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...
其中数据驱动的PDR部分通过构建神经网络模型, 训练加速度传感器和陀螺仪测量值特征, 学习速度变化矢量, 推算高精度行人航迹, 模型驱动部分为将数据驱动输出的相对航迹与高精度定位源输出的观测量通过扩展卡尔曼滤波, 实现融合定位输出。试验
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...
基于当前的智能运维形势,我们认为智能运维算法若要继续发展到更高阶段,不仅需要数据驱动,而且需要克服现有数据驱动方案的不足,建立可表征复杂系统运行状态的模型,以模型与数据双融合的方式,还原系统的内部运作机制,构建复杂系统的全维观测能力,达到全面、准确、及时把握动态变化的高维复杂状态空间的目的,满足检测IT复杂系统...
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...
本发明属于数据分析技术领域,公开了一种基于数据与物理模型双驱动的预警方法,包括:获取第一原始数据,根据第一原始数据,建立用于进行风险预警的仿真模型,根据仿真模型,得到风险仿真结果,建立用于进行风险预警的物理模型,物理模型包括指标和权重,根据指标,得到物理模型的权重值,获取第二原始数据,根据第二原始数据,得到物理模...
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(...
数据飞轮的构建,是业务与数据,双向驱动发展的过程。#火山引擎数据飞轮接入大模型 #让老板心里有点数 #2023火山引擎VTECH数据驱动科技峰会 #火山引擎 #数据飞轮 - 火山引擎于20230921发布在抖音,已经收获了83.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
模型和数据双驱动的多波段图像融合理论与方法的书评 ··· ( 全部0 条 ) 论坛 ··· 在这本书的论坛里发言 当前版本有售 ··· 当当网 51.80元 购买纸质书 中图网 48.30元 购买纸质书 + 加入购书单 谁读这本书? ··· 二手市场 ··· 在豆瓣转让 手里有一本闲着? 订阅关于模型...
既然单纯通过物理模型很难完全还原复杂的因果关系,那么就需要辅助以数据统计方法,才能拟补物理模型的缺陷。贝叶斯推断是现今最广为使用的纯数据归纳推理方法。贝叶斯推断在时间序列分析中格外的重要,是一个非参数化的统计概率方法。贝叶斯推断尤其适合满足同质性假设的小数据,例如高斯分布。许多所谓的大数据,其实就是就是...