洋产业 16 2.6. 海底采矿 16 3. 北欧国家海洋经济简介 18 3.1. 丹麦 19 3.1.1. 海洋经济——事实和数据 3.1.2. 政策发展和战略重点 3.1.3. 商业和创新生态系统 3.2. 芬兰 25 3.2.1. 海洋经济——事实和数据 3.2.2. 政策发展和战略重点 3.2.3.商业和创新生态系统 3.3. 冰岛 32 3.3.1. 海洋经济——事实和数据 3.3.2. 政策发展和战略重点 3.3.3. 商业和创新生态系统 3.4. 挪威 37 3.4.1. 海洋经济——事实和数据 3.4.2. 政策发展和战略重点 3.4.3. 商业和创新生态系统 3.5. 瑞典 44 3.5.1. 海洋经济——事实和数据 3.5.2. 政策发展和战略重点 3.5.3. 商业和创新生态系统 3.6. 法罗群岛 49 3.6.1. 海洋经济——事实和数据 3.6.2. 政策发展和战略重点 3.6.3. 商业和创新生态系统 3.7. 格陵兰 52 3.7.1. 海洋经济——事实和数据 3.7.2. 政策发展和战略重点 3.7.3.商业和创新生态系统 3.8. 奥兰群岛 54 3.8.1. 海洋经济——事实和数据 3.8.2. 政策制定和战略重点 3.8.3. 商业和创新生态系统 4. 确定具有合作潜力的北欧据点 57 4.1. 北欧据点的定义 57 4.2. 确定的可持续海洋经济中的北欧据点 57 4.2.1. 可持续海洋食品 4.2.2 可持续海洋能源 4.2.3. 可持续海洋运输 4.2.4. 可持续海洋旅游 4.2.5. 海底采矿 4.2.6. 可持续新型海洋产业 4.3. 具有特定创新合作潜力的据点建议 60 4.3.1. 主题据点 4.3.2. 跨领域主题 4.4. 结论 63 参考文献 64
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瑞典营在第二个小时报告了这一情况。21 GMT 埃及军队向其阵地 II2I (PKK 7^50-8965) 西北 800 米处现有前沿据点前进了约 50 米 1/•
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具有阈值和...的神经网络的记忆容量
1.3 问题的历史。1988 年，Baum [ 6 ] 提出了该问题的一个版本。在 Cover [ 8 ] 早期工作的基础上，Baum 研究了多层感知器的记忆容量，即具有阈值激活函数的前馈神经结构。他首先研究了网络结构 [ n, m, 1]，其中一个隐藏层由 m 个节点组成（并且，如符号所示，隐藏层中有 n 个节点和一个输出节点）。Baum 注意到，对于 R n 中一般位置的数据点 xk，结构 [ n, m, 1] 的记忆容量约为 nm ，即它与连接数成正比。这并不难：一般位置保证任何 n 个数据点子集所跨越的超平面不会错过任何其他数据点；这允许人们在其自己的 n 个数据点批次上训练隐藏层中的 m 个神经元中的每一个。Baum 然后问同样的现象是否仍然存在于更深的神经网络中。他问，对于较大的 K，是否存在一个深度神经结构，其总数为 O（√
人工智能训练数据基本指南
因此，这个问题的简短答案通常是从尽可能多地获取数据开始，然后让模型的需求从那里开始。但是，如果您真的想要数百、数千或数百万个数据点的大概数字，则需要进行一些研究。下面，我们将讨论在数据集大小方面需要注意的一些常见问题。之后，我们将讨论如何大致了解数据集的大小，并提供一些来自真实机器学习项目的公开数据。
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1. 产品信息. ... ..................................................................................................................7 3.1 概览图和数据点...............................................................................................7 3.2 最常用的数据点..............................................................................................8 4. 二进制值 DO (R/W) ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 4. 二进制值 DO (R/W) ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................9 5. 二进制输入 DI (R)..........................................................................................................................................................................................................................................................10 6. 模拟输入 AI (RO).............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................10 6. 模拟输入 AI (RO)............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. .18 7. 模拟值 AO（R/W）. ...
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署