云服务器跑深度学习，华为盘古大模型需要光模块吗？
华为盘古大模型是华为推出的一种中央处理单元（CPU）芯片，用于人工智能计算和深度学习任务。与光模块无关，光模块主要是用于网络设备和数据中心的光纤通信传输。
光模块通常是光纤通信系统中的一个重要组成部分，用于将数据转换为光信号，并通过光纤进行传输。它们在网络设备、服务器和数据中心中起到连接和传输数据的作用。
盘古大模型是一款芯片，不涉及光信号的传输，因此不需要光模块来支持其功能。它通过集成的电路和计算单元来执行人工智能计算任务。
需要注意的是，盘古大模型需要与合适的主板和系统配合使用，以确保其正常工作和优化的性能。在搭建和配置系统时，建议遵循华为提供的指南和技术要求，以获得最佳的使用体验。
什么学习学习大数据比较好？
来看看几位在外企与大数据打交道的人吧，他们的工作就是把存放在各地的数据变成有用的信息，并利用这些信息来为企业规避风险、提高效率、节省成本、提升竞争力。。。
8年前，清华音乐圈里的创新大咖、乐队主唱HuHu带着琴声和梦想来到了一家有着近200年历史的企业。在这里，她遇到了一群和她一样的数据“挖矿人”，共同开启了用新兴技术解码“01”背后秘密的创新之旅。
6年前，来自环保圈的蔡璐平开始在施耐德电气探索用数字化手段降低碳排放的可能，现在他在打造设备全生命周期管理的数字化工具，来帮助企业客户实现运营效率提升和可持续发展。
一年前，北外主攻旅游行业大数据分析的王莉漫，加入了施耐德电气，以全新的视野与理念，又一次推动着算法与AI架构的蜕变。
自然语言处理、算法、人工智能、区块链、机器学习、知识图谱、AR、VR是他们工作和生活的日常。将令人眼花缭乱的新兴技术与传统的工业和配电场景相结合，从大数据中挖掘价值，并带来能效、运维、设备资产可用性和人员效率的提升，是他们的“小目标”。
数字化创新孵化器
Huhu本名韩铮，在施耐德电气数字化服务部负责中低压配电相关的数字化产品研发和管理。有着建筑节能咨询背景的她从入职开始，就加入了施耐德电气首个本土数字化创新孵化项目——用云端应用的方式，打造出一个整合应用、分析与服务的能效管理平台。
在公司强大的培训体系以及全球创新平台的支持下，Huhu与团队成员一起将数据采集和分析、设备设施优化管理、测量与验证等核心功能模块相融合，在存储和展示能源信息的基础上，来预测智能指标、诊断能源效率，并给出分析建议，从而帮助用户找到能效盲点，制定有效的节能策略。这便是后来广泛应用于楼宇建筑节能的EcoStruxure云能效楼宇顾问。
云能效楼宇顾问提供了远程托管运营方式，用户不需大量的一次性现场设备投入和后续的系统维护资源，投资成本节省可达70%，同时缩短了项目执行周期并减少系统占地空间，效率提升可达50%。
随着实际应用的增加，云能效楼宇顾问的迭代也越来越快。当传统数据库越来越无法满足关系复杂的数据处理，王莉漫与团队同事引入“AI+知识图谱”的图数据库来存储和分析数据。这项技术让云能效楼宇顾问如虎添翼，为应用了云能效楼宇顾问的太古地产出具更为直观的报告。彼时，云能效已经能够做到每两周一次迭代。
HuHu和王莉漫在谈到这些创新成就时，都用了创新“孵化器”来形容施耐德电气数字化服务部门。 “在这里，你可以将施耐德电气全球前沿的数字化技术，开放的创新文化与中国本土化的自主创新完美结合在一起，只要有新的想法，你就能得到强大的支持。“Huhu说。
本土化创新
Huhu最得意的本土化创新——“千里眼资产顾问”，在数字化团队的努力下于2018年正式推出。这是一款以电气资产健康为主题，针对中国市场运维特点而打造，基于云平台的电气资产健康全生命周期数字化服务产品，旨在全面保障电气资产安全健康，提供更加智能高效的数字化主动运维。
