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...
程中强调,若企业希望在AI时代取得成功,高质量的数据是亟需补齐的短板。而林跃则指出,围绕大模型的数据标注领域大有可为,构建评测标准也是行业需要紧急面对的问题。 围绕AI与数据的结合,黄瑾用了TikTok、SHEIN和问界的案例,强调了其对企业成长的重要性。他认为,利用数据与AI能够更好地调整企业服务,从而提升竞争力和效...
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...
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...
1.双自适应衰减卡尔曼滤波锂电池荷电状态估计2.基于数据-模型混合驱动的锂电池储能系统状态估计及预警方法3.一种基于数据驱动与经验模型组合的锂电池在线健康状态预测方法4.基于数据驱动模型融合的锂离子电池多时间尺度状态联合估计方法5.基于数据-模型驱动的锂离子电池健康状态估计 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内...
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数据更新率...
当当北方图书城旗舰店在线销售正版《模型和数据双驱动的多波段图像融合理论与方法 蔺素珍 电子工业 【过年不打烊 正版图书书籍】》。最新《模型和数据双驱动的多波段图像融合理论与方法 蔺素珍 电子工业 【过年不打烊 正版图书书籍】》简介、书评、试读、价格、图片等相关信
金融界 2024 年 11 月 14 日消息，国家知识产权局信息显示，国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司申请一项名为“模型机理与数据驱动相结合的双端远距离输电线路非同步故障测距方法”的专利，公开号 CN 118937884 A，申请日期为 2024 年 6 月。专利摘要显示，本发明涉及一种模型机理与数据驱动相结合的双端远距离...
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（...