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、...
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...
数据驱动意味着在数据和模型的天平上侧重于数据,例如大数据分析、数据科学、机器学习等。数据驱动方法(图3)的本质是在没有对应模式的情况下,通过数据进行映射的学习,建立输入和输出之间的映射关系,现在的人工智能大多都是依靠数据驱动。 图3 数据驱动方法 目前,常用的机器学习模型包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(S...
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...
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。...
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...
该文章提出了一种基于数据与模型双驱动的室内多源融合定位新方法。在数据驱动部分，构建一种基于深度学习的PDR神经网络。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...
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...
孵化大模型落地成型 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,...
在数字化浪潮的推动下，大模型的发展成为人工智能领域的重要趋势，而数据要素则作为大模型发展的基石，共同推动着智能化时代的来临。大模型与数据要素之间呈现出一种共生共荣的双向驱动关系，它们相互依存、相互促进，共同构成了当今信息化社会的重要支柱。大模型的发展离不开海量数据的支撑。数据要素作为大模型训练的基础...