我们在听一些智能汽车发布会时，经常听到厂商吹嘘自己的OTA技术，实现智能驾驶系统的更新，那么，什么是OTA技术呢？OTA，全称为Over-The-AirTech...

  自回归模型（AutoregressiveModel，简称AR模型）是一种时间序列预测方法，主要用于分析时间序列数据中各个观测值之间的关系。自回归模型的基本思想是...

  对于AI领域的初学者，需要掌握一些基本的名词术语，这些术语将有助于你更好地了解和跟踪AI的技术发展。以下是一些你可能需要了解的术语。1　人工智能（AI）：一种能...

  数智安全，也被称为数据智能安全，是一种新兴的信息安全领域，它结合了大数据、人工智能和机器学习等先进技术，以提供更高效、更智能的安全解决方案。数智安全的目标是通过...

  数据确权，也被称为数据所有权或数据权益，是指个人或组织对其拥有的数据享有的权利。这些权利包括数据的收集、使用、存储、传输、修改和销毁等。数据确权的概念源于知识产...

  百模大战，顾名思义，是指很多（上百种以上）不同的模型或算法在某一领域进行竞争和比较。这种竞争通常是为了寻找最优的解决方案或模型，以解决特定的问题或挑战。百模大战可以发生在各个领域，如计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。在这些领域中，研究人员和工程师们会提出各种各样的模型和算法，以解决特定的问题。这...

  正向价值对齐数据集，是一种用于训练和评估机器学习模型的数据集，其目的是确保模型在处理各种任务时，能够产生具有正向价值的输出。正向价值是指对人类有益的、积极的、道德的或符合社会期望的行为或结果。在许多应用场景中，如自动驾驶、医疗诊断、金融风控等，确保模型的输出具有正向价值至关重要。正向价值对齐数据集的...

  模型评估是机器学习中非常重要的一步，它用于评估训练好的模型在未知数据上的性能和准确度。通过模型评估，我们可以了解模型的泛化能力，即模型对新数据的适应能力。模型评估的主要目的，是确定模型是否能够准确地预测或分类新的、未见过的数据。在实际应用中，我们通常将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而...

  前馈神经网络，也被称为全连接神经网络，是一种最简单的神经网络类型。在这种网络中，神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连，接收前一层的输出，并将信号输出给下一层。各层间没有反馈，整个网络中无反馈，信号从输入层向输出层单向传播。前馈神经网络在前馈神经网络中，各神经元分别属于不同的层。第0层称为...

  AI价值对齐，是指将人工智能技术与组织的业务目标和价值观相结合，以确保AI的应用能够为组织带来最大的价值。在AI应用的过程中，价值对齐是非常重要的，因为它可以帮助组织确定哪些任务最适合使用AI技术，以及如何最好地利用这些技术来提高业务效率和质量。例如，某零售银行希望提高客户体验和降低成本，因此决定引...

  AI端侧大模型，是指在终端设备上运行的大规模人工智能模型。与传统的云端AI模型相比，端侧AI大模型具有更低的延迟、更高的隐私保护和更好的用户体验等优势。随着智能手机、智能家居设备和物联网设备的普及，越来越多的用户希望能够在本地设备上进行实时的AI处理，而不需要将数据传输到云端进行处理。这就需要在终端...

  稀疏模型，是一种在机器学习和人工智能领域中广泛使用的模型，它的主要特点是模型的参数数量相对较少，或者说大部分参数的值都接近于零。稀疏模型的概念源于信号处理领域，其中稀疏性是指信号或数据在某种变换域（如傅里叶变换域）中只有少数非零系数。在机器学习中，稀疏模型的稀疏性主要体现在模型参数上，即模型的参数矩...

  AI原生应用（AI-native applications），是指那些充分利用人工智能技术，以提高性能、效率和用户体验为目标的应用。这些应用通常在设计之初就考虑到了AI技术的集成，使得AI成为应用的核心组成部分。与传统的应用相比，AI原生应用具有更高的智能化水平，能够更好地满足用户的需求。AI原生应...

  CUDA，Compute Unified Device Architecture，中文意思是“统一计算设备架构”。它是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，它允许开发者利用NVIDIA的GPU进行高性能计算。CUDA提供了一套完整的开发工具和编程模型，使开发者能够更方便地编写和优化GPU上的并行代码...

  “数智融合”是一个相对新兴的概念，它主要指的是通过数字化技术和智能化手段，将数据和信息进行深度融合，以实现更高效、更智能的决策和服务。这个概念的出现，是随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展和应用，以及社会对于数据价值认识的提升而逐渐形成的。首先，我们需要理解“数智融合”中的“数”。这里的“数”，...