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8 简述:数字孪生体是一种虚拟模型,用于物理或心理系统的详细分析和监测.数字孪生体的概念起源于 工业界,广泛用于分析和监测诸如风电场或工业系统等.现在,通过使用基于智能体的建模(用于模拟 自动智能体的行为和交互的计算模型)和系统动态学(计算机辅助的策略分析和设计方法)等,数字孪 生体被广泛应用于非物理对象和流程管控中,例如预测客户行为等. 意义:数字孪生体可以帮助促进物联网 (IoT) 的发展和更广泛的应用,为预测性诊断和维护物联网系统 提供了一种方法.展望未来,有望在实体系统和消费者选择建模中看到更多数字孪生体的使用. 数字孪生体:超越工业应用的虚拟复制品

9 简述:目前,有许多机器学习算法正在使用中,它们可以在各种不同的应用场合中感知、思考和行动. 然而,其中许多算法被认为是"黑匣子",人们对于它们是如何计算出结果几乎是一无所知.可解释的 人工智能意在进一步开发机器学习技巧,在产生更多可解释的模型的同时保持人工智能预测的准确性. 意义:可解释、可证明且透明的人工智能对建立技术信任至关重要,这会促进更广泛地采用机器学习技 巧.我们预测,在开始大规模采用人工智能之前,企业可能会将可解释的人工智能作为一项要求或者最 佳实践,与此同时,政府可能会将可解释的人工智能作为未来的一项法规要求. 可解释的人工智能:打开黑匣子

10 简述:概率编程是一种高级编程语言及建模框架,它能让开发人员便捷地设计概率模型,并且自动求解 这些模型.概率编程语言可以让我们重复使用模型库,支持交互式建模以及认证,并提供必要的抽象层 来更广泛和有效地推论通用模型组. 意义:概率编程框架适合的场景包括在商业领域内极为常见的不确定和不完整信息的情况.未来,我们 会看到这些语言得到更广泛地应用,并期望它们也用于深度学习. 概率编程:便于模型开发的语言

6 本报告得以出版, 我们在此向以下同仁表示感谢: 张鉴钧(普华永道)、廖翔宇(普华永道)、蓝澜(普华永道)、梁杉(普华永道)、王笑(北京大学). 本文仅为提供一般性信息之目的,不应用于替代专业咨询者提供的咨询意见. ?

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