基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现
为了验证本文算法的有效性,采用仿真的方法对文中提出的BP神经网络交通流预测模型进行预测分析,仿真数据采用乔治亚州梅肯杰克逊市121-0456观测点2022June.7-June.21所采集到的交通流量数据进行分析。采集间隔15分钟,一天有96组数据,15天总共1344组数据。考虑到交通流的独特特性和预测精度,将输入数据归一化至[0-1]范围...
面向算法认知战的开源情报智能化分析
定量评估可以通过数学建模,分析敌方算法的攻击能力和危害程度;定性评估可以通过专家意见、案例分析等方式,评估敌方算法的威胁程度。智能化开源情报分析需要把握的问题算法认知战具有压制敌人思维认知的智能优势。近几场具有智能化特点的军事冲突表明,开源情报尤其是社交媒体情报在算法认知战中的重要性日益增加。未来人工智...
AI识别方言困难?专家探索用算法度量方言差距
专家探索用算法度量方言差距确定一系列核心方言并为其建立自动语音识别(ASR)模型,当一种未知方言出现时,分析它距离这一系列核心方言中的哪些方言较近,就可以用合适的核心方言ASR模型识别出这种未知方言的内容。方言应用的窗口期大约是二三十年。AI识别方言的实际困难大,我国方言体系之间甚至每一类方言内部的地域差异都...
机器学习之K近邻算法基本原理
3、KNN算法需要选择合适的K值和距离度量方法。K值的选择对算法性能具有重要影响,过小的K值可能导致过拟合,而过大的K值可能导致欠拟合。此外,不同的距离度量方法可能会对分类结果产生不同的影响。因此,在实际应用中,需要通过实验和比较不同K值和距离度量方法下的分类性能,选择最优的参数设置。4、空间复杂度也较高,...
胡光:数字环境下算法版权执法规范性研究 | 河南财经政法大学学报...
算法识别的应用场景:规则下的技术作为政策应对的工具支持,利用算法的内容自动识别技术(AutomatedContentRecognition)正在数字媒体、电子商务或“云计算”等领域被愈加广泛地应用于识别、提取互联网媒体上传播的非法信息、对信息的自动分类或辨识受众意识和情绪分析等方面。这些应用场景同时被用作更为高效地保护或管理知识...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
本章要说的主要内容就是AI无监督学习中的算法(www.e993.com)2024年9月20日。算法是AI技术的核心。了解算法对于提高AI应用的性能和效率至关重要。类似ChatGPT,背后的算法能够从数据中学习并生成新的内容,我们需要了解这些AI算法的工作原理和应用方式,以便更好地将它们融入自己的产品和业务中。
七大机器学习常用算法精讲:K近邻算法(一)
简而言之,欧式距离就是将各维度上的坐标差值平方后求和,然后取平方根。它是许多机器学习算法和数据分析中常用的距离度量方式。k值的选择:k值代表了在进行预测时考虑的最近邻居的数量。k值的选择对模型性能有很大影响:较小的k值可能会导致模型过于敏感于局部样本,容易过拟合;...
发展新质生产力,为何更需要数智“度量衡”?
“为什么同样一件产品,价格可以相差数百上千倍?核心在于性能。”海克斯康商务运营事业群高级顾问孙智宏介绍,性能的好坏,很大程度取决于最终出来的产品是否符合最初的工程设计与工艺设计。而要判断产品能否达到设想状态,并对各项偏差进行算法分析,靶向优化技术和方案,离不开仪器仪表的数字化“进化”。当下,仪器仪表...
清华、微软等淘汰提示工程师?LLM与进化算法结合,创造超强提示优化器
算法分析进化算子设计当进化算子适用于离散提示时,EvoPrompt(DE)有两个关键的设计方面,包括只对不同部分进行变异和选择当前最佳提示(如图2中的提示3)。研究人员在一个理解数据集Subj和一个生成数据集ASSET上研究了这些可能影响EvoPrompt(DE)有效性的设计,在前者中,EvoPrompt(DE)的性能远远优于EvoPrompt(GA...
当数据成为“生产资料”,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练...
2.1.5实验分析数据集水印的度量标准。作者采用良性准确率(benignaccuracy,BA)和水印成功率(watermarksuccessrate,WSR)来验证数据集水印的有效性。具体来说,良性准确率是指模型在良性测试集上的准确率,而水印成功率是指模型在水印测试集上的准确率。BA和WSR越高,说明方法越好。