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数据质量的准确性

数据质量的准确性

Informatica最新的CDOInsights2024报告揭示,对于实施生成式人工智能,数据质量是最大的障碍。该报告基于对全球大型企业中600名数据领导者的调查,发现45%的公司已经以某种形式实施了GenAI另有53%计划实施。”他表示:“虽然这些领导者必须克服许多技术和组织上的障碍,但很明显,对于解锁GenAI的巨大潜力并使企业完全掌控其不断扩大的数据资产,全面、高度集成的数据管理能力的投资是关键。...

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  • PBT集团表示,数据质量对训练ChatGPT至关重要

    距离OpenAI向公众发布ChatGPT已经接近一年,其采纳率呈现了前所未有的飙升。截至2023年2月,据路透社报道,ChatGPT拥有大约1亿活跃用户。所有这些都强调了在AI技术领域数据质量的重要性。

  • 佰聆数据电力数据质量提升项目获评“数据管理优秀案例”

    近日,由中国电子信息行业联合会主办的“首届中国数据治理年会”在北京隆重召开。大会现场公布了 2022 年数据管理百项优 秀案例榜单,佰聆数据【基于大数据标签的电力数据质量优化提升项目】成功入选。证书来源于官方本次年会主题为【贯彻“数据二十条”,做强做优做大我国数字经济】,参会人员涉及工信部直属单位、部分省市工信主管部门和大数据局等领导,联合�

  • 亿信华辰助力集成电路企业提升数据质量

    它以标准化的数据质量规范为基础,运用数据挖掘、数据分析、工作流、评分卡、可视化等技术帮助组织建立数据质量管理体系,提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性、逻辑性,降低数据管理成本,减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失...该企业数据质量管理平台的建设,满足了公司数据质量管控的需求,实现了数据质量检查的自动执行和问题数据短信预警,大大地提升了业务数据的质量,为公司数仓、数据分析、数据挖掘应用提供标准、可靠的基础数据支撑......

  • 信息化助力环境监测数据质量管理

    监测数据的质量是环境监测领域工作的生命线,是客观评价环境质量状况、反映污染治理成效、实施环境管理与决策的基本依据...环境监测数据质量管理是环境监测工作的重要组成部分,应贯穿于监测工作全过程,是指在环境监测的全过程中为保证监测数据和信息的代表性、准确性、精密性、可比性和完整性,最终以保证检测报告的质量...其中质量控制过程方案,包括质量策划、质量保证、质量控制、质量改进和质量监督等功能......

  • 神策全域用户关联服务发布,提升企业 CDP 数据质量

    针对此种困境,神策数据正式推出全域用户关联 数据治理服务,为企业提供各个渠道、生态、业务系统中用户 ID 的关联数据治理解决方案,通过数据治理服务对用户 ID 数据进行梳理、质量探查、关联场景设计,最终形成用户关联的方案,通过标准化用户 ID 采集、用户关联校验等动作,让用户关联更精准、数据更准确,告别数据烟囱和数据孤岛,实现跨业务线全域用户 ID 标识统一,从而有效净化垃圾用户数据,为 CDP 构建和全域精准营销打好坚实的数据质量基础......

  • DQMIS 2021第五届数据质量管理国际峰会圆满结束

    12月28日-30日,由北京大学、国家电网全球能源互联网研究院与华矩科技三家产学研代表联合发起,由数据质量管理智库主办,机械工业出版社、国家工业信息安全发展研究中心、中国软件评测中心等多家单位支持的DQMIS 2021第五届数据质量管理国际峰会以“数据要素·以质创值”为主题,在线上隆重召开。峰会包括一场闭门论坛、一场主论坛、五场行业分论坛、四十余场演讲。各界专家学者和产业领袖一起,共同探讨数据治理与数据质量相关热?

  • RTFChain | 利用区块链技术为医疗行业数据质量问题提供解决方案

    RTFChain 通过区块链技术主对数据的规范和保护,医疗行业存在数据收集不全、管理不规范、存在信息孤岛、泄露个体隐私、数据灰色交易等多种问题,医疗数据质量不高严重影响了后续的流通、共享和应用,制约了整个行业医疗服务质量的发展。 据 RTFChain 团队观察,目前医疗数据平台存在的问题主要集中在三方面: 一是数据收集缺乏统标准,无法形成患者完整画像。每个平台都有一套自己的标准但都不完善,收集的信息也大多是零散信息,

  • 思迪博软件出席2020数据质量管理国际峰会斩获数据质量优秀产品奖

    2020年9月10日,第四届数据质量国际管理峰会DQMIS如约在北京希尔顿逸林酒店举办,近30位大咖演讲嘉宾出席盛会,吸引全国超300余名参会者莅临现场,另有400余名线上参会者关注现场直播。现场气氛热烈,大家交流切磋,各抒己见。思迪博软件(Stibo Systems)作为获奖嘉宾及本届峰会的合作伙伴莅临本届峰会现场。 本届峰会上午主论坛最重要的一个环节:2020第二届“数据质量管理标杆”奖项颁奖典礼,思迪博软件(Stibo Systems)在通过了

