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Jhon Doe

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经常被问到机器学习的一个问题是我们可以为它命名多少工业应用。嗯,坦率地说,这是错误的问题。机器学习不是一种可以插入生产线并使生产线比以前更好地运行的设备。机器学习是一个需要来自许多设备的输入以向其提供数据的过程,以便可以收集,评估和使用数据来开发关于生产线如何生产产品及其所做部件的知识。然后,该知识可用于确定生产线如何具有更高的零件吞吐量,以更低的成本运行,以及更可靠地运行。

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NO,是数字化!Ermakov博士坦言,德国很多学者并不认同有什么新的工业革命,那只是大企业炒作的概念,第三次工业革命就涵盖了信息技术带来的变革,目前是信息技术的深化应用阶段(互联网高度发达、移动应用普及、智能设备增多),当然你如果要区别于过去,非要说他是第四次革命,OK那好吧,就叫工业4.0。

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以常用的 Type3 为例,一个完整的量化流程分为三阶段:(1)以一个训练完毕的浮点模型(称为 Float 模型)为起点;(2)包含假量化算子的用浮点操作来模拟量化过程的新模型(Quantized-Float 模型或 QFloat 模型);(3)可以直接在终端设备上运行的模型(Quantized 模型,简称 Q 模型)。


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