会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

基于机器学习算法的数据安全稽核模型搭建_俞志龙

文章围绕"用户看得清、行为抓得住、风险辨得明"的数据安全管理要求,整合系统、终端、网络、数据库等海量异构数据,应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术,通过特征画像模型刻画用户、终端、系统的操作行为特征,准确洞察用户特征全貌；通过异常行为监测模型筛选异常系统操作行为,牢牢捕捉标识异常线索；通过违规风险分析模型,结合业务规则判断异常行为的风险程度,精准查控安全风险隐患；通过建立风险预警处置工作机制,对违规风险线索进行落地查证。

  • 2021-04-22
  • 阅读973
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

PEIV模型WTLS估计的Fisher_Score算法_赵俊

考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV （partial errors-in-variables）模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘（weighted total least squares,WTLS）估计算法需多次迭代,影响计算效率。通过利用观测值误差和系数矩阵误差的统计性质构造非线性目标函数,并以此推导了新的PEIV模型WTLS估计的计算公式,同时设计了相应的Fisher-Score算法。算例分析结果表明,相比较而言,Fisher-Score算法迭代次数较少,计算效率得到大大提升。

  • 2021-05-07
  • 阅读973
  • 下载0
  • 7页
  • pdf

谷歌中国工程师团队提出颠覆性算法模型，Waymo实测可提高预测精准度

“周围的车辆和行人在接下来数秒中会做什么？”要实现安全的自动驾驶，这是一个必须回答的关键问题，这也就是自动驾驶领域中的行为预测问题。 自动驾驶公司 Chris Urmson 去年曾在一次采访中表示，感知和预测能力很关键，如果有一个模型能预测未来 5 秒会发生什么，这将能很大程度加速自动驾驶的发展。 行为预测的难点在于周围行人、车辆的不确定性和各种规则之外的行为。这些状况难以进行确定性的预测，只能通过训练数据分析各种行为的可能性来达到更加合理的预测效果。另一个难点是盲区与遮挡问题。

  • 2021-04-17
  • 阅读972
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

顾及角度误差的三维建筑模型边折叠简化算法_李少卿

随着城市三维场景应用日益增多，海量的三维建筑模型数据给计算机的存储、显示、传输和实时渲染带来了巨大压力，有条件的对三维模型进行适度简化是在保证Web3D展示质量的前提下，降低复杂模型计算复杂度的有效途径。针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型表面细节特征丢失、网格质量降低导致的视觉退化等问题，本文提出了一种顾及角度误差的三维建筑网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时加入了顶点约束条件，并对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制，提高了模型特征区域顶点的误差度量。研究结果表明，该算法在保留场景中建筑模型的几何特征的前提下，有效减少了系统绘制的图元数目，适用于渲染大规模三维城市场景。

  • 2021-04-21
  • 阅读970
  • 下载0
  • 12页
  • pdf

CNN模型压缩与加速算法综述

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类器，不仅提供了一种端到端的处理方法，还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度，更甚者超越了人眼的精度（LFW人脸识别任务）。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时，其深度和尺寸也在成倍增长。

  • 2021-04-17
  • 阅读967
  • 下载0
  • 17页
  • pdf

EM算法在P范混合模型的参数估计中的应用_彭飞

针对多种分布形式混合的观测数据，建立了P范分布混合模型，考虑到模型中混合数属于不完全数据，引入EM算法，对该混合模型的参数进行估计，详细推导了P范混合模型参数估计的迭代公式，并给出了相应的迭代步骤。最后采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据以及实测GPS观测值残差数据，验证了本文公式的正确性和适应性。算例结果表明，相比于单一概率分布，P范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况，同时利用EM算法估计的模型参数具有较高的精度。

  • 2021-04-23
  • 阅读967
  • 下载0
  • 11页
  • pdf

美团技术解析：模型加速与模型裁剪算法概述

本篇介绍了深度学习模型在自动驾驶感知上的应用。出于自动驾驶感知的要求，模型需要具有较高的实时性与准确度，这两个要求在很多时候是矛盾的。因此本文作者提出了一些模型加速与裁剪的方法，以保证模型的快速性与准确性。

  • 2021-04-17
  • 阅读965
  • 下载0
  • 20页
  • pdf

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展，而移动设备因自身计算能力相对不足，执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题，提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC（Mobile Edge Computing）服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization， CVX-FWA）来对模型进行求解，对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明，提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值，实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
  • 阅读965
  • 下载0
  • 13页
  • pdf