...瀚闻资讯取得一种用于国际贸易统计数据大规模运算的数据预处理...

金融界2024年11月13日消息，国家知识产权局信息显示，大连瀚闻资讯有限公司取得一项名为“一种用于国际贸易统计数据大规模运算的数据预处理方法”的专利，授权公告号CN118484451B，申请日期为2024年7月。本文源自：金融界作者：情报员

...神经连接图;小型神经网络也能精确定位;全球脑图谱计划首批数据...

SLIViT通过将3D影像数据预处理为2D图像,并提取其特征图来进行整合预测,从而克服了传统3D影像模型依赖大量标注数据的局限性。研究人员在四种影像模式(包括CT、MRI、光学相干断层扫描和超声波)下对SLIViT进行测试,涵盖六个不同数据集,并评估了其在八项任务中的表现。结果显示,SLIViT在所有任务中均优于领域内的顶尖模型...

对于垂直大模型,什么样的数据算是“好数据”?

有效地利用这些算法的特点,可以提升模型对特定行业数据的处理效率和准确性。例如,在处理大规模稀疏数据时,某些特定的算法可能更为高效;在面对高维度数据时,降维技术和算法的选择又显得至关重要。此外,针对行业特有的噪声数据和异常值,开发和应用相应的数据预处理和优化策略,也是提升模型专业性的重要手段。这不仅需要对...

量化分析的基本步骤是什么

明确的目标有助于指导后续的数据收集和分析过程。第二步:数据收集数据是量化分析的基础。需要收集包括历史价格、交易量、持仓量等在内的市场数据,以及可能影响市场的宏观经济指标、行业新闻等外部数据。数据的质量和完整性对分析结果至关重要。第三步:数据预处理收集到的数据往往需要经过预处理,包括清洗、格式化和...

人工智能的原理是什么?

您不应该仅仅指望AI模型在完成训练后就处于生产状态。根据数据集的质量以及您在预处理方面的工作表现,最终模型可能不会给出很好的结果。这就是您创建的单独验证数据集可以发挥作用的地方。您的验证数据集包含输入和放入AI应用程序后的预期输出。验证AI模型时,您需要进行多次测量。准确度(正确预测的百分比)、...

多传感器数据融合:提升环境感知精度的关键

1.1什么是多传感器数据融合多传感器数据融合是指将来自不同传感器的数据信息进行综合处理,以获取更准确、更可靠的环境信息(www.e993.com)2024年11月24日。这一过程通常包括数据预处理、特征提取、数据融合和结果优化等步骤。1.2多传感器数据融合的优势多传感器数据融合的主要优势包括:...

一文聊聊端到端自动驾驶的数据、方法与展望

再近一步,可以把传感器的数据预处理也包含进神经网络,比如摄像头的ISP和undistortion、激光雷达点云栅格化和去重等。特斯拉2021年的AIday里AndrejKarpathy就展示过特斯拉的做法,可以让神经网络端到端地学习。再近一步,可以把控制模块也做进神经网络,最近两年也有一些工作,比如机械臂的控制,用时序神经网络(比如LST...

【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格

为了使数据满足平稳性要求,我们对数据进行了预处理。通常对数收益率具有更好的统计性质,尤其是它能够更好地处理数据的长期趋势和波动性,因此我们选择使用对数收益率对沪深300指数的价格数据进行转换。下图展示了沪深300指数的对数收益率的走势。3.2.1.平稳性检验...

不消除存储瓶颈,AIGC就是梦幻泡影

高效的数据处理不仅需要大容量存储,还需要高性能和大带宽以支持快速的数据读写和传输。特别是在数据预处理和清洗阶段,大量的数据需要被快速读取、分析、转换和再存储,对存储系统的性能提出了极高的要求。模型训练的挑战:频繁的checkpoint保存、高并发读写的需求。

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

风险因素:结论基于历史数据,在市场环境转变时模型存在失效的风险。01准备篇深度学习理论1.神经元与激活函数伴随着数据量的与日俱增以及计算能力的大幅提升,深度学习模型近年来发展十分迅速,在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域不断取得突破。