“千里眼资产顾问”以“千里眼运维专家”所收集和存储的数据为基础，称为覆盖配电系统全生命周期的EcoStruxure Power智能配电解决方案的部分。
千里眼运维专家能够连接互联互通的智能配电设备，通过智能网关高速采集和处理电气系统的数据，实现协议转换和网络互联，采集数据。它还能通过网页或手机APP，向用户展示所有站点的设备运维和能耗状况，发送报警和预警通知。在云端的“千里眼资产顾问”，则能够对收集到的系统运维数据进行深入解析，评估电气设备健康度，并通过专家远程诊断给予用户电气系统优化建议和资产健康诊断报告，从而保障电气资产安全、健康。
电气资产的安全稳定对于工业、商用建筑、基础设施、数据中心等领域都意味着成本和效益。千里眼资产顾问能够在电气资产运营阶段为客户平均节省能源成本28%、设备可靠性提升22%、维护成本优化28%。
“能做到这些，就是把很多施耐德业务专家脑子里“知识精华”，通过机器学习、AI、逻辑判断等技术手段沉淀到千里眼资产顾问的算法库里，”Huhu介绍道。“以前可能需要几位专家几周的时间才能生成报告，而现在几分钟就能完成，数据经过平台的算法一键生成报告。专家顾问基于此，分分钟即可提供意见建议。”
千里眼资产顾问的创新应用还有包括视觉识别。在国内，很多已安装的电气设备并没有实现互联互通，它们散落在成千上万的建筑里。如果想把这些设备数据信息，录入到现在千里眼云端的设备备份里来，就需要知道这些设备在哪里，什么型号，有什么样的配置参数等等；还需要很多人力成本去扫楼，时间和人力成本都非常高。
但是，有了视频识别或者视觉识别技术，就可以把设备铭牌拍摄下来，利用AI技术自动识别设备信息，它的额定电压电流等，并自动录入到数据库，完全不需要人工。“这是很小的应用，也并非多么高端的技术，但是在特定的场景完美地解决了特定的问题。”Huhu补充道。
新技术需要与场景完美结合
毕业一年以后再与供职于各大IT头部企业的同学们聊天时，王莉漫最大的感受是“当大家都在热切地讨论新技术时，我想的不是技术有多先进，而是如何在场景中找到合适的应用，因为我们既了解最新技术，又有机会了解真正的需求场景。”
90后的王莉漫正在做的另外一个项目，是对施耐德电气能效咨询客服机器人“施施”进行持续优化。施施是专业的能效咨询机器人，它将施耐德电气的行业智慧和最新的AI技术充分结合，实现精准的语义分析，同时拥有强大的自我学习机制。
与电商的客服机器人不同的是，“施施”管理的产品超过五万个型号，这些产品又有不同的体系，不同的业务线分类；跟这些产品型号相关的参数，这些记载就有大概400多万条。所涉及到的数据包括要涉及到一些安装、调试、故障分析、技术选型、商务政策等复杂的问题。
传统上，一个客服人员需要很多技术背景、技术支持，去背一些说明书、操作手册等等，要去培养这个客服让他能够上线就需要花几个月的时间。“而有了智能客服机器人，60-70%的问题都能够线上解决，还可以7*24小时为客户提供服务，这就是技术带来的便利性。”王莉漫解释道。
全生命周期中的经济和环境价值
抵御全球气候变化，需要企业主动采取措施，来降低自身生产经营和上下游的碳排放。碳排放的管理需要集团能源和环境数据报表，而碳排放的降低则需要节能减排的技术、设备和项目的落地。基于EcoStruxure Machine全生命周期高效和节能的理念，蔡璐平发现越来越多的中国装备制造商已经不再是单一的产品提供商，而是要对资产全生命周期负责。蔡璐平与团队同事清楚地知道，这需要数字化技术的全面支撑。
2017年施耐德发布了全新的EcoStruxure 机器顾问，这是一款基于云的数字化服务平台。它使机器制造商能够连接任何生产现场的任何已安装机器，以获取更多实时数据，并上传至云端，使用Web和应用程序对数据进行组态、分析和可视化，从而为机器操作员提供数字化服务，以便在机器整个生命周期内进行数据管理。
