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  • 语音交互技术政务领域应用

    显然,对技术元素拆解,还可以更细。本文就不再展开,有兴趣读者,可以参考华为在这方面的技术进展总结[[10]]。 总结 语音交互技术政务领域数字化应用是一个不可忽略趋势,本文分析了如何构建VUI技术原则,并分析了政务领域VUI应用场景。试图通过VUI技术分解,以及应用场景的

    作者: 夕可石
    发表时间: 2021-01-07 01:39:49
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  • 工业界应用最多机器学习算法-金融领域

    晰,每个特征贡献度也可以统计出来。如果用深度学习模型等,可能效果差不多,但是完全不可解释,这种金融这种强监管场景下,不可解释模型是不符合监管要求。金融行业属性导致,目前深度学习金融风控领域应用非常有限。确实也有用XGBT算法在上述这些场景,XGBTGBDT算法进行了一些优化。 

    作者: QGS
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  • 华为云ModelArts和Hilens智能航空领域联合应用

    就造成我们工作核心与难点不只是神经网络本身,而是问题提出、数据准备、算法开发、模型训练与部署、输出结果处理和应用。随着语音这块踩坑和投资源越来越多,公司也多方探寻相关解决解决方案,直到某天上级给我发过来一个ModelArts使用文档说明链接和两台Hilens

    作者: youzidata_kwg
    发表时间: 2020-10-19 18:28:18
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  • 分享深度学习经济学中应用

    强化学习高维经济学问题中应用前面介绍深度学习经济学领域应用。对比传统深度学习深度强化学习能够有效处理高维问题。所以,一些包含高维动态数据经济学问题上,深度强化学习表现更加优秀。1、深度强化学习股票交易由于缺乏处理高维问题能力,传统强化学习方法不足以找到最

    作者: 初学者7000
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  • 分享深度学习经济学中应用

    哈佛IV-4同时,对模型稳健性进行了市场风险证明。[69]提出了一项聚光灯下深度学习技术(spotlighted deep learning )应用于股价预测,主要创新点是滤波技术赋予了深度学习模型新颖输入特征。[70]分析股票价格模式同时,利用深度学习技术对股票价

    作者: 初学者7000
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  • 深度学习方法 NER 中应用

    NER 一直是 NLP 领域研究热点,从早期基于词典和规则方法,到传统机器学习方法,到近年来基于深度学习方法,NER 研究进展大概趋势大致如下图所示。基于机器学习方法中,NER 被当作序列标注问题。利用大规模语料来学习出标注模型,从而对句子各个位置进行标注。**NER

    作者: @Wu
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  • 深度学习领域有哪些值得追踪前沿研究

    其实自从2018年三大佬靠深度学习拿了图灵奖之后,基本宣告深度学习容易解决问题做差不多了,这两年这个领域没有太大突破。时至今日,深度学习领域有哪些值得追踪前沿研究? 

    作者: 可爱又积极
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  • 航空领域区块链技术应用

    航空领域区块链将开启新机遇浪潮,如维护透明度、飞行数据安全、减少机票超售,帮助航空业提高效率和准确度。 虽然乘客希望获得舒适、愉快、无障碍旅行体验,但航空业重点在于革新运营,从订票到登机手续办理再到机上行程。尖端、不可思议技术进步帮助航空业飞行服务方面进行了革命性改进

    作者: 极客潇
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  • 人工智能技术金融领域应用

       (1)机器学习机器学习对于人工智能来说至关重要,正是因为有机器学习,计算机才能够拥有一定智能,目前被普遍应用于与人工智能相关各个领域,包括智能金融领域。机器学习原理是拥有大量过去由专家决策数据基础之上选取每类事件特征值,计算机通过算法程序对特征值进行分析之后,

    作者: 建赟
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  • 人工智能技术金融领域应用

       (1)机器学习  机器学习对于人工智能来说至关重要,正是因为有机器学习,计算机才能够拥有一定智能,目前被普遍应用于与人工智能相关各个领域,包括智能金融领域。  机器学习原理是拥有大量过去由专家决策数据基础之上选取每类事件特征值,计算机通过算法程序对特征值进行分

