如今,数据驱动方法尚且存在许多的不足,仅以能源行业为例,行业面临着对模型的鲁棒性和解释性要求高、数据采集费时且成本高昂等问题,只有构建知识与数据的双驱动模型——既有人工智能技术,也有相关领域知识,还有观测数据,相互的融合才能实现一个智慧能源系统(图7),提升模型精度和鲁棒性,降低对数据的需求。而智慧能源系...
农业银行湖南省分行因地制宜推进科技与金融融合，通过数据、模型“双轮驱动”，探索信用风险、操作风险、员工行为风险等智慧化管控，提升风险控制的质量和效率。中国农业银行湖南省分行行长 陶伟梁银行智慧风控面临的主要问题1.数据支撑方面。银行智慧风控体系的搭建，信息数据的利用是基础，而银行往往面临数据信息庞杂、...
数字经济时代，数据、算力、算法是人工智能崛起的基石。众所周知，AI大模型是基于海量数据训练而成的人工智能算法模型，数据则是决定人工智能能否走向成功的底座。华为在数字化转型的征途上，明确了“数据平台+数据治理”的战略，确立了数据驱动业务变革的方针。中国石油凭借在信息化、数字化方面的建设，积累的行业数据为...
ADMM-Net算法作为最经典的模型数据双驱动算法之一,它率先提出了深度压缩感知方法,通过将传统的ADMM算法张开成一个深度经网络,利用ADMM算法的相应数学表达形式,将其扩展为一个多阶段迭代算法,并且每个阶段都包含四个网络层,通过对各阶段的网络训练,优化传统ADMM算法中的各项参数,以便达到对压缩感知的核...
基于数据驱动的PDR与高精度定位技术通过扩展卡尔曼滤波融合,实现一种数据与模型双驱动的多源融合新范式。 1 基于数-模结合的多源融合定位架构 如图1所示,基于数-模结合的多源融合定位架构涵盖数字部分与模型部分。该架构用于用户终端定位。...
一、历经千家客户的模型架构 通过上千家客户服务经验的沉淀与总结,通过专业管理知识沉淀与数据中台创新,数钥分析云“抽丝剥茧”进行数据探索,总结并沉淀了领先的行业、领域与基础数据模型,为客户快速打造数据驱动战斗力,实现业务数字化、数字资产化、资产价值化的数字化转型升级。
传统PDR方案是以每步为单位，统计人的步频和步长，PDR的位置更新频率是在1.5~1.8Hz，基于数据驱动的PDR可以学习人体迈步的全过程，以20 Hz速度矢量输出，实现高频PDR位置更新，充分发挥惯性传感器数据更新率高的优势。在模型驱动部分，通过扩展卡尔曼滤波，紧密耦合高精度音频测距观测量与PDR神经网络输出的高频速度矢量...
为解决这些问题，孙浩与团队提出运用先验物理知识对人工智能模型约束或编码，发展数据和知识双驱动智能计算模型，增强了深度学习的外推和泛化性能[1]。他们成功解决了在小训练样本下复杂动态系统建模、非线性偏微分方程正反问题高效求解、数据驱动仿真等关键性难题。图丨基于物理知识编码的循环卷积神经网络的架构示意图（...
探索AI未来:大模型与高质量数据的双重驱动 在充满科技韵味的海南,一场名为“智能・进化”的技术盛会于12月20日如期而至,本次2024创原会年度技术峰会聚集了众多行业大咖。华为云副总裁黄瑾、德勤全球华为客户服务领导合伙人程中、CSDN创始人兼总裁蒋涛、值得买科技CTO王云峰及东信营销科技集团首席产品官林跃等重量级嘉宾...
在这种模型中,数据被用作验证规则的依据,同时规则也可以用来修正和校正数据中的错误和噪声。通过这种双重驱动的方式,监测模型可以充分利用数据和规则的优势,提供更加全面和可信的监测结果。 例如,在一个工业生产过程中,可以使用规则数据双驱动的监测模型来监测设备的状态和性能。数据驱动的方法可以分析设备传感器收集到的...