EcoStruxure机器顾问包含三个模块：跟踪、监测和修复。能够实现机器的简单本地化，相关配置文件的创建，包括架构、日志、机器历史、任务管理和文档；对运行机器数据进行采集和可视化，借助分析和通知，了解异常情况；同时，还可通过云实现必要软件的现场可用性。这些让不仅让机械设备制造商的维护服务更为高效便捷，更大幅提高了现场设备操作员的工作效率。
“机器顾问，是工业设备全生命周期的贴身管家，”蔡璐平介绍说，“它可不只是跟上数字化潮流这么简单，降本增效、节能减排才是机器顾问的最终诉求。降低运维成本，提升生产效率、满足客户个性定制、提升用户体验都是机器顾问的强项。”农化包装机械全案服务商江苏金旺依靠机器顾问实现了“智能服务”转型，整体服务效率提升超过35%，成本降低超过30%。
在这些创新探索中都有施耐德电气中国数字化云平台的支持。在促进数字化服务的落地实践过程中，施耐德电气结合EcoStruxure架构与平台，特别针对中国市场打造了开放、高效的数字生态，构建了位于PaaS层的施耐德电气中国数字化云平台，广泛链接施耐德电气及其他品牌的互联互通产品，并定义了云和边缘协同的架构促进智能硬件产品与云端服务的结合，汇聚接入和数据，为应用、分析与服务提供支持，对内能够降低整体试错和研发成本，对外能够提供一致的客户体验，从而促进更广泛的连接和更丰富的服务能力。
起步于暖通领域的HuHu、研究CO2的蔡璐平、爱好音乐的莉漫，都汇聚在一个为有梦想的人而搭建的“数字化舞台”上，在施耐德电气数字化创新团队中，与更多的数字化人才一起将创新技术与应用场景相匹配，让原本沉默的数据开始说话，为企业创造价值。拥抱数字化，赋能产能和效率来应对全球竞争的激流中，施耐德电气正期待着与您一起开启全新的征程。
如何用阿里云训练模型？
来训练模型。具体步骤如下
平台。
2. 创建一个新的项目，选择“机器学习”类型。
3. 在项目中创建一个新的“训练作业”，选择您要训练的模型类型。
4. 配置训练作业的参数，包括数据集训练算法训练参数等。
5. 提交训练作业，等待训练完成。
6. 下载训练好的模型文件，可以在自己的应用中使用。
以上就是使用阿里云训练模型的基本步骤。如果您需要更详细的操作指南，可以参考阿里云的官方文档或者咨询阿里云的客服人员。
哲库研发了什么？
哲库研发了很多软件产品和服务哲库作为一家科技公司，其主要业务是开发和推广软件产品和服务目前，其研发的主要产品包括智能语音助手、企业智能客服机器人、智能安防监控系统等等这些产品的研发过程需要进行大量的编程、算法研究、数据处理等工作，耗费了大量的人力、物力、财力同时，哲库也在不断的完善服务，如提供云计算服务、区块链技术等；不断推动企业数字化转型，提升产品和服务的质量和用户体验总之，哲库的研发涉及的领域很广，为不同的领域提供了多元化的解决方案
工业界无人驾驶与深度学习是怎样结合的？
这个细节我不清楚，但根据技术成熟度曲线，自动驾驶技术10年后技术才能成熟
http://mb.yidianzixun.com/article/0Gz26Kc8?s=mb&ref=migs&back=true
以上链接中提到:
> 自动驾驶
自动驾驶是指车辆不需要人类干预，自己就可以从一个起点，借助各种车载技术和传感器，如激光雷达、雷达和摄像头，以及控制系统、软件、地图数据、GPS和无线通信数据等，“自动驾驶”到预定目的地。传感器、定位、成像、引导、人工智能(AI)、映射和通讯技术的不断进步，以及先进软件和云计算的快速发展， 使得自动驾驶很快成为现实。
2017年，汽车制造商和技术公司开发的自动驾驶汽车得到了主流媒体的吹捧，导致对这项技术不切实际的和过高的期望。AI是一个关键的技术，使基于机器学习和算法的自动驾驶得以加速发展。自动驾驶目前的主要挑战是成本，当然人们也在可靠性、道德、法律层面展开研讨。
