国能日新申请风力发电超短期功率预测专利,模型通过很少的数据就...
专利摘要显示,本发明提出一种基于即时学习的风力发电超短期功率预测方法及装置,构建风电输出功率预测模型;统计待预测时间的前4小时所述风电输出功率预测模型的功率和风速的预测偏差;将所述预测偏差作为特征,与训练集数据一起输入到所述风电输出功率预测模型中,进行风力发电超短期功率预测。本发明可以让模型通过很少的数据...
对话深势科技&北京科学智能研究院:AI for Science如何在学术界和...
尽管如此,生成式AI在科学领域仍有发展潜力,它可以用于逆合成方法预测、实验条件预测,以及与自动化仪器结合进行批量合成。此外,生成模拟但有意义的数据来训练其他AI模型也是一个有趣的应用方向,比如将分子数据转化为图像数据,以辅助其他科学领域的AI模型训练。1在AIforScience的领域,是否会发展出通用大模型?郑行...
政治文本分析的机器学习方法:解决数据稀缺的路径 | 研究
其大致步骤包括:通过反复讨论形成代码集,从而制定出量身定制的分类任务;通过人工标注较小的文本集(训练和测试数据)来执行分类任务;在这些人工标注的数据上训练和测试有监督机器学习模型,以重现人工标注任务;如果模型的输出获得所需的准确性和效度水平,则可用于在非常大的未见文本语料上自动重现任务。如果实施得当,通过自...
如何评估数据资产的价值?哪种方法更容易实现?
一是与固定资产边界,准确的说就是和数据相关硬件的边界在哪。数据的采集、数据的存储以及数据的应用都没有办法自己独立去进行,一定是依托于相关的硬件设备。相应的硬件是数据的载体,但它并不是数据本身。二是与无形资产的边界,主要是和技术、知识产权等之间的边界在哪。数据的处理、数据的采集、数据的存储、数据...
MVP(最小化可行产品)产品核心方法论
(2)提供实用的市场和用户数据MVP不仅仅是一个产品原型,它还是一个实验工具。通过MVP,企业可以直接观察和了解用户对产品的实际使用情况和反馈。这些第一手的数据和信息是非常宝贵的,它们可以帮助企业更准确地了解市场的需求和趋势,更有效地调整和优化产品策略和方向。
如何预测短期的宏观经济趋势?
还有一个方法是构建指数,首先要统一变频、计算变化,比如把周频、日频的都统一变成月频数据,然后统一看同比或者环比(www.e993.com)2024年8月5日。比如,本月环比比上个月的环比高,就赋值1,更低就-1,持平就0,等权重计算平均数作为指数。信达证券也发表了一篇研报,关于如何选取高频指标预测工业增加值的,和本书的指标基本一样。信达证券...
好的数据应该是怎样的?AI药物发现数据的5V原则
一般来说,数据准确性、多样性和数量是数据本身的品质,而速度有助于评估获取新数据的难易程度因此我们要使用什么流程和方法。如果公共领域的数据很少,或者如果想使用基于主动学习的方法,那么后者尤其重要。数据的准确性基于生物复杂性及其与临床结果的相关性,这会影响数据读出的预测有效性。
万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...
是否大量使用模型再生数据?模型规模和训练成本几何?大语言模型应扮演什么角色?复刻Sora应关注的重点是什么?01.通用的多模态模型架构通用的多模态模型架构:以文生视频为例由于目前还处于技术早期、没有收敛,各种视频相关模型的分类或讲法比较混乱,有的分类甚至都不在同一个维度,为人们研究文献造成了不少困...
困难刚开始,刺激政策今后未必有效
李迅雷:我首先关注到的是国家统计局的数据。比如,我们的投资在恢复,消费也在恢复,出口今年的增速也比往年要高。所以从国家统计局的总量数据来看,是不错的。但就结构来看,还有一些问题。即供给端的增长比较快,需求端的增长比较慢,这是我们现在面临的问题。
真假Agent 大讨论:我的 Agent 可能是个 Chatbot?
目前,智能体还需要解决一系列关键问题。首先是多步推理,究竟是应该由智能体来解决,还是直接包含在大语言模型内?这个问题尚未被充分讨论。外部流传的OpenAI的Q*、ClaudeSonnet等用于数据合成的迭代方法,或多或少会用到多步推理的技巧。人类的话,无论什么样的人都有推理过程,这个过程可长可短。一般来说,...