AIGC的数据合规风险及应对建议
企业要做到数据合规,必须在考虑国内《数据安全法》以及《生成式人工智能服务管理暂行办法》等其他法律的规定,综合考虑AIGC在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等全过程中,可能涉及的数据处理场景及全生命周期流程,依法践行前述合规义务,优化产品设计。上升到公司合规治理的层面,则更需要搭建企业数据保护...
数据为王!人工智能领域的数据服务产业深度剖析!
数据清洗:原始数据往往包含大量的噪声和无效信息,需要通过数据清洗来去除这些“杂质”,保证数据的准确性和一致性。数据标注:对于机器学习算法来说,标注数据是不可或缺的“教材”。数据标注员需要对图像、文本、语音等数据进行精细化的标注,以便算法能够从中学习到有用的特征。数据增强:为了提高算法的泛化能力,还需要...
数据要素在交通运输领域的应用与发展 (汽车大数据)
数据处理与算法:大数据处理技术和人工智能算法的发展,特别是深度学习在图像识别和行为预测方面的应用,极大地提高了车辆对复杂交通环境的理解和应对能力。1)数据复用与多源数据融合数据复用与多源数据融合是智能网联汽车技术发展的关键。通过对“两客一危”、网络货运等重点车辆数据的挖掘与融合,可以构建起覆盖车辆营运...
智慧税务:技术环境再优化与算法治理再提升
目前国内大模型研发能力以大数字企业为强,市场化清洗和挖掘公共数据,因为专业部门数据安全和数据价值不确定性因素,条件也不成熟。现行智慧税务系统各算法模型所投喂的数据,多为系统内垂直集成的发票原生数据和体外清洗过的申报数据,只能依靠现有算力,最大限度地挖掘数据价值,去实现“精确、精准、精细”治理效果。三是...
智能水利水文监测系统:实时数据采集与分析技术
实时分析与预测:智能水利系统利用先进的分析算法对实时数据进行处理。常用的分析方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习算法。时间序列分析可以识别数据中的周期性和趋势;回归分析用于预测未来水文变量;机器学习算法,如决策树、神经网络和支持向量机,则用于复杂的数据模式识别和预测模型构建。
青颖飞帆(青书)大模型算法工程师面试题6道|含解析
BeamSearch是一种常用于序列生成任务的启发式搜索算法,它通过保留若干(称为beamsize)的最佳候选序列,逐步生成最终输出序列(www.e993.com)2024年9月20日。特点:相比贪心算法,BeamSearch可以避免局部最优解,生成质量更高的序列。使用减少的原因:计算复杂度高:BeamSearch需要同时跟踪多个候选序列,计算量较大,推理速度慢。
润和软件申请基于PCC-XGBoost光伏系统清洗策略生成方法及系统专利...
进行相似性计算,得到特征向量;采用SMOTE算法对数据量较小类别进行采集,以消除数据不均衡;采用XGBoost算法构建光伏清洗策略模型,输入训练集的特征数据和标签数据,优化模型参数;采用测试集进行验证,将测试集的特征数据输入训练好的光伏清洗策略模型,模型输出为光伏系统清洗策略,将模型输出与测试集的标签数据做对比,以验证模型...
如何提升用户画像标签质量及信任度?
数据清洗:去除重复、错误或不完整的数据,提高数据质量。这可以通过自动化工具或人工审核的方式完成。2.建立标签验证机制测试新标签:对新生成的标签进行准确性和有效性测试,可以采用人工抽样验证、A/B测试或机器学习算法进行标签质量的评估。持续监控:对用户画像标签数据源进行数据质量监控,包括对数据一致性、及时性...
数据资产入表:无形资产与存货详解
4.按数据处理程度分类:原始数据、清洗后的数据、分析后的数据、可视化数据等。5.按数据资产类型分类:数据库类、算法模型类、软件系统类等。正确的识别和分类是后续确认、计量和披露的基础。在实务中,企业应当建立完善的数据资产管理制度,明确数据资产的识别标准和分类方法,并定期对数据资产进行盘点和评估。
从繁星到洞察:量化投资的数据转化之路
1、数据收集:因子的构建同样起始于对适当数据源的选择。这些数据可以包括市场交易数据、财务报表数据、宏观经济指标等。选定数据源后,进行必要的数据清洗和预处理工作,如去除异常值、处理缺失数据等,以确保数据的准确性和一致性。与单一特征提取相比,因子构建需要综合这些多维数据,进行更为复杂的统计分析和数据挖掘。例如...