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AI-Based Intelligent Model to Predict Epidemics Using Machine Learning Technique
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作者 Liaqat Ali Saif E.A.Alnawayseh +3 位作者 Mohammed Salahat Taher M.Ghazal Mohsen A.A.Tomh Beenu Mago 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第4期1095-1104,共10页
The immediate international spread of severe acute respiratory syn-drome revealed the potential threat of infectious diseases in a closely integrated and interdependent world.When an outbreak occurs,each country must ... The immediate international spread of severe acute respiratory syn-drome revealed the potential threat of infectious diseases in a closely integrated and interdependent world.When an outbreak occurs,each country must have a well-coordinated and preventative plan to address the situation.Information and Communication Technologies have provided innovative approaches to dealing with numerous facets of daily living.Although intelligent devices and applica-tions have become a vital part of our everyday lives,smart gadgets have also led to several physical and psychological health problems in modern society.Here,we used an artificial intelligence AI-based system for disease prediction using an Artificial Neural Network(ANN).The ANN improved the regularization of the classification model,hence increasing its accuracy.The unconstrained opti-mization model reduced the classifier’s cost function to obtain the lowest possible cost.To verify the performance of the intelligent system,we compared the out-comes of the suggested scheme with the results of previously proposed models.The proposed intelligent system achieved an accuracy of 0.89,and the miss rate 0.11 was higher than in previously proposed models. 展开更多
关键词 intelligent model EPIDEMICS artificial intelligence machine learning techniques
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古汉语大语言模型的构建及应用研究
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作者 李绅 胡韧奋 王立军 《语言战略研究》 CSSCI 北大核心 2024年第5期22-33,共12页
通用大语言模型在古汉语语言信息处理任务上的效果往往不够理想,因此,我们从领域知识学习需求出发,针对古汉语信息处理任务“低资源”“富知识”的特点,从头构建了专门适用于古代汉语理解与生成的大语言模型“AI太炎”。通过合理的模型... 通用大语言模型在古汉语语言信息处理任务上的效果往往不够理想,因此,我们从领域知识学习需求出发,针对古汉语信息处理任务“低资源”“富知识”的特点,从头构建了专门适用于古代汉语理解与生成的大语言模型“AI太炎”。通过合理的模型设计、数据处理、基座训练及微调,仅使用1.8B参数量即可取得较好效果。该模型具有较强的古典文献释读能力,支持句读标点、典故识别、词义解释及文白翻译等多种具有挑战性的文言文理解任务,兼容简体字和繁体字文本。实验显示,与大型通用模型和其他领域模型相比,“AI太炎”在多项古汉语信息处理关键任务上表现出明显优势,且达到了接近或超过人类基线的水平。此外,在辅助古籍整理、辞书编纂和语言研究等方面,该模型也表现出了很大的应用潜力。 展开更多
关键词 大语言模型 古汉语信息处理 人工智能
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人工智能大模型发展趋势及电信运营商应对策略 被引量:2
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作者 傅云瑾 王浩亮 +2 位作者 曲广龙 吴以頔 张晓娟 《电信工程技术与标准化》 2024年第4期82-87,92,共7页