    作者: 学习怪
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  • 深度学习语音识别中应用

    语音识别是将语音信号转换为文本技术,近年来,深度学习语音识别领域取得了显著进展。本文将深入探讨深度学习语音识别中应用,包括技术原理、主要算法、应用场景以及未来发展方向。 技术原理 深度学习语音识别中成功归功于其对大规模数据高效学习能力。传统语音识别系统主要依赖于手工设计特征,而深

    作者: Y-StarryDreamer
    发表时间: 2024-01-31 22:19:48
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  • 深度学习技术油藏分析中应用

    深度学习技术油藏分析中应用 在当今数字化时代,人工智能技术快速发展为各个领域带来了革命性变革。油田勘探领域也受益于这些技术进步,尤其是深度学习技术应用。本文将重点介绍深度学习技术油藏分析中应用,并展示一些成功案例。 深度学习技术简介 深度学习是一种机器学习技术

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-30 16:59:34
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  • 物联网技术消防领域应用

    力:依据消防物联网运行沉淀海量消防数据,通过机器学习以及人工智能手段,长期为监管者和单位提供火灾预警、研判服务;数据界定责任:通过大数据分析,理清政府和相关职能部门火灾事故责任中定性、追责问题。为消防部门“尽职免责”提供依据。特致珈传统消防基础上,充分利用物联网、互联

    作者: 极客潇
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  • AI不同领域应用与行业影响

    II. AI计算机视觉领域应用 计算机视觉是AI一个重要分支,深度学习算法物体检测、图像识别和面部识别等方面取得了显著成果。例如,自动驾驶汽车中,深度学习算法被用来识别和跟踪周围车辆和行人,提高了驾驶安全性。安全监控领域,面部识别技术应用提高了对可疑行为识别和响应速度。

    作者: 小蛋挞聊科技
    发表时间: 2024-10-09 18:18:08
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  • 深度学习领域最常用10个激活函数

    Function)是一种添加到人工神经网络中函数,旨在帮助网络学习数据中复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元模型,激活函数最终决定了要发射给下一个神经元内容。人工神经网络中,一个节点激活函数定义了该节点在给定输入或输入集合下输出。标准计算机芯片电路可以看作是根据输入得到开(1)或关(0)输出数字电

    作者: yyy7124
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  • 分享深度学习经济学中应用

    权在内具有标的股票投资组合。[98]建立了抵押贷款风险深度学习模型,能够处理庞大数据集。实验结果发现:受当地经济状况影响变量与债务人行为之间具有非线性关系。例如,失业变量抵押贷款风险中占有相当大比重。深度学习投资财务问题通常需要对多个来源数据集进行分析。因此,

    作者: 初学者7000
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  • 分享深度学习经济学中应用

    拉格朗日技术方法能够解决更复杂任务。深度学习银行和在线市场在网上购物和信用卡场景中对欺诈检测要求非常高,当前强化学习最先进研究成果如下表所示:应用基础实验证实了AE(自动编码)和RBM(玻尔兹曼机)方法能够海量数据集下准确地检测信用卡风险。但是深度学习在建立模型时需

    作者: 初学者7000
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  • 风控领域深度学习算法思考

    风控领域深度学习算法思考 如今,图计算以及图深度学习算法发展使得将图深度学习算法应用在风控领域变为可能。但在我看来,风控领域使用图深度学习算法实现不同业务目的,这个进程还处在发展初期阶段。具体主要有以下几点展现: 1.     数据方面:当前很少有公开风控领域图数据能够

    作者: 图森破
    发表时间: 2020-07-14 11:29:34
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  • 深度学习现实应用

    深度学习架构仍在不断进化,与强化学习、无监督学习结合应该会带来效果更优模型。 1.3.4 其他领域深度学习在其他领域(如生物学、医疗和金融等)也有很多应用。在生物学研究中,深度学习算法可以发现人类无法捕捉到特征。研究人员利用这些算法对细胞图像进行分类,建立基因组连接,加

    作者: HWCloudAI
    发表时间: 2020-12-15 07:22:32
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  • 深度学习化学反应中应用

        化学领域,对物理性质预测模型和化合物生成模型研究变得活跃。最近,尝试使用深度学习来预测有机化合物合成所需化学反应。   问题设置:反应预测和逆向合成路线搜索 化学反应中,可以使用具有“ ABC >> D”反应SMILES进行

    作者: DrugAI
    发表时间: 2021-07-14 19:33:30
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