模型算法

摘要： 手术是多数乳腺癌患者治疗中最重要的一步。术后,经常有患者来咨询:是否还要定期做钼靶?术后手术区域隐隐作痛,是复发了吗?……鉴于此,现将针对乳腺癌患者术后常见的几大疑问作详细解答。术后还要定期做钼靶吗?美国的一项研究表明,乳腺癌死亡率的下降,有一半(28%~65%,不同模型算法出来的数值不同)的功劳归于钼靶筛查;另一项来自国际癌症研究机构的研究表明,50~69岁女性接受钼靶筛查,乳腺癌死亡风险平均降低接近四分之一。

摘要： 数字化、智能化迭代升级是山洪灾害防治发展到新阶段的必由之路。数字山洪防治是智慧水利之水旱灾害防御应用的主要组成部分。数字山洪防治在已有算据、算法、算力基础上,充分运用数字化技术、思维、认知,以国家级、省级监测预警平台为载体,以科学识别研判风险隐患、提高预警精准度、延长预见期、快速准确指导人员避险为目标,以小流域为单元,以山洪灾害下垫面和时空大数据为基础构建数据底板,以数字化场景、智慧化模拟、靶向化预警、精准化防控为路径,力求在多源降水数据融合、超大规模小流域洪水并行计算、实时和预设情景下风险评估、基于位置的流动人员靶向预警等方面取得突破,实现山洪灾害预报、预警、预演、预案“四预”功能。

摘要： 交通设施是城市出行活动的载体,是交通承载力的基础支撑。交通承载力是实现交通与国土空间互动量化计算的核心。通过梳理并界定交通承载力内涵和影响要素,从区域交通设施网络出发,提取交通承载力计算关键指标,考虑交通网络结构和运行特征,创新构建面向出行活动的交通承载力量化计算模型,以交通承载指数衡量各类交通设施的出行活动承载能力,实现道路、公交、轨道等多种交通设施网络的承载力评估,并以武汉市为例进行算法验证和模型应用。

摘要： 从数据、知识、模型算法、案例、工具维度看,数字化改革“大脑”应当将“大脑”数据链、知识链、模型算法链、案例链、工具链全面协同、交叉、融合、贯通、联网,集成嵌入到各种业务流、治理流、服务流,真正形成政府和市场数字化改革闭环网络。

摘要： 模型风险是指模型自身缺陷或使用错误带来的风险,比如模型算法与业务应用场景契合度不高、模型验证不充分、校对调整欠缺等导致的风险。模型风险管理是非常关键的一项内容,最初它仅仅被视为操作风险项下的一个分支。在2008年金融危机后,全球金融监管对银行的经营干预明显严格,模型风险就已经在银行业开始被审慎界定。如今在疫情的背景下,银行越来越关注风险管理的实质性内容,模型风险管理的轮廊已经越来越清晰。

摘要： 以人工智能为代表的现代信息技术推动了我国科技新业态、新模式的发展,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和智能无人机领域已有大量的应用落地案例。通过调研国内外多个人工智能评测基准的发展现状,从目的、特点、场景、指标和涵盖范围等方面分析了现存的9个AI评测基准,阐述了现阶段面临的问题,最后展望了其未来发展趋势。

摘要： 文章结合某线上学习系统的实现与测试,对该系统的总体设计展开分析.同时简单阐述该系统建立期间基于用户、基于项目的协同过滤推荐算法设计,提出系统开发阶段中Spring Boot和Mybatis的框架设计要点,旨在优化线上学习系统推荐功能,满足用户个性化课程推荐需求.

摘要： 数字化转型背景下,以数字孪生技术驱动数字化平台建设是促进数字经济发展的重要手段之一.通过对数字孪生体的数据、模型、应用(服务)等要素进行研究,结合长输管道特点,提出了管道数字化平台的建设要点:一是采用数字主线技术对长输管道数据进行组织和管理,二是在通用智能分析算法框架基础上研究管道专业算法并逐步建立算法模型知识库,三是通过统一规划、分步实施以快速响应业务应用问题.最后,基于建设要点设计了管道数字化平台的功能框架及技术框架,为管输企业数字化建设提供参考和借鉴.

摘要： 近年来,数字金融市场发生的风险事件,表明与大数据相关的金融基础设施不足,是新金融业态存在新风险隐患的主要原因之一。对模型算法讨论的缺失,导致在数字金融发展过程中存在一些认识上的误区,这种误区可能带来治理偏误。本文旨在从对模型算法治理的角度来讨论数字金融发展中需要应对的大数据治理挑战,并针对数据治理提出了相关政策建议。

摘要： 针对城市地下空间内部环境封闭且复杂,相关的灾害预警系统不完善及救援应急不及时等问题,针对几种灾害类型建立城市地下空间灾害识别模型算法,构建了城市地下空间灾害预警数据的传输系统,将ZigBee和NB-IoT数据传输技术进行结合,为城市地下空间防灾减灾系统的数据通信开拓了新途径,具有一定的应用价值.