以ChatGPT为代表的大规模预训练模型引发了AI的新一轮技术革命,可能成为新型信息产业的关键能力底座,对电信运营商数字化转型战略带来重大影响。本文从人工智能大模型发展现状、核心要素、技术趋势和关键影响进行分析,结合电信运营商策... 以ChatGPT为代表的大规模预训练模型引发了AI的新一轮技术革命,可能成为新型信息产业的关键能力底座,对电信运营商数字化转型战略带来重大影响。本文从人工智能大模型发展现状、核心要素、技术趋势和关键影响进行分析,结合电信运营商策略动向,通过SWOT分析,提出了电信运营商在人才、技术、数据和商业模式等方面面临的问题,并提出加强自主技术攻关研发、推进大模型生态合作等应对策略建议。 展开更多
关键词 大规模预训练模型 人工智能 电信运营商 数字化转型
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6G信道新特性与建模研究:挑战、进展与展望 被引量:2
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作者 张建华 王珩 +7 位作者 张宇翔 唐盼 于力 许慧鑫 刘亚萌 刘西曼 巩汇文 田磊 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1114-1143,共30页
随着第六代移动通信(the six generation,6G)的前沿研究在全球范围内陆续开展,工业界和学术界提出了多种新技术、新频段和新应用,如通信感知一体化(integrated sensing and communication,ISAC)、超大规模多输入多输出天线阵列(extra-la... 随着第六代移动通信(the six generation,6G)的前沿研究在全球范围内陆续开展,工业界和学术界提出了多种新技术、新频段和新应用,如通信感知一体化(integrated sensing and communication,ISAC)、超大规模多输入多输出天线阵列(extra-large-scale massive multiple-input multiple-output,XLMIMO)、多频段通信、可重构智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)和空-天-地-海通信等,旨在提供更高速率、更低时延、更广覆盖的高可靠移动通信服务.信道是移动通信系统收发端之间信号承载的媒介,其深入的传播特性发现与精确的建模对6G系统的研发、评估和优化至关重要.因此本文首先回顾了第一代到第五代移动通信的信道研究发展趋势,指出了多频段、多场景和多种新技术趋势下6G信道研究面临的挑战.随后,详细总结了6G信道新特性研究的最新进展,包括ISAC信道的共享性、XL-MIMO信道的近场和空间非平稳性、RIS信道的级联特性,以及多频段信道频率依赖性等.然后,本文提出了一种面向6G标准的扩展几何统计性信道模型,将所发现的信道新特性纳入统一建模框架,所提模型后向兼容主流的高精度5G标准模型,便于代际更迭的信道仿真器实现.最后,指出了面向6G演进的信道特性与建模方法研究有待深入的问题,并聚焦6G网络自治化的未来愿景,展望了一种基于环境感知重构和人工智能预测技术的信道数字孪生新范式. 展开更多
关键词 6G 信道测量 信道特性 信道建模 人工智能 数字孪生 通信感知一体化 超大规模MIMO 可重构智能超表面 空—天—地—海通信
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生成式人工智能大模型的信息内容治理 被引量:96
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作者 支振锋 《政法论坛》 CSSCI 北大核心 2023年第4期34-48,共15页
以大算力为基础,用强算法处理海量大数据,生成式人工智能大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域表现优异,已经能够提供内容创意生成、数字人、对话搜索、代码生成等服务,在自动驾驶、金融风控、医疗保健、物联网等领域也极... 以大算力为基础,用强算法处理海量大数据,生成式人工智能大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域表现优异,已经能够提供内容创意生成、数字人、对话搜索、代码生成等服务,在自动驾驶、金融风控、医疗保健、物联网等领域也极富应用前景。作为一项互联网信息技术的重大变革,大模型的逻辑推理能力以及对人类的“理解能力”极大提升,不仅成为人类生产创意性信息内容的强大工具,也可能极大地改变网络信息内容生态,带来劣质信息泛滥、初始信源被污染和冲击社会伦理等信息内容风险,需要平衡发展与安全,探寻激励相容的治理之道。 展开更多
关键词 生成式人工智能 大语言模型 信息内容 激励相容 治理
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ChatGPT类技术:法律人工智能的改进者还是颠覆者? 被引量:33
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作者 王禄生 《政法论坛》 CSSCI 北大核心 2023年第4期49-62,共14页
21世纪以来,法律人工智能呈现出繁荣复兴的景象。但火热表象的背后,法律领域的语言复杂性、知识丰富性使得法律人工智能仍然面临自然语义处理与知识生成的技术瓶颈。以ChatGPT为代表的大规模语言模型与生成式人工智能技术有望破除法律... 21世纪以来,法律人工智能呈现出繁荣复兴的景象。但火热表象的背后,法律领域的语言复杂性、知识丰富性使得法律人工智能仍然面临自然语义处理与知识生成的技术瓶颈。以ChatGPT为代表的大规模语言模型与生成式人工智能技术有望破除法律人工智能的自然语言理解瓶颈,极大提升技术互动性、生成性与嵌入性,推动法律人工智能与用户形成刚需性、高频率和高黏性的联结。尽管如此,现有ChatGPT类技术的底层逻辑无法充分回应法律知识丰富性、严谨性与创造性的领域需求,流畅语言处理能力与相对较低知识生成能力错配产生的知识完满幻觉、知识权威幻觉与知识生成幻觉,制约了大规模语言模型与生成式人工智能的架构对法律人工智能的根本性颠覆。未来需要通过强化高质量多模态法律数据的供给并建构基于法律指令集的指令微调机制和基于法律人知识反馈的强化学习机制,克服“知识幻觉”以实现法律人工智能的进一步迭代。与此同时,在技术社会学意义上调适创新扩散与社会公正的张力,避免可及性与可用性两个层面的数字鸿沟,真正实现全社会围绕法律知识的新一轮赋权赋能。 展开更多
关键词 ChatGPT类技术 大规模语言模型 生成式人工智能 法律人工智能
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