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时间: 来源:网络 作者:ABCD

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1、揭秘网络AI领域10大公开数据集应用及标准此次沙龙的第一场演讲由华为云NAIE首席数据治理专家周尧主讲,他揭秘了网络AI领域10大公开数据集应用及标准,并介绍了如何获取十大公开数据集、获取后如何使用这些数据集周尧还详细说明了数据治理过程中要尽量避免的一些问题,以及典型数据集开发模型的价值如今文本、图片、语音、视频等领域的AI数据集虽多,但具体到网络领域,却很少有高质量的数据集可用这一方面与专业性和安全性有关,另一方面,网络数据也存在标准复杂、标注难度大等问题,数据治理成本较高首先,数据采集的来源可能包括网元、网管和其他管理系统等神经网络的输入是从MSA提取的特征,并且执行动态运算输入的一维特征包括:蛋白质氨基酸序列的独热编码、位置特定频率矩阵(oitio-ecificfequecymatix)、配位熵(oitioaletoy)随后这些一维特征被水平和垂直平铺,然后堆叠在一起以产生2×42=84个2维特征映射此外,DeeMid从MSA中提取配对统计信息,这些信息从输入MSA构造的缩小协方差矩阵的逆导出的耦合来表示首先计算一个站点(oe-ite)和两个站点(two-ite)的频率计数,计算公式如下:其中,A和B分别表示氨基酸的属性,δ是克罗内克函数,Wm是MSA中序列数目的倒数,与序列m至少有80%的序列同源性