摘要： 本文提出了以二进制字节流为介质的数据通信方法，对数据解析原理、类型处理、串行化方法以及版本控制做了详细介绍，最后实现了基于一套模型算法程序，C/S与B/S两种界面模式并存的跨平台水调应用系统。

摘要： 通过对传统过负荷模型的推导,发现其基本思想,在此基础上进行公式的修正,以符合电动机实际的发热模型,最终提供了微机实现的电动机过热模型算法。

摘要： 土壤侵蚀模型是探讨土地利用与土壤侵蚀关系的有益工具。然而，由于自然界是一个空间变异和干扰机制普遍存在的复杂系统，结构复杂、参数繁多的土壤侵蚀模型与较高精度的土壤侵蚀模型并不具有必然的正相关关系。当模型的复杂程度超过数据的供应能力时，模型的精度将会随着模型复杂程度上升而降低。而对于相对简单的模型，在同样的数据条件下，有可能提供比复杂模型更高的精度。本文介绍的SEDEM模型就是一个模型结构相对简单，但是却能够分析土地利用对土壤侵蚀作用效应的空间分布式模型。 本文以SEDEM为例，在介绍该模型的结构组成、模型算法、数据输人输出和模型界面的基础上，初步探讨了应用该模型进行土地利用与土壤侵蚀分析的可能性.研究结果发现，该模型在分析土地利用格局与土壤流失关系的研究中，具有较好的灵敏性。在进一步的研究中，可以考虑针对特定区域，通过模型校正与验证，构建适于一定区域范围的SEDEM模型。同时，也可以借鉴该模型设计的思想和结构，研发具有自主知识产权的土壤侵蚀模型或指数，为推动国内土地利用与土壤侵蚀研究的深人，提供有益支持。

摘要： 本文介绍了京东广告和推荐的机器学习系统，主要解决机器学习在排序算法中的应用，特点是实时、在线、广告和推荐的混合系统。

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摘要： 碳纳米管在纳米新材料和新一代半导体器件的研制中有广泛应用。在进行设计时,需要搜索与现有碳纳米管体积差最小的替换结构用以生成尺寸相近的新器件。直接搜索体积相近的碳纳米管结构,所需的时间复杂度是O(n2)。在对搜索空间进行大幅缩简后,提出一种时间复杂度为O(n)的快速搜索方法。在多个应用实例中,本算法的有效性得到了较好的验证。

摘要： 本发明公开了基于贝叶斯模型平均方法的地表组分温度多算法集成算法，包括以下步骤：I、基于分裂窗算法或者温度发射率分离算法进行地表温度反演；II、基于地面测量和三维模型DART模拟的数据集，基于贝叶斯模型平均的方法，对多像元、多角度、多时相和多波段反演方法进行算法评估；III、分别利用多像元、多角度、多时相和多波段方法反演地表组分(即植被和土壤)的温度；IV、通过算法评估得到的每个子算法的权重因子进行反演结构融合，得到集成算法的组分温度反演结果。本发明构建了组分温度反演的多算法集成框架，减小了单一算法/单一数据源反演的不确定性，提高地表组分温度反演的准确性和稳定性。

摘要： 本发明公开了城市供水领域的差分进化算法‑自回归耦合算法城市需水量预测模型，包括以下步骤：S1：确定城市需水量预测模型；S2：对学习样本时间序列进行处理得到零均值；S3：计算学习样本时间序列的自相关系数rk；S4：确定模型参数的优化目标函数f；S5：生成模型参数集P，并将模型参数集P设置为目标向量；S6：采用差分进化算法对群体进行初始化；S7：对目标向量采用差分进化算法变异操作，生成变异向量；S8：对变异向量采用差分进化算法杂交操作，生成试验向量；10：使用最优模型参数的城市需水量预测模型进行预测，本发明达到达到提高模型预测精度的目的。

摘要： 本发明公开了一种数字孪生环境中的生产制造车间人工智能优化算法模型系统及其算法，属于数字孪生与人工智能相辅相成的技术领域。本发明模块包括人工智能单元、数字孪生虚拟单元和物理单元，形成数字孪生系统。本发明方法基于粒子群优化的仿真算法，实现生产制造车间人工智能优化控制。本发明数字孪生系统为人工智能算法提供了训练和测试的安全虚拟环境，且相比真实物理车间，计算机中运行的车间数字孪生系统可以更快速地模拟物理中车间中的运行结果，大幅提高仿真测试的运行效率。将数字孪生虚拟环境中训练好的人工智能算法模型应用于实际物理车间，指导物理车间和设备生产优化。

