可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
2.寻找性能指标背后的可证明、可验证的根因:将神经网络泛化性和鲁棒性等终极性能指标的根因拆分具体少数细节逻辑。对神经网络性能(鲁棒性、泛化性)的解释是神经网络可解释性领域的另一个重大问题。然而,目前人们普遍认为神经网络性能是对神经网络整体的描述,而神经网络无法像人类一样将自己的分类判断拆解成具象化的...
卡尔曼滤波算法,在锂电池SOC估计中,如何提高估计精度及鲁棒性
SMO为非线性状态观测器且对模型参数扰动具有较强的鲁棒性,在一定程度上能降低系统参数变化和外界扰动的影响,研究者联合算法利用改进滑模观测器作为输入端估计系统的状态变量,ISMO对建模误差鲁棒性较强,一定程度上降低了系统参数变化和外界扰动的影响,基于ISMO的AEKF算法可以减小建模误差造成的滤波发散问题。联合ISMO的AE...
量子计算机与AI融合:未来科技革命的引擎
增强算法鲁棒性:量子计算机可能有助于提高AI算法的鲁棒性。通过模拟现实世界中的复杂系统和不确定性,量子计算机可以帮助开发更适应多变环境的AI算法。推动跨学科融合:量子计算和AI的结合可能促进跨学科研究的发展。这种融合可能产生新的理论、方法和技术,推动人工智能、计算机科学、物理学等多个领域的进步。需要注意的...
从关键核心零部件的技术创新与发展看AGV/AMR未来发展趋势
产业界更注重技术点的整合应用和系统性协同。将各个技术点整合到一起,形成一个高效、稳定、可靠的系统,是产业界技术创新的重要方向。这种收敛式的创新模式,可以在保证性能的同时,降低制造成本和提高生产效率。4.增强AGV/AMR的稳定性与鲁棒性关键零部件的技术创新可以增强AGV/AMR的稳定性和鲁棒性。例如,采用先进的...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
通过扩散模型抽样的计算效率从某些高维分布中抽样在计算上可能具有挑战性。例如,[167]展示了使用任何稳定算法从低温Sherrington-Kirkpatrick模型中抽样的难度。一个有趣的研究线索将是理解通过扩散模型抽样的计算复杂性及其与通过Langevin动力学抽样的复杂性的联系。
对端到端的系统架构闭环的思考
2.功能的鲁棒性验证感知频率不稳定,遮挡,规控频率不稳定,对闭环稳定性的影响;控制画龙或者跟踪误差大,规划是否能逐步稳定轨迹,不能加剧画龙;定位底盘信号噪声和稳定性对感知和规控的影响;车身姿态影响,比如人工接入拉偏后松手,是否能平稳的返回居中行驶;功能逻辑验证,比如边上有车,离得比较近,拨杆变道,这些场景...
通告|国家自然科学基金委员会发布可解释、可通用的下一代人工智能...
研究多模态数据融合及生成的基础模型,解决数据视角、维度、密度、采集和标注难易程度不同而造成的融合难题;研究模态融合过程中的模态对齐问题,保证模态预测的一致性并减少融合过程中信息损失;研究轻量级的融合模型,提升在模态间非完美对齐状态下融合模型的鲁棒性;研究用易采集、易标注模态数据来引导难采集、难标注...
步科股份2023年年度董事会经营评述
同时,公司加强与多层次重点目标院校的联系与合作,提升校招工作在公司长期组织发展中的定位,为公司长期发展储备更多的优秀人才。5、公司治理方面报告期内,公司严格遵守《公司法》《证券法》《上海证券交易所科创板股票上市规则》以及《公司章程》等有关法律法规、规范性文件的要求,持续优化公司治理结构、提升公司规范...
课题申报 | 关于发布可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究...
研究多模态数据融合及生成的基础模型,解决数据视角、维度、密度、采集和标注难易程度不同而造成的融合难题;研究模态融合过程中的模态对齐问题,保证模态预测的一致性并减少融合过程中信息损失;研究轻量级的融合模型,提升在模态间非完美对齐状态下融合模型的鲁棒性;研究用易采集、易标注模态数据来引导难采集、难标注模态数据...
人保资产:面向新时代,全面提升保险资产管理公司第三方差异化投资...
一个平台化的三方投资管理体系应当至少具有三个特征:一是注重自上而下,通过集约化管理实现多元化产品服务;二是整体业绩具有较强的稳定性和鲁棒性,且可以传承;三是具有活跃的开放性,能够持续根据新的市场特征创造出新的风格类、主题类的投资策略。(五)顺应时势,不断升级数字化、智能化的运营支持能力...