中国科学院院士、中国海洋大学吴立新教授在大会主旨报告《海洋大数据与数字孪生》中指出,海洋科学正在从传统的知识驱动向知识-数据融合驱动的新研究范式跨越。吴院士对海洋数字孪生的发展历史、当前面临的挑战与瓶颈、以及人工智能在海洋数字孪生领域取得的最新进展进行了介绍,并对海洋数字孪生的发展前景进行了展望。 蒋昌俊院...
中国科学院院士、中国海洋大学吴立新教授在大会主旨报告《海洋大数据与数字孪生》中指出,海洋科学正在从传统的知识驱动向知识-数据融合驱动的新研究范式跨越。吴院士对海洋数字孪生的发展历史、当前面临的挑战与瓶颈、以及人工智能在海洋数字孪生领域取得的最新进展进行了介绍,并对海洋数字孪生的发展前景进行了展望。 蒋昌俊院...
朱智:知识数据驱动的人机融合认知决策建模方法与实践探索|高峰论坛PPT分享 编者按:第四届中国仿真技术产业高峰论坛5月24—26日在浙江省宁波市圆满举行。本届论坛总体框架为“1+6+N”,共设1个主论坛、6个分论坛,多项专题交流活动。近百位专家分享了最新的科研成果和学术观点。本号持续刊发部分专家的演讲PPT,推动技...
去重知识融合节省决策回合用于探索其他可能有效的切机措施,提升决策效率,避错知识融合进一步提升训练初期经验样本质量,加速收敛。引入图卷积神经网络同时提取母线电压和拓扑的特征,也能加速训练收敛速度,提升决策性能。 图4 不同程度特征与知识...
【摘要】近日,中科院自动化所飞行器智能技术团队将机器人协同避碰与编队控制相结合,提出了一种知识和数据融合驱动的多机器人队形保持与协同避碰算法,有效解决了传统方法弊端和数学驱动训练时间长等问题,在性能表现方面取得了大幅提升。 什么是...
针对这一问题,研究团队创新提出了一种知识引导与数据驱动相融合的智能设计策略DeepSEED(图1):首先基于人类专家擅长在小样本中识别明确强特征模式的特点,利用专家知识定义与启动子功能相关的重要显式模式例如TFBS或专家任意设定的序列片段作为“种子”;在此基础上,借助深度学习模型在大型数据集中提取隐含弱模式的强大能力...
【摘要】近日,中科院自动化所飞行器智能技术团队将机器人协同避碰与编队控制相结合,提出了一种知识和数据融合驱动的多机器人队形保持与协同避碰算法,有效解决了传统方法弊端和数学驱动训练时间长等问题,在性能表现方面取得了大幅提升。 什么是队形保持与协同避碰 ...
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。
DIKWP(数据、信息、知识、智慧与意图)融合模型的客观化是本项目的核心科技创新之一,旨在解决传统DIKW模型存在的主观性和模糊性问题,从而提高数字资源管理的客观性和可靠性。这一创新在信息科学与技术领域有着深远的影响,并且在实际应用中取得了显著的成果。
数据、信息、知识、智慧融合的意图驱动大模型语义安全:DIKWP-LAW(段玉聪) 中国法学会网络与信息法学研究会第七届中国网络法治三十人论坛