欧阳日辉 :数据要素促进数字经济和实体经济深度融合的理论逻辑与...
综上,数实深度融合包含三个层面:一是技术、数据、平台和场景向实体经济的生产、消费、流通和分配逐步渗透,尤其是数字技术与实体经济深度融合;二是以平台经济为代表的新型经济形态与传统产业和市场深度融合,出现要素融合、产品融合、企业融合、产业融合和市场融合;三是在新型实体企业支持下,数字经济和实体经济融合的路径...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
一种假设是海量数据(特别是内容差异巨大的数据)迫使神经网络学习通用且有用的“神经回路”,大规模的模型提供了足够冗余和多样性使得神经回路对特定任务进行专门化和微调。另一种想法是大规模的模型带来一些益处,包括通过连接不同的最小值使梯度下降更加有效,或简单地使得高维数据的拟合更加平滑。研究大模型的“涌现”现...
董明非|体育数据权益的主体与客体
为了构建行之有效的体育数据权益保护制度,有必要厘清体育数据权益的主体与客体,从而为具体制度的构建提供理论基础。体育数据权益可以分为财产性权益和隐私数据权益。前者的权益主体包括社会公众、体育企业和组织以及运动实施者个人,后者在人格权益层面的权益主体是相关联的自然人,而在财产性权益层面上,企业主体也有可能...
学术动态:计量经济学的前沿问题是什么
纠偏机器学习通常需要估计未知的Riesz表示,惠特尼·纽维论文的一大创新是提供了Riesz表示的Riesz回归估计量,这些估计量依赖感兴趣的参数,而不是显式的公式,并且可使用任何机器学习方法来估计,包括神经网络和随机森林。另一大创新是针对依赖广义回归的参数(包括高维广义线性模型)的纠偏机器学习方法,纽维还给出了使用神经网络...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
线性回归是一种基础的统计方法,用于建立自变量(解释变量)与因变量(响应变量)之间的线性关系模型。最小二乘法则是求解线性回归模型参数的一种常用方法,其核心思想是通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合的直线或超平面。该模型在处理线性关系时具有显著优势,但在面对非线性关系、异常值、多重共线性等问题时则存在不足...
自动驾驶的视觉感知包括哪些内容?
其一,就是通过光学几何模型(即小孔成像模型)建立测试对象世界坐标与图像像素坐标间的几何关系,结合摄像头内、外参的标定结果,便可以得到与前方车辆或障碍物间的距离;其二,就是在通过采集的图像样本,直接回归得到图像像素坐标与车距间的函数关系,这种方法缺少必要的理论支撑,是纯粹的数据拟合方法,因此受限于拟合参数的...
AI的理解困境:如何走出数据世界,触达生命的理解?
给予生成式AI更多的数据,它们能够获得理解吗?当务之急是要指明理解的真正基础是什么。实际上,生成式AI习得概念的方式与生命有机体大相径庭(图3)。生命有机体通过与环境的感觉运动互动来学习,这种互动不仅包括了统计规律的掌握,更重要的是,它们是形成知觉和对世界因果关系理解的基础。生命有机体通过感觉运动经验和在...
《数字法治》刊发上海法院文章|肖凯 及小同 牛元宏:从经验理性到...
(一)基础设施困境大数据基本的运用原理是数据驱动,以获取完整、准确的数据为前提,然后用算法模型去契合数据。在误差允许的范围内,数据驱动的结果与数据样本的质量呈正相关。算法和算力依赖于“数据喂养”。具体到司法人工智能领域,其“基础设施”即司法人工智能系统运行所依赖的驱动要素,以信息资源作为最核心的表现形式...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
拟合算法:matlab拟合工具箱、准确…插值算法:短期预测、完善补全数据、插值函数、拉格朗日插值法、三次样条插值法…评价类模型常用的评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等。数学建模中,评价类模型是一类比较基础的数学模型之一,往往是对应生活...
李国杰院士谈大数据与计算模型:提倡百家争鸣,过早地锁定技术路线...
本文首先肯定了数据对于人工智能的基础性作用,指出合成数据将是未来数据的主要来源;然后回顾了计算模型的发展历程,重点介绍了神经网络模型与图灵模型的历史性竞争,指出了大模型的重要标志是机器涌现智能,强调大模型的本质是“压缩”,分析了大模型产生“幻觉”的原因;最后本文呼吁科技界在智能化科研中要重视大科学模型。