  • 陈金保:“数据黑市”让数据质量变差

    网易科技讯11月18日消息,第三届世界互联网大会继续在乌镇举行。在上午的互联网+普惠金融论坛上,万德信息技术股份有限公司总经理陈金保透露,这两年大数据这个概念火热起来以后,金融数据服务市场热度提升。一年以前,为金融行业提供专业的、全面的金融数据服务的公司,在全国不超过十家,如果说跟金融数据有点关联的企业大概也就几十家,但是在短短的一年之内,现在给金融行业提供数据服务的公司已经到几百家了。但是与此同时,

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    数据审核帮助我们发现数据中存在的问题,而这些问题有时候可以利用一些方法就行修正,从而提升数据的整体质量,数据修正就是为了完成这个任务,可以从以下几个方面进行修正:

  • 数据质量的四种评估标准

    数据质量是保证数据应用的基础,它的评估标准主要包括四个方面,完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质量要求,就可以通过这四个方面来进行判断。

  • 分析的前提—数据质量2

    前一篇文章介绍了数据质量的一些基本概念,数据质量控制作为数据仓库的基础环节,是保障上层数据应用的基础。数据质量保证主要包括数据概要分析(Data Profiling)、数据审核(Data Auditing)和数据修正(Data Correcting)三个部分,前一篇文章介绍了Data Profiling的相关内容,从Data Profiling的过程中获得了数据的概要统计信息,所以下面就要用这些数据统计信息来审核数据的质量,检查数据中是否存在脏数据,所以这一篇主要介绍数据审核(Data Auditing)

  • 分析的前提—数据质量1

    数据质量(Data Quality)是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证(Data Quality Assurance)是数据仓库架构中的重要环节,也是ETL的重要组成部分。

  • 苹果研究团队揭示WRAP技术:用合成数据进行预训练大模型 成本低准确性高

    近几个月来,大型语言模型在人工智能社区中引起了极大的关注和流行。这些模型在文本摘要、问答、代码完成、内容生成等任务中展示出了强大的能力。考虑到低质量网络数据的丰富性和经典LLM训练方法的资源密集性,这种方法提供了一种可能的前进方式。

  • 麦当劳中国与菜鸟签署战略合作协议:库存数据准确性提升30%

    快科技1月5日消息,据报道,麦当劳中国与菜鸟集团签署供应链数字化建设战略合作协议。据了解,双方将从射频识别(RFID)项目起步,深入推进菜鸟RFID解决方案在麦当劳供应链的落地和实施。根据协议,麦当劳中国将在食品包材上植入菜鸟RFID标签,从而实现生产物流餐厅”环节的数字身份”认证。这让产品不仅可以有效提升货物盘点与物流效率,还能助力打造端到端的智慧化物流。在试点项目中,餐厅每天盘存的所需时间由1小时降低至15分钟,且库存数据准确性提升30%。截至目前,麦当劳在中国有近5800家餐厅,员工超过20万, 已经成为麦当劳全球第

  • 优酷质疑土豆网广告收入数据准确性 称不靠谱

    针对土豆网公布的第三方广告收入数据称,土豆上半年广告收入达1129.60万人民币并超过优酷网,优酷运营副总裁魏明反驳称,“拿着不靠谱的数据来说话,挺无聊的。如果一定要用第三方数据,请使用互联网行业中真正的主流监测工具的统计数据。”

  • Microsoft Teams即将部署音乐模式:增强音频质量和准确性

    Microsoft Teams 近日新增了名为“Music Mode”的全新模式,旨在传输高保真音乐以改善在线音乐课程、音乐表演或其他非语音内容。如果您将音乐输入到会议或网络研讨会中,该功能将显着提高音频的质量和准确性。微软计划在今年 8 月下旬正式推出该功能,预估会在下个月中旬完成部署。对于 GCC-high 和 DoD 用户,微软计划在 10 月份完成部署。启用“Music Mode”之后,Microsoft Teams 可以根据可用带宽自动调整音频比特率。例如,它

  • Glyph-ByT5:确保AI绘画图片中文字渲染的准确性并自动排版

    在当今的数字时代,图像生成任务的重要性日益凸显。一个长期存在的问题是文本渲染的准确性。改善场景中的文字显示:Glyph-ByT5还可以改善现实场景图片中文字的显示,无论是路标、广告牌还是衣服上的文字,都能清晰、准确地呈现。

  • OpenAI推出“Meta-Prompting”,显著提升GPT-4等模型内容准确性

    OpenAI、斯坦福大学的研究人员推出了一个创新大模型增强框架——Meta-ProMetating。Meta可增强GPT-4、PaLM和LLaMa等模型的性能,使生成的内容更加精准、安全可靠。指挥模型再根据这些反馈进行调整和修正并进行自适应学习,以生成更准确和可靠的最终答案。

