中国科大成功研发新型量子机器学习技术实现数据特征提取
但无论是使用经典还是量子计算机进行机器学习,在获得类似数据集之前都需要对原始数据进行分析和预处理,提取出其中的核心信息用以学习与总结规律。这一过程被称之为数据特征提取,是量子人工智能运行的关键步骤。使用量子算法进行特征提取的理论思路最早于2014年提出,但其原始设想基于量子相位估计算法,需要大量量子比特作为...
...背景下数据可信发展的基础研究——基于生成式人工智能嵌入的分析
利用具有智慧终端的人工智能技术从根本上对政务流程进行优化,不仅减少了传统业务运行过程中出现的重复无效性环节,还能根据公民个人文化情况、经济收入等附加因素对信息进行深度分析,为公众提供个性化服务流程,从而保证各地人民服务体验差异值逐步缩小、政府政务服务的绩效逐步改善。
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
频谱分析只能反映信号的频域特征,不能反映信号的时域特征,只能用于处理稳态信号。为了同时分析时域和频域特征,利用时频分析技术获得信号的时频特征,进而提取故障特征,以满足非稳态条件下电机故障诊断需要。针对MCSA,人们提出并应用了多种时频分析方法。这些方法包括线性时频表征法、双线性时频表征法、自适应参数时频分析...
研究型审计模式在社会保险基金审计中的应用研究
探索文档一体化,实现从文件生成、办理到档案归档的全过程信息化管理与智能化存储;研究完善信息检索数据库建设,研究创建全文关键词检索、图片检索、跨库检索等多维度检索方式,满足养老、医疗(生育)、工伤、失业保险基金审计对数字资源全方位提取和利用的需求;按档案保密级别研究可以采取的保密技术和安全控制措施,总结与归纳...
研究|吕指臣、卢延纯:数据要素高质量供给的全链路建设框架
这个过程包括从不同系统、日志、程序、设备或传感器中采集和提取数据,并将其转移到中央数据库、数据仓库或数据湖中。其目的是集中管理和存储数据,以便后续的数据分析、数据挖掘、业务智能和决策支持等任务,通常涉及数据的收集、传输、清洗和存储。这个环节是数据分析和挖掘的重要一环,主要是为了确保数据的完整性可靠性,...
【华安证券·金融工程】专题报告:RSAP-DFM:基于连续状态的动态...
RSAP-DFM框架能够自适应地提取连续的宏观经济信息,并通过双重状态转换对股票收益的进行动态显式映射,对抗性后验因子有效地纠正了先前因子映射的偏差(www.e993.com)2024年10月18日。RSAP-DFM框架包括特征提取器、基于多头注意力的因子编码器、双重动态因子模型、自适应因子后验模块。特征提取器用于股票隐态和宏观模式嵌入,并提出了一个双编码器来处...
...的临床决策?如何辅助肺叶精准分割、结节检测与鉴别诊断、分析...
总体而言,高质量的CT图像数据有助于提高模型性能,设计合理的算法更好地获取上下文信息以及整合注意力机制是肺结节分割任务的关键,在实验设计中确定分割算法的结果与放射科医生诊断的可解释性特征之间的关系对实现算法在临床中的应用至关重要[14]。二、AI辅助肺结节检测...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
1、基因表达谱分析:通过对基因表达谱数据进行深度学习,可以预测基因功能、发现新的生物标志物和生物路径径。2、结构生物学预测:通过对结构生物学数据进行深度学习,可以预测蛋白质结构、功能和互动。3、生物信息学数据集预处理:通过对生物信息学数据集进行深度学习,可以提高数据质量、减少噪声和缺失值,从而提高预测模型...
国家药监局:血液病流式细胞学人工智能分析软件性能评价审评要点
该类软件的分析对象基于流式细胞仪产生的标准化的结构化数据文件或图形文件等。产品的工作原理:产品为独立软件或软件组件,采用人工智能算法对流式细胞仪数据进行处理(如:数据特征提取、数据通过函数图形化以及自动设门、决策分析等),实现对流式细胞仪数据、对细胞分类及定量结果进行分析,达到辅助诊断的功能。
汽车行业-数据采集与处理分析-AI应聘方案
在数据分析与挖掘算法的研发与应用方向,候选人将专注于开发和应用先进的数据挖掘算法,以实现对大数据平台的深度分析和洞察。通过持续改进算法,他们将提供高效的数据处理和准确的预测模型,为公司的业务决策提供可靠支持,并在挖掘数据中发现潜在的商业机会。8.数据应用与业务集成的方案设计与实施...