王胜捷|生成式人工智能文本与数据挖掘的合理边界与侵权规制
其学习过程大致分为三个阶段:第一阶段为数据输入阶段,人工智能通过阅读海量数据进行数字化复制;第二阶段为学习阶段,人工智能对上述数据进行分析,总结规律和经验,形成自身独特的思维模式并通过算法编程优化自身模型;第三阶段为输出阶段,人工智能依照已经形成的思维模式独立进行创作,该生成内容不受到人类控制,外观上也无法与...
数字经济对玛莱美芙贸易(日化)新型消费的影响研究报告
这些技术的融合与创新,使得数字经济呈现出跨界融合、创新驱动、数据共享等特征,为经济发展注入了新的活力。数字经济具有高效、便捷、智能化的特点。数字技术的应用使得信息的获取、处理、传输和应用变得更为迅速和高效,极大地提高了生产效率。同时,数字经济的便捷性使得消费者能够随时随地获取所需的服务和产品,满足了个...
【AI 系统概述】AI系统如何重塑智能时代的基础
一、基本概念从类比的角度理解AI系统:AI时代连接硬件和上层应用的中间层软硬件基础设施。因此在部分语境中,又有人称为AIInfra人工智能的基础设施,但是因为基础设施更偏向于底层硬件、集群等内容,而AI系统是多的是强调让AI执行起来的系统体系结构,因此更愿意称包括软硬件的内容为AI系统。传统本...
大型语言模型及其在法律中的可能用途
简而言之,这些发展可以归因于以下三个方面:一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是显式编程(explicitprogramming)的方法;二是使用基于情景化嵌入(contextualisedembeddings)的统计学语言模型,作为在给定情景中表示单词的一种精确方式;三是使用特殊的神经网络架...
人与不同AI算法的恰当组合是人-AI协同的关键
1、不同AI算法的特点与适用场景不同的AI算法在特定任务中具有不同的优势和局限性。了解这些特点对于实现有效的人-AI协同至关重要。机器学习算法在数据分析和模式识别方面表现出色,适用于预测和分类任务,在金融领域,机器学习可以用于信用评分、欺诈检测等,人类专家可以提供背景知识和业务理解,帮助算法选择合适的特征和模...
2025年度中国证监会招考职位专业科目笔试考试大纲
CPU的功能和基本结构、指令执行过程、数据通路的功能和基本结构、控制器的功能和工作原理、指令流水线6.总线总线概述、总线仲裁、总线操作和定时、总线标准7.输入输出(I/O)系统I/O系统基本概念、外部设备、I/O接口(I/O控制器)、I/O方式(二)操作系统原理...
深入实用环节,AI如何让剧本“活起来”?
“对于B端创作者,会优化体验,细化颗粒度,降低用户使用过程中的调试次数,结果输出上,后续我们也会增加角色场景概念图、项目书的生成和导出。同时我们也想横向拓展C端的应用场景,例如短视频短剧制作领域,教育,广告等,探索更多的商业付费可能。”张蒙说道。
爆火全球的生成式AI,如何加码医药行业?未来大模型与伦理监管方向...
生成式AI正在深刻改变医疗领域,通过智能咨询和精准营销,优化医患体验和业务运营;智能数据处理和模式识别深度挖掘生物医学数据,自动发现候选药物靶点,并预测药物的药代动力学特性和毒性,改善疗效和安全性评估;在供应链管理方面,生成式AI通过数据分析,预测优化采购、订单和物流流程,提高需求预测准确性,实现采购自动化。
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
模型的编码器部分采用了一个单层LSTM神经网络,旨在捕获序列的动态特征。该网络输出一个隐状态h,其维度dn设定为32,以捕捉输入序列X的深层信息。输入序列X的时间步长timesteps设定为12,而每个时间步t的输入维度dm则为1,确保了模型能够处理单特征序列。解码器部分则是一个Dense密集层神经网络,负责从编码器输出的最后一...
大模型+数据标注=?
数据标注是指对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度地打上标签,以满足机器训练学习的需求。①数据类型主要分为:文本、图像、语音、视频等②标注任务主要有:分类标注、标框标注、区域标注、描点标注和其他标注③人工标注中主要角色: