赛迪重磅:数字产业的基本内涵、路径选择和政策取向

以数据为生产要素、数字服务为核心、数字交付为特征的数字贸易成为贸易新方式,跨境电商进出口规模从2020年的1.69万亿元增长至2022年的2.11万亿元,可数字化交付的服务贸易、电子商务平台服务外包两年内同比增长均保持在两位数。5.数字经济企业快速成长领军企业方面。信息通信、电子信息制造、互联网平台等领域领先企业持续...

智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势

数据可以是结构化的(如数据库中的表格数据)或非结构化的(如文本、图像等)。2.特征(Features)特征是从数据中提取的有用信息,用于描述数据的属性。选择合适的特征对模型的性能至关重要。特征工程(FeatureEngineering)是机器学习中一个重要的步骤,涉及到特征的选择、转换和构造。3.模型(Model)模型是机器学习...

生成式人工智能的主体性问题

简单来说,大语言模型通过训练庞大的文本语料来学习自然语言的知识和语法规则,在这个过程中,模型首先将文本分割转化为模型能够处理的基本语义单位——词元(tokens),然后通过注意力机制形成一个能够捕捉分析文本语义信息的复杂神经网络。这个神经网络可以窥见人类自身都很难直接把握的深度语言结构以及背后可能存在的知识和推理...

通用人工智能的现实困境

一、基本特征AGI有三个基本特征:第一,能够完成无限的任务而非只能完成人定义的有限的几个任务;第二,能够在场景中自主发现任务,即做到我们通常所说的“眼里有活儿”;第三,有自主的价值来驱动而非被动地由数据驱动。首先,AGI的目标是具备完成无限任务的能力,而不是仅仅局限于能够完成由人定义的有限任务。传统的...

自然语言大模型、计算机视觉大模型、多模态大模型介绍及案例

GPT-2：发布于2019年，参数规模提升至15亿，生成的文本质量更高、更自然流畅，能够生成更长的文本段落。GPT-3：发布于2020年，参数规模达到惊人的1750亿，是迄今为止最大的NLP模型之一。GPT-3在自然语言处理方面的表现十分出色，可以完成文本自动补全、将网页描述转换为相应代码、模仿人类叙事等多种任务。此外，GPT-...

基于自然语言处理技术的中国氢能政策数据挖掘研究

本研究利用自然语言处理技术,通过特征匹配提取氢能政策文本的政策名称、发文时间、发文机构、所属地域等结构化信息,构成氢能政策文本库(www.e993.com)2024年11月9日。通过构建氢能专有词汇库、政策时间描述词汇库、政策地域描述词汇库,构成氢能政策中文专有名词分词表。依托专有名词分词表对政策文本分词和中文分词结果进行依存句法分析与语义依存分析,...

自然语言处理(NLP)的工作原理

语言模型与计算机科学和人工智能(AI)密切相关,是人工智能的一个重要分支学科——自然语言处理(NLP)的基础。人工智能的主要目标是模拟人类智能。语言是人类认知的决定性特征,对这一努力来说是必不可少的。好的语言模型旨在理解和生成类似人类的文本,实现机器学习,其中机器理解单词之间的上下文、情感和语义关系,包括语法...

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

神经元是组成神经网络的基本单元。若一个神经元的输入为D个特征,以x=[x_1;x_2;??;x_D]∈R^D表示输入向量,w=[w_1;w_2;??;w_D]∈R^D表示权重向量,b∈R表示偏置,定义神经元的净输入z:净输入z经过激活函数f后得到神经元的输出,也称为神经元的活性值:a=f(z)。

李晟|人形机器人的法律治理基本架构

人工智能能够对自然语言进行识别。而对于人类情感的表达,机器人也通过情感计算模型来加以认知,不仅能够认识人类情绪反应的内涵,并且也能够进行相应的回应。借助于心理学理论,情感计算模型能够识别具有家族相似性的面部表情,并且结合许多特征的提取,形成关于情感和外界刺激的关联,从而使机器人能够去学习人类为何产生并且表达...

人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”

人工智能基础:第八话“特征”、“过拟合”、“泛化”在上两集中,我们对应用人工智能(AppliedAI)的几大领域:计算机视觉(ComputerVision)、语音识别(SpeechRecognition)、推荐系统(RecommendationSyste)以及自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)做了初步的介绍:这些是离我们当前的生活最近的,最能够切实地...