他介绍,通常的人工智能是以数据驱动的,通俗来讲,就是从海量的数据中去获取信息和知识来解决问题。这存在的问题是,它是以数学、统计学的方式处理数据,与人类的知识逻辑不一定相符的,结果就可能存在一些偏差。 “对此,我们就是要打破数据驱动这种单一方式,融合利用人的知识逻辑来驱动人工智能系统的构建...
在此背景下,清华大学地学系俞乐课题组基于FROM-GLC Plus 1.0(FGP 1.0)制图系统,构建了具备年度及动态制图能力的知识与数据双驱动土地覆盖监测系统FROM-GLC Plus 2.0(FGP 2.0)。该系统通过融合多源土地覆盖制图结果,基于遥感影像中地理实体...
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计算的模型及理论。 实际上,知识嵌入学习是把基于符号计算的“符号主义”方法和基于数据计算的“连接主义”方法融合,形成了知识嵌入学习。此外,该研究还讨论了一种方法,可从数据中提取目标控制方程或物理定律,进而实现新知识与新定律的...
他介绍,通常的人工智能是以数据驱动的,通俗来讲,就是从海量的数据中去获取信息和知识来解决问题。这存在的问题是,它是以数学、统计学的方式处理数据,与人类的知识逻辑不一定相符的,结果就可能存在一些偏差。 “对此,我们就是要打破数...
在所有变体中，KG-MTL-S与KG-MTL相比，性能差距显著，这表明Shared Unit模块在帮助模型同时从分子图和知识图谱中提取的药物特征方面贡献最大，从而提高了预测性能。此外，所提出的KG-MTL方法在所有数据集中均优于KG-MTL-L和KG-MTL-C，证明了完整设置的Shared Unit模块有利于提高预测性能。总结 靶标间的分子相互...
王国胤强调,该项目成果不仅在国内获得了广泛认可,还得到了来自超过30个国家和地区学者的正面引用,这表明其研究方向的前瞻性和实用性。同时,这一研究为人工智能伦理与法规的制定提供了重要参考,因为它将人类认知的复杂性纳入了计算机系统中的考虑。 未来,随着技术的不断发展,数据和知识双向驱动的理念有望在更多领域获得...
在所有变体中,KG-MTL-S与KG-MTL相比,性能差距显著,这表明Shared Unit模块在帮助模型同时从分子图和知识图谱中提取的药物特征方面贡献最大,从而提高了预测性能。此外,所提出的KG-MTL方法在所有数据集中均优于KG-MTL-L和KG-MTL-C,证明了完整设置的Shared Unit模块有利于提高预测性能。
首先,我们要明确知识与数据双驱动的智慧校园架构的目标。这就像是为这艘巨轮设定航线,它需要我们全面提高教育质量和效果,使学生在学习过程中能够更好地掌握知识、培养能力、形成正确的价值观。智慧校园架构是这艘巨轮的引擎,它需要我们精心挑选和搭配,确保学生在知识与数据双驱动的智慧校园架构中能够掌握必要的知识和技能...
在演讲中,黄代恒分享了明略科技“数据与知识双驱动”的数字城市建设经验,核心观点如下:数字城市建设需要“数据”和“知识”的双轮驱动;数据融合共享的目的是支撑智能应用,需要场景的牵引;“数据在线”是“知识应用”的必要不充分条件;“知识” 的特点是形式多样,难感知、难提取、难固化;数字城市建设的重心和难点由汇聚...
重庆市科技创新大会的最新成果显示,人工智能技术正迎来新的突破,尤其是由重庆师范大学的王国胤教授领衔的多粒度知识空间构建项目,正在为未来的人工智能发展开辟新的方向。该项目不仅获得了2023年度重庆市自然科学奖一等奖,更引发了行业内外的广泛关注与讨论。 王国胤教授所提倡的“数据和知识双向驱动”的模型,挑战了传统...