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- VIIRS-SNPP产品包含了L3 Mapped数据产品。共计22个光谱波段，范围从412nm到12um。有16个中等分辨率波段（分辨率为750m），5个图像分辨率波段（375m）和一个昼夜波段（DNB）。本平台上该数据空间分辨率为4km和9km。VIIRS（Visible infrared Imaging Radiometer）可见光红外成像辐射仪是搭载在NPP卫星上的传感器，扫描式成像... VIIRS-SNPP产品包含了L3 Mapped数据产品。共计22个光谱波段，范围从412nm到12um。有16个中等分辨率波段（分辨率为750m），5个图像分辨率波段（375m）和一个昼夜波段（DNB）。本平台上该数据空间分辨率为4km和9km。VIIRS（Visible infrared Imaging Radiometer）可见光红外成像辐射仪是搭载在NPP卫星上的传感器，扫描式成像...
- 都2023年，才来回答这个问题，自然毫无悬念地选择PyTorch，TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生，有点惋惜，现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。不过呢，我觉得可以一起去回顾下，在AI框架发展的过程中，都沉陷了哪些技术点，为什么一开始这么多人在纠结到底用哪个框架。 都2023年，才来回答这个问题，自然毫无悬念地选择PyTorch，TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生，有点惋惜，现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。不过呢，我觉得可以一起去回顾下，在AI框架发展的过程中，都沉陷了哪些技术点，为什么一开始这么多人在纠结到底用哪个框架。
- 引言石油炼化过程中的设备能效是影响炼化厂运行成本和环境影响的重要因素。传统的能效改进方法通常依赖于经验和规则，存在效果不稳定和难以复制的问题。随着深度学习技术的发展和应用，越来越多的石油炼化企业开始尝试使用深度学习算法来改进设备能效，提高炼化过程的效率和可持续性。本文将介绍基于深度学习的石油炼化过程中的设备能效改进的方法，并给出示例代码。1. 深度学习算法在石油炼化设备能效改进中的应用深度学... 引言石油炼化过程中的设备能效是影响炼化厂运行成本和环境影响的重要因素。传统的能效改进方法通常依赖于经验和规则，存在效果不稳定和难以复制的问题。随着深度学习技术的发展和应用，越来越多的石油炼化企业开始尝试使用深度学习算法来改进设备能效，提高炼化过程的效率和可持续性。本文将介绍基于深度学习的石油炼化过程中的设备能效改进的方法，并给出示例代码。1. 深度学习算法在石油炼化设备能效改进中的应用深度学...
- 引言石油炼化是一个复杂的过程，涉及到多种原料的使用和成本的分析。传统的原料成本分析往往依赖于人工的经验和规则，缺乏灵活性和准确性。而人工智能技术可以通过学习大量的数据和模式，自动分析和预测石油炼化过程中的原料成本，并提供优化策略，从而帮助企业降低原料成本，提高利润。本文将介绍人工智能在石油炼化过程中的原料成本分析与优化，并给出示例代码。数据收集与预处理在石油炼化过程中，需要收集大量与原料成本... 引言石油炼化是一个复杂的过程，涉及到多种原料的使用和成本的分析。传统的原料成本分析往往依赖于人工的经验和规则，缺乏灵活性和准确性。而人工智能技术可以通过学习大量的数据和模式，自动分析和预测石油炼化过程中的原料成本，并提供优化策略，从而帮助企业降低原料成本，提高利润。本文将介绍人工智能在石油炼化过程中的原料成本分析与优化，并给出示例代码。数据收集与预处理在石油炼化过程中，需要收集大量与原料成本...
- 在石油炼化过程中，准确地预测产品销售情况对于优化生产计划和提高利润至关重要。传统的销售预测方法通常基于历史数据和统计模型，但由于炼化过程的复杂性和销售的多变性，这些方法往往难以达到理想的效果。使用深度学习算法来预测和优化石油炼化过程中的产品销售可以实现更准确和自适应的销售预测。1. 数据采集与预处理首先，我们需要采集和整理炼化过程中的产品销售数据。这些数据包括产品销售数量、销售价格、市场需求... 在石油炼化过程中，准确地预测产品销售情况对于优化生产计划和提高利润至关重要。传统的销售预测方法通常基于历史数据和统计模型，但由于炼化过程的复杂性和销售的多变性，这些方法往往难以达到理想的效果。使用深度学习算法来预测和优化石油炼化过程中的产品销售可以实现更准确和自适应的销售预测。1. 数据采集与预处理首先，我们需要采集和整理炼化过程中的产品销售数据。这些数据包括产品销售数量、销售价格、市场需求...
- 笔者在GPU多机环境下用Megatron-Deepspeed训练框架， 多机多卡分布式训练GPT2模型, 利用RoCE网卡来提高网络传输速度和性能。 笔者在GPU多机环境下用Megatron-Deepspeed训练框架， 多机多卡分布式训练GPT2模型, 利用RoCE网卡来提高网络传输速度和性能。
- 油井产能预测的基于人工智能的方法研究在油田开发中，准确地预测油井的产能对于优化生产决策、提高采收率至关重要。传统的产能预测方法通常基于经验公式和统计模型，然而，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的研究开始探索基于人工智能的方法来改进油井产能预测的准确性和可靠性。本文将介绍一种基于人工智能的油井产能预测方法，采用深度学习技术来构建预测模型。该方法利用了深度神经网络的强大表达能力和自动特征学... 油井产能预测的基于人工智能的方法研究在油田开发中，准确地预测油井的产能对于优化生产决策、提高采收率至关重要。传统的产能预测方法通常基于经验公式和统计模型，然而，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的研究开始探索基于人工智能的方法来改进油井产能预测的准确性和可靠性。本文将介绍一种基于人工智能的油井产能预测方法，采用深度学习技术来构建预测模型。该方法利用了深度神经网络的强大表达能力和自动特征学...
- 探索深度学习技术在地震成像中的潜力地震成像在油田勘探中起着至关重要的作用，它通过分析地下介质对地震波的响应来揭示油气资源的分布情况。然而，传统的地震成像方法存在一些限制，如分辨率低、噪声干扰等。近年来，深度学习技术的快速发展为改善地震成像提供了新的可能性。 深度学习在地震成像中的优势传统的地震成像方法通常基于数学模型和假设，需要人工提取特征并设计算法。而深度学习技术则可以通过学习大量的数据... 探索深度学习技术在地震成像中的潜力地震成像在油田勘探中起着至关重要的作用，它通过分析地下介质对地震波的响应来揭示油气资源的分布情况。然而，传统的地震成像方法存在一些限制，如分辨率低、噪声干扰等。近年来，深度学习技术的快速发展为改善地震成像提供了新的可能性。 深度学习在地震成像中的优势传统的地震成像方法通常基于数学模型和假设，需要人工提取特征并设计算法。而深度学习技术则可以通过学习大量的数据...
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