赵桐| 数据的领域性法益:范畴、类型与功能观念 | 南大法学202404
针对财产性数据的判断,不能忽视数据流通与集合的特点,大部分具有财产价值的数据实际上并不能被确认为财产,原因在于其价值本身就来源于流动,而确立财产权会形成流通上的壁垒,不利于数据价值的形成。但是,许多相对固定的数据产品上可以被确立财产权,例如虚拟财产、数字货币、大数据产品等,因而对财产性数据的判断需要结合该...
【华泰金工林晓明团队】生成对抗网络 GAN 初探——华泰人工智能...
4.生成器G的结构为神经网络,神经网络本质上是某个从输入到输出的非线性映射。G的输入为噪音向量z,输出为虚假数据G(z),G(z)的维数和真实数据x相同。假设真实数据为长度252的时间序列,x为252维向量,那么G(z)也是252维向量。5.判别器D的结构为神经网络。D的输入为真实数据x或虚假数据G(z),输出为0~1...
生成式人工智能会取代传统人工智能吗?
使用生成式人工智能增强传统人工智能:生成式人工智能可以通过提供额外的训练数据和提高其性能,来增强传统人工智能系统。例如,GAN可用于为图像分类模型生成合成训练数据,帮助其更好地推广到新的和未见过的数据。结合预测和生成能力:在许多应用中,结合预测和生成能力可以带来更强大的解决方案。例如,在医疗保健领域,传统人工...
随着社交媒体的发展,粉丝群体意见的生成与圈层传播模式是什么?
社交媒体对于粉丝间的群体传播具有举足轻重的作用,现已成为粉丝活动不可或缺的一部分,直接对粉丝群体的活动产生作用。粉丝群体意见的生成与圈层传播模式目前,人们可以通过手机上的各类社交媒体应用,更加便捷的进行内容的发布和获取,并迅速建立起社会情感交流途径。得益于网络的发展,作为使用社交媒体的用户可以在平台...
生成式图像的广告创意及其媒介物质性分析
这个学习的过程动用到的就是生成式对抗网络(如图11),它可以真正意义上实现直接通过描述生成图像。“卷积核”的功能就是探测图片里存在的模式。然后通过对一个目标对象的特征进行“学习”从而对信息逐级加工,最终得到一个分类识别的结果。在这个不断调整、优化和识别的过程中,那些负责判断不同图形特征的卷积核分层...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs):GANs由一个生成器和一个判别器组成,两者互相博弈以提高生成内容的质量(www.e993.com)2024年8月5日。GANs在图像生成方面取得了显著成果,也被尝试应用于其他类型的媒体内容生成。transformer-based模型:不仅限于自回归方式,基于Transformer的结构也可以通过调整训练目标和策略实现内容生成,例如...
万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划
1)通过循环神经网络(Recur-rentNeuralNetwork,RNN)记录历史观测和动作,为智能体提供更多的信息,此方法隐式地包含对信念状态的推理,不仅依靠当前观测选取动作,可有效处理部分POMDP问题。但是这种隐式包含给RNN带来沉重负担,可解释性较弱,难以在复杂的任务中获取有效的最优策略。
超分辨结构光照明显微重建算法的历史演变
●循环一致生成对抗网络(cycleGAN)●通道注意力生成对抗网络(caGAN)▌总结■商业SIM系统的比较该论文还从系统分辨率、成像速度、成像视场和多色成像能力等因素对几种代表性的商业SIM系统进行了总结和比较,比如,德国ZeissElyra7、日本NikonN-SIMS和中国AiryPolarSIM。这些信息将帮助用户根据其特定应用选...
当人工智能代替我们来思考:算法与公共生活的未来
第二章阐述了智能社会的智能机器具有“深度学习”的特征,智能机器的学习逻辑是,通过各种大数据、身份虚拟、评分系统、智能算法的技术装置,形成对主体持续追踪、认证、评价和反馈的学习性网络。这种带有深度学习特征的技术发展对人类既有法律制度的功能即维护规范性期望的传统功能提出了挑战。现代法律系统的最大特征是为...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
三、高效生成在真实场景中很难获取的CornerCase大家都清楚,自动驾驶系统很难彻底取代人,最关键的原因是对各种cornercase的应对能力不足,而应对能力的不足又源于数据量不够。这正是合成数据大有可为的地方。大量的cornercase,在真正发生前,没有人能想得到——预期功能安全第三象限里面的“unknown,unsafe”一类...