  • 谷歌Gemini1.5新功能揭秘:上下文挑战重现准确性

    GoogleGemini1.5推出了一项令人瞩目的技术突破,该版本引入了一个拥有高达一百万个令牌的上下文窗口功能。这项新功能旨在处理完整的书籍甚至电影,其准确性关注。如果其可靠性低于90%,那么实际中的巨大容量的上下文窗口运用中可能并不具备专业的帮助。

  • 通过纠正检索增强生成 (CRAG) 提高大语言模型的准确性

    在自然语言处理中,追求语言模型精度的过程中,创新的方法不断涌现,以缓解这些模型可能存在的固有不准确性。其中一个显著的挑战是模型倾向于产生“幻觉”或事实错误,因为它们依赖内部知识库。这一进展承诺提升LLMs在从自动化内容创建到复杂对话代理等应用中的效用,为语言模型可靠地反映人类知识的丰富性和准确性铺平了道路。

  • Meta更新AI模型Code Llama70B 准确性更高

    Meta最新更新了其代码生成AI模型,CodeLlama70B,这是“目前最大、最优秀的模型”。CodeLlama工具于2023年8月推出,无论是研究还是商业用途,都是免费的。亚马逊的CodeWhisperer于2023年4月推出。

  • 亚马逊研究人员推 Fortuna:提高模型预测准确性和量化不确定性能力

    人工智能和机器学习领域的最新进展使人们的生活变得更加便利。凭借其令人难以置信的能力,人工智能和机器学习正在涉足各个行业并解决问题。Fortuna为模型预测的不确定性量化提供了一个一致的框架,无疑是机器学习领域中的一个有用的补充。

  • 气象学家探讨人工智能对天气预测的影响 提高预测准确性

    人工智能正逐渐改变天气预测领域,为气象学家提供了强大的工具,以提高预测的准确性。通过利用先进的天气模型来处理庞大的数据,人工智能已经取得了显著的成就。在这个快速发展的领域,人工智能的崭新技术正在不断提高天气预测的准确性,但也引发了深刻的思考,关于未来人工智能和人类专家知识在这一技术领域的相互作用。

  • 谷歌搜索引入语法检查模型EdiT5 提高语法纠正准确性

    Google的研究团队最近开发了一种高效的语法检查模型,它将语法检查引入了Google搜索,为用户提供了一种在查询语法方面的辅助工具。这一模型基于EdiT5架构,通过新颖的文本编辑方法,极大地减少了解码延迟,提高了语法纠正的准确性。谷歌的这一语法检查功能基于EdiT5模型架构,为用户提供了一种检查其查询语法的有效方式,进一步提升了Google搜索的用户体验。

  • IBM 推出 watsonx 代码助手:助力企业开发者提升编码效率和准确性

    IBM今天推出了watsonxCodeAssistant,这是一个借助生成式人工智能技术,通过自然语言提示帮助企业开发者和IT运营人员更快、更准确地编码的助手。图片来自IBM该产品目前专注于两个特定的企业应用场景:首先是通过watsonxCodeAssistantforRedHatAnsibleLightspeed实现IT自动化,以完成网络配置和代码部署等任务;其次是通过watsonxCodeAssistantforZ助力主机应用现代化,实现IBMZ上的COBOL到Java的转换

  • 中国研究人员提出DualToken-ViT:CNN和视觉Transformer的融合,提高图像处理效率和准确性

    视觉Transformer成为各类视觉任务如物体识别和图片分类的有效架构。这是因为自注意力可以从图片中提取全局信息卷积核大小限制了卷积神经网络只能提取局部信息。他们的贡献有:1)提出了紧凑高效的视觉Transformer模型DualToken-ViT,通过卷积和自注意力的优势实现有效的注意力结构;2)提出位置感知全局令牌,通过图像位置信息来增强全局信息;3)DualToken-ViT在相同FLOPs下在多个视觉任务上表现最好。

  • Vectara发布Boomerang技术,通过向量嵌入提升AI准确性

    AI初创公司Vectara为了降低AI幻觉风险,推出了一项名为Boomerang的新技术。Vectara由Cloudera联合创始人之一创立,于2022年10月推出。这对企业AI的采用来说是一个重要进步。

    AI
  • Meta 推出新的生成式AI工具 提高AI响应的准确性

    本文概要:1.Meta推出了一种名为"Shepherd"的新的生成式AI工具,旨在通过使用AI本身来改进生成式AI工具产生的不准确或误导性的回答。2."Shepherd"利用高质量的反馈数据集对模型的回答进行批判性评价,并提出改进建议,以提供更准确的生成式AI输出。尽管这些系统可能永远无法像人类一样准确地理解细微差别和含义,但是随着技术的不断进步,生成式AI将越来越成为