华夏银行王彦博:人工智能在金融领域应用面临小样本学习问题

六是基于计算机发展的小样本学习(Machine-basedfew-shotlearning),即基于量子科技发展将经典计算机升级为量子计算机,从而对小样本数据集直接构建量子算法模型。实证表明,该类技术方案在解决小样本学习问题上较经典机器学习方案有着明显的优势。开展群组训练推进小样本学习应用研究针对小样本学习问题,在基于数据算料的小...

技术应用 | 量子算法在金融领域的应用及量子云平台建设

高效数据分析:量子云平台可以用于包含大型数据集的应用程序,量子计算机以其超快的并行计算能力,能够在极短时间内处理海量的金融数据,解决传统计算机难以或无法应对的复杂问题。例如,在风险评估、资产配置、产品设计及市场预测等关键环节,量子计算机可以显著提升金融机构的决策效率和准确性。通过量子算法,金融机构能够在秒级别...

技术应用 | 量子编程与传统建模融合的组合优化问题求解方案研究

量子近似优化算法适用于解决优化领域中的二次无约束二值优化问题,其中二次指问题的目标函数是非线性的,无约束指问题不能带有约束条件,二值指决策变量取值非0即1。m只股票选n只的组合优化问题带有等式约束,即所选的产品数需为n。由于二次无约束二值优化问题不能带有约束条件,因此在使用量子算法求解该类组合优化...

焦和平 梁龙坤:2024年国家社科基金知识产权项目数据分析报告

综合来看,一方面,算法推荐服务提供者的版权责任热度不减,至今仍是版权研究的热点话题;另一方面,版权过滤义务的争议也并未平息,各法学核心期刊近期仍有相关论文发表,而该重点课题结合算法推荐与版权过滤义务两个热点问题于一体,具有较大的理论需求与实践价值。2.人工智能著作权问题是版权研究的主要内容版权相关课题中人...

算法的精彩展示:全国第十届近红外光谱学术会议首日下半场速递

到目前为止,建模依然是NIR领域研究工作的重点和热点,也是各种近红外光谱学术会议上讨论最为热烈的问题之一。建模主要问题包括模型的解释、模型的合理评价、建模过程出现异常现象的解决、新的建模算法开发等。光谱预处理和波长选择是提升模型预测能力的有效途径。分段预处理,以及等效波长等光谱预处理和波长选择新算法显著提升...

P/NP问题50年:AI探索不可能的可能

1.算法世界(Algorithmica):P=NP或者某种理论上的等价,比如NP问题的快速随机算法(www.e993.com)2024年11月18日。2.启发世界(Heuristica):在最坏的情况下NP问题很难求解,但是通常情况下求解是容易的。3.悲观世界(Pessiland;译者注:引申自拉丁语悲观主义pessimus):我们可以轻易地构建难以求解的NP问题,但是很难构建我们知道解答的NP问题。这是所...

「深圳特区报」眨眼间 可完成上百年才能处理的问题

量子算法则是在量子计算机上运行的算法。“量子计算机与普通计算机之间存在明显的区别。”俞大鹏说，首先，它们的计算原理不同。量子计算机利用量子比特的叠加态和纠缠态特性，使其具有比经典计算机更强大的计算能力。其次，计算速度上，量子计算机在某些问题上具有更快的计算速度，例如现在人类使用的最高端的密码系统，比如...

10个大型语言模型(LLM)常见面试问题和答案解析

这为各种严重依赖上下文感知分析的NLP任务提供了支持。7、在大型语言模型(llm)中使用子词算法(如BPE或WordPiece)的优点是什么?A.限制词汇量B.减少训练数据量C.提高计算效率答案:Allm处理大量的文本,如果考虑每一个单词,就会导致一个非常大的词表。像字节对编码(BPE)和WordPiece这样的子词算法将单词分解成...

数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!

整体分析:优化模型偏难。01.切割木料、地板,使损耗最低、利润最高。02.自然水管道铺设问题:图论模型(迪杰斯特拉算法Dijkstra、克鲁斯卡尔算法Kruskal)十大算法蒙特卡罗算法算法简介:该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。

...临床试验中的创新应用:从试验设计、患者招募维护到数据管理分析

HINT(层次化交互网络)算法是一个利用AI技术来预测临床试验成功率的工具。它通过分析药物分子、目标疾病和患者资格标准等多个维度的数据,预测特定的试验设计是否可能成功。这一算法的应用使得研究人员能够在实际开展试验之前,对其成功率进行初步评估。通过HINT算法的分析,研究团队可以在早期就识别出可能导致失败的因素,并据...