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资源，其
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
一方面，与之前相比，先验知识的加入在可解释性上有所增强。另一方面，由于先验知识的补充，人们对数据的需求也会大幅度下降。新型的物理知识编码的深度学习模型可解决复杂物理系统中时空演化的动力问题，例如流体系统、时空演化的系统等。人工智能的方法绝大多数基于纯数据驱动，也就是基于“连接主义”所形成的数据驱动的...
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...
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...
3月6日,2025中国汽车&零部件CIO年会在上海盛大召开, 大会期间公布了2024年度优秀模型与知识管理双驱动创新卓越奖,达观数据凭借大模型和知识管理产品的出色表现,荣誉上榜。本次年会以“智驭未来,数造新程…
大模型驱动数据治理升级：从被动管理到主动增值 大模型的应用需求的迅速发展，正在倒逼企业数据治理体系向更高维度进化。传统的数据治理往往聚焦于“合规性”与“可用性”，而大模型时代的数据治理更需要关注“知识化”与“场景化”。关于智能化数据治理，我们的实践从三个方向实现突破：1.元数据治理智能化通过大模型...
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...
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...