摘要： 本发明提供了一种结合梯度算法和演化算法对神经网络模型进行优化的方法，包括步骤1：使用梯度算法对神经网络模型进行初步训练；步骤2：将使用梯度算法优化神经网络模型所得最后N个迭代的优化解取出，将最后N个迭代的优化解作为演化算法的初始搜索范围；步骤3：使用演化算法对神经网络模型进行参数更新，获得更优解。本发明的有益效果是:本发明可以融合梯度算法与演化算法的优点，提高模型准确率，较大程度地保证模型收敛到全局最优解，确保模型稳定性，同时在不同数据集及神经网络模型中可广泛应用。

摘要： 本发明公开了一种基于CSP算法和PSD算法的脑电信号分析模型构建方法、脑电信号分析方法和系统，其中，模型构建方法包括获取样本、预处理样本、提取CSP特征矩阵、提取PSD特征矩阵、计算分类准确率以及构建脑电信号分析模型该方法是基于前述模型完成的；脑电信号分析方法和系统利用预先构架的抑郁症识别模型进行分析，以辅助识别脑电信号是否表征抑郁症的信号。本发明基于共空间模式算法(CSP)和功率谱密度提取算法(PSD)对脑电信号进行特征分析，能够实现有效区分抑郁症患者和健康对照组的脑电信号，从而能够构建更准确的脑电信号分析模型，提升脑电信号抑郁症辅助识别的效率。

摘要： 本申请公开了一种基于C算法模型的芯片算法模块验证方法，通过对已有的C算法模型进行扩展，开发出相关的功能模块，在保证原有C算法模型功能的前提下，将C算法模型与算法的硬件实现进行适度匹配，使其易于集成到验证环境中。通过DPI‑C接口实现验证环境与C模型之间的传输，使验证用例的运行完全自动化。同时测试过程中不使用文件作为C模型与验证环境之间的传输媒介，节省存储空间。由于C模型独立编译，因此C模型的开发调试独立于验证平台，提升验证效率，而且不需要将C算法模型源代码提供给验证人员，保证算法代码的保密性。此外，本申请还提供了一种基于C算法模型的芯片算法模块验证系统，其技术效果与上述方法的技术效果相对应。

摘要： 本发明公开了基于贝叶斯模型平均方法的地表组分温度多算法集成算法，包括以下步骤：I、基于分裂窗算法或者温度发射率分离算法进行地表温度反演；II、基于地面测量和三维模型DART模拟的数据集，基于贝叶斯模型平均的方法，对多像元、多角度、多时相和多波段反演方法进行算法评估；III、分别利用多像元、多角度、多时相和多波段方法反演地表组分(即植被和土壤)的温度；IV、通过算法评估得到的每个子算法的权重因子进行反演结构融合，得到集成算法的组分温度反演结果。本发明构建了组分温度反演的多算法集成框架，减小了单一算法/单一数据源反演的不确定性，提高地表组分温度反演的准确性和稳定性。

摘要： 本发明公开了一种基于吸引子选择算法的低轨卫星物联网业务模型及多星负载均衡算法；所述业务模型，在空间维度上沿用了网格划分确定终端部署密度的方法，采用了随机位置生成的方法，通过构建终端部署密度矩阵，利用边缘累积概率分布函数对的特性，使用一维逆变化采样、仿射变换等数学方法确定了终端的具体坐标，在时间维度上，对事件驱动型业务进行研究，精确地捕捉到短时间范围内的突发流量特性；所述多星负载均衡算法通过实时计算各个卫星的网络活性、网络状态来指导物联网终端进行动态自适应的卫星决策，更加适合卫星物联网这种高动态的场景，能够给在外界接入规模发生变化时，使终端做出自适应的决策调整，改善随机接入性能。

摘要： 本申请公开了一种基于自注意力机制的算法交易系统及基于该系统的算法交易模型的训练方法。其中系统包括：全连接神经网络模块，用于对输入的交易数据进行特征提取、转换和映射；自注意力机制模块，用于衡量不同时刻特征不同的重要程度，并提取其中较为重要的有效信息；长短时记忆网络模块，用于根据自注意力机制模块处理后的序列化信息输出交易决策。本申请训练方法包括使用近端策略优化算法训练一个策略函数π和一个值函数V，其参数分别为θ和。本申请的有益之处在于提供了一种结合了近端策略优化算法和长短时记忆网络的优势从而实现深层次挖掘市场特征的基于自注意力机制的算法交易系统及基于该系统的算法交易模型的训练方法。

摘要： 本发明涉及GNSS卫星RTK定位领域，具体涉及一种基于几何模型算法和无几何模型算法融合的RTK定位方法。实现过程为：对用户的位置参数进行卡尔曼滤波建模，建立几何模型GB；对卫星的状态参数进行卡尔曼滤波建模，建立无几何模型GF；根据卫星载波和伪距观测值对无几何模型GF中的卫星状态参数进行滤波更新；建立几何模型GB的位置参数与无几何模型GF的卫星状态参数之间的联系；进行滤波更新或最小二乘求解，得到用户的位置参数。本发明可以避免质量较差卫星对位置参数解算的影响，对观测质量不佳的卫星及时剔除，且不会对用户状态参数的几何模型产生影响。