他介绍，通常的人工智能是以数据驱动的，通俗来讲，就是从海量的数据中去获取信息和知识来解决问题。这存在的问题是，它是以数学、统计学的方式处理数据，与人类的知识逻辑不一定相符的，结果就可能存在一些偏差。“对此，我们就是要打破数据驱动这种单一方式，融合利用人的知识逻辑来驱动人工智能系统的构建，让人工智...
数据->知识->决策的“信息转换”过程是智能的本质,我们的《中医AI辨证论治系统》属于“数据”+“知识”双驱动的“分析式AI”。 总之,无论是“分析式AI”或“生成式AI”,“数据”+“知识”双向融合,双驱动是“认知计算”人工智能的基础。
同时,明略科技让数据说话,打造营商环境改善和政务服务优化应用,基于政务数据中台,通过构建知识图谱,利用画像、行为分析、智能推荐等技术,帮助政府对区域产业以及企业发展态势进行分析,在法人、自然人政务服务方面提升有效触达和精准率。在演讲中,黄代恒分享了明略科技“数据与知识双驱动”的数字城市建设经验,核心观点如下:...
一种名为KPI的知识-数据双驱动分子性质预测框架已被开发出来,用于预测电解质分子的熔点(MPs)、沸点(BPs)和闪点(FPs),发现电解质化学知识,并辅助高级电解质设计。KPI框架收集分子性质,进行初步筛选,并将其组织成结构化的数据集。通过统计描述和聚类分析,KPI框架初步提取宏观知识,并同时描绘潜在分子发现的可行区域。可...
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（...
王国胤教授所提倡的“数据和知识双向驱动”的模型,挑战了传统人工智能依赖单一数据驱动的局限。他指出,当前的人工智能系统基本是通过海量数据进行学习,这往往导致其处理结果与人类的认知逻辑存在差异。这种不匹配在实际应用中可能造成错误判断,影响系统的有效性。因此,王教授提出,结合人类的知识逻辑,能够使人工智能系统在学...
近日,四川大学华西医院生物治疗全国重点实验室杨胜勇教授课题组在Nature Machine Intelligence上在线发表了题为“PocketFlow is a data-and-knowledge- driven structure-based molecular generative model”的最新研究成果。该研究建立了一种新型的数据/知识双驱动的自回归流生成方法PocketFlow,用于在靶蛋白活性口袋内直接生成...
未来,随着技术的不断发展,数据和知识双向驱动的理念有望在更多领域获得应用。对于企业和研究者来说,如何利用这一创新思维提升人工智能的智能化水平,将是一个值得关注的方向。王国胤的团队正在积极推进理论和应用研究,希望能够在未来不断改进模型,为实际生活带来更实用的人工智能产品。假以时日,我们或许能够看到一种全新...
总之，PocketFlow 是一个数据和知识双驱动的 DGM，在所有测试的 DGM 中显示出 SOTA 性能。同时在某些方面也存在改进的空间。例如，可以进一步提高生成的分子的结合亲和力，这可以通过引入强化学习来实现。其他需要改进的领域，包括考虑蛋白质的灵活性以及所生成分子的药代动力学特性和毒性。论文链接：https://www.nature...
什么是知识数据双驱动认知推理决策智能 一个数据驱动组织会以一种及时的方式获取,处理和使用数据来创造效益不断爹带并开发新产品以及在数据中探索。是数据双驱动,是从数据到知识,从知识到决策,是当前大数据智能的计算范式。