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原文链接：http://tecdat.cn/?p=24386原文出处：拓端数据部落公众号本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。设置​library(keras)​下载并准备 CIFAR10 数据集CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色

在当今数字化时代，人工智能正以前所未有的速度重塑着各个行业的发展格局，成为推动经济增长和创新变革的关键力量。本报告汇总解读深入剖析全球及中国人工智能计算力的发展态势，凭借大量详实的数据和专业的分析方法，为读者呈现出该领域的全景画卷。从全球视角来看，生成式人工智能异军突起，引发了企业工作负载的深刻变革，同时也促使人工智能算力呈现出规模法则主导、平台生态构建、数据基础设施升级等五大显著趋势。本报告汇总

2025年电商行业进入“存量博弈→价值深耕”的关键转折期：双11周期拉长至60天重构大促节奏，直播电商从“流量争夺”转向“内容+搜索”闭环，跨境增量向巴西、非洲等新兴市场倾斜（Temu非洲MAU增424%），AI驱动的“看后搜”成为流量新入口（日均PV 1.1亿）。行业呈现“B2B数字化提速（MRO数智化采购增速4倍于传统渠道，但未来增速放缓至4.2%）、B2C品类分化（宠物食品增59%、羽绒服增

原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat2025年，AI产业已迈入“上游算力支撑-中游技术突破-下游应用落地”的全链路爆发期。生成式AI重构企业运营效率，对话式AI优化人机交互体验，AI视频生成开辟内容创作新赛道，而算力芯片与生态建设则成为支撑产业前行的核心底座。但繁荣背后，产业链各环节仍面临结构性矛盾：中小企业落地遭遇“技能-成本-认知”三重门槛，技术端存在延迟与性能瓶颈，算力供给难以匹配指数级增

机器人已广泛融入我们生活的方方面面。在工业领域，它们宛如不知疲倦的工匠，精准地完成打磨、焊接等精细工作，极大提升了生产效率和产品质量；在日常生活里，它们是贴心的助手，扫地机器人默默清扫房间，陪伴机器人给予老人孩子温暖陪伴；在复杂危险的环境中，如深海、太空、火灾现场，特种机器人无畏前行，执行着人类难以完成的任务，成为探索未知、保障安全的重要力量。随着科技的持续进步，机器人的应用边界还在不断拓展，影响

通过上述代码，得到二分类多变量模型的各项统计信息，包括数据集信息、模型收敛情况、拟合优度统计量以及各参数的估计值和检验结果等。从这些结果中可以了解到模型对数据的拟合效果，以及不同类别下各变量的固定效应和随机效应等情况。

展示数据集结构> str(dat)# 展示数据集头部其中，x为自变量（可视为年龄），y为因变量（如胆固醇水平），id用于标识数据来自哪个受试者，rf1和rf2是两个风险因素，后续可能会纳入分析，totobs表示每个受试者的观测次数。

贝叶斯分层模型（）可用于分析区域数据，当结果变量汇总到构成研究区域划分的各个区域时会产生这类数据。模型可被设定用于描述响应变量的变异性，其作为一些已知会影响结果的协变量的函数，同时还有随机效应来对协变量未解释的剩余变异进行建模。这提供了一种灵活且稳健的方法，使我们能够评估解释变量的影响、适应空间自相关，并量化所获估计值的不确定性。常用的空间模型之一是Besag-York-Mollié（BYM）模型