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...
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、...
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...
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。...
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...
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（...
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。
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...
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实时数据,检测设备是否存在异常或者故障。同时,规则驱动的方法可以基于设备的规格和安全要求,制定一系列规则和条件来判断设备的运行状态。通过将数据驱动和规则驱动相结合,可以实现对